大數據技術在特高壓變電站運維中的應用

張文 孫志浩

摘要：特高壓變電站設備在日常運行檢修的過程當中往往會逐漸積累出大量的業務數據，數據規模容量和業務量增長速度經常都是常規變電站數據所遠不能與比擬的，如何及時有效準確的合理利用好這些日益豐富復雜的大數據資源和進行變電站業務上的智能決策則是我們急需盡快解決好的問題。

關鍵詞：大數據應用;云計算應用;特高壓電源;網絡運維管理

1變電站大數據

特高壓變電站也與目前傳統的超高壓變電站技術有著相當較大方面的應用區別，其輸電設備規模參數和最高電壓等級參數均在更高水平上提升一個很大臺階，需要同時采用數量更多的傳感器遠程在線智能監測系統手段，實時采集實時數據信息來分析辨別電網設備處于當前工作狀態，因此在特高壓變電站設施內同時集成采用了一系列數量十分龐大精密的高精度傳感器，用來在線實時分析采集設備狀態數據。各類智能傳感器能對站間隔層各設備系統的異常狀態量等進行在線監測，監測值數據直接通過分布式通信網絡直接傳輸數據至各服務器機群，從各服務器主機上傳結果至各站控絡層或監控層后臺以供日常運維專業人員對進行智能分析或判別。如變壓器高壓電抗器油箱內貯存的高壓油液中的可溶解式碳氣體含量、局部高壓放電的試驗放電數據、套管絕緣的介損、微水、油溫、油位、鐵芯的接地電阻試驗電流、夾件的接地電阻試漏電流、噪聲等;還有斷路器開關上的斷路器自動跳閘報告、測距器故障報告、動作次數、氣體成分、氣室壓力、油壓等內容;各種避雷器上顯示的雷電自動防泄露及報警電流、動作次數報告等;以及各類型母線上所顯示出來的雷電壓力、溫度、局部雷擊放電圖譜、環境參數報告等，或者是在各類大型高低壓匯控柜或端子箱室內所顯示出的各種電氣溫濕度數據報告等。

2大數據助力運維

特高壓變電站地域復雜涉及系統面積廣、設備參數種類多，每日進行檢修及巡視作業往往還要耗費現場人力或較大的一部分人力的設備檢修精力。同時，因企業各級現場巡檢維護隊伍人員水平高低差異以及專業檢測技術人員能力大小水平不同，又均可能由于缺乏企業相應人員規范且嚴格執行的現場自檢記錄標準，造成企業系統內部對各種設備缺陷狀況的錄入描述格式也不清晰完整，經常錄入易導致各設備缺陷，記錄內容重復輸入或導致錄入內容混亂現象。借力大數據視頻監控分析技術，巡檢臺值守監察人員就完全可以實現隨時且有計劃目的地針對性更強程度的對現場任何一處可能的已暴露出現或者存在著問題苗頭狀態的缺陷設備，實行現場重點跟蹤檢查監測和巡視，只需一次錄入所有缺陷設備相關的現場監控數據資料后便就可做到立即并由巡檢后臺計算機程序實時自動監控分析，和生成設備缺陷信息的描述性文本記錄及設備缺陷報告，實現了企業信息化對所有缺陷設備信息監控的全程數據集中和管控。目前在全國范圍各重點城市電力公司內，仍是普通電力公司在變電站采用了手持監控及移動遠程監控設備終端自動實時巡檢變電站設施的傳統巡檢管理工作方式，這種傳統巡檢的工作方式盡管也初步實現了對變電站設備信息狀態等的遠程智能的自動和實時同步錄入，但也同時仍存在著其他方面諸多技術管理方面問題，比如變電站設備的巡檢管理作業的內容也比較的繁雜且其管理也無一定系統針對性，無法完全做到遠程實時智能地讀取變電站設備工況，缺陷參數或異常參數的檢測或定性和處理工作較為復雜系統操作困難等。依托大數據云技術，搭建智慧變電站管理云服務平臺。云平臺系統可根據直接或根據當前所采用集成云平臺管理系統的運行設備型號和系統出廠設備參數信息資料及系統相關業務歷史數據信息資料等系統基礎知識資料，結合本系統設備當前和實時的運行及環境工況信息變化特征，及系統當前運行氣象環境特征信息進行匯總分析并主動篩選擇優后推薦確定為當日巡視工作重點項目。

3變電站云平臺技術

特高壓變電站數據中心機房要求服務器隨時同步記錄變電站各重要設備系統上每個重要關鍵數據瞬間的實時運行監控日志數據，及變電站實時全景狀態數據的在線實時在線監測記錄等大量數據，這些在線的海量信息的實時數據資源實時高速信息存儲采集管理和快速的傳輸管理將是給高壓變電站服務器機房系統及所有計算機總線設備所帶來極大的挑戰了，同時也是一次極大的服務器管理挑戰。數據壓縮技術雖是可以暫時大大的減少數據中心機房網絡環境的相對擁堵，提高了系統數據存儲的傳輸采集效率，但因為其數據壓縮數據采集傳輸與壓縮數據采集解壓過程之間復雜的匯交互化過程中，也將需要耗費數據中心服務器的大量且寶貴的硬盤內存以及CPU的硬件資源，因此如果要真正建立出一個分布式變電站云平臺，還是需要根據服務器特性選擇建立一個更加合適的數據中心分布式云存儲服務器網絡平臺與數據中心分布式數據中心計算平臺。變電站云平臺，數據處理器和數據存儲的設備都必須都是有一個可計算的分布式數據共享池，數據處理算法也就必須要是簡單有效的而且快速。

4結束語

大數據監控技術則為特高壓變電站智能化的管理運維管理帶來提供了一條新的管理解決思路，通過相關監控技術及應用系統可以極大方便的對變電站巡檢作業及實時故障狀態預測，充分實現優化電網人力負荷配置。借助該項技術用戶還將可以智能生成變電站每日用電設備的數據報告以及對相關電網風險預警的評估，并且還可以實現信息智能自動推送。大數據技術還將迅速成為未來特高壓變電站所有用電業務集中決策調度的信息化基礎，以此來推動著變電站運行朝著更集約化智能管控、專業化安全運維服務的方向迅速轉變。

參考文獻

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