樊欣欣， 陳秀國， 楊 亞， 嚴(yán)紅梅， 王建賓

(1.國網(wǎng)銅陵供電公司， 安徽 銅陵 244000; 2.國網(wǎng)安徽樅陽供電公司, 安徽 樅陽 246700)

0 引言

隨著我國加大對通信電源研發(fā)的政策扶持和日益擴(kuò)大的市場需求，電力通信電源行業(yè)迎來了新的春天，一方面加快了電力通信電源的發(fā)展速度，另一方面不斷更新?lián)Q代的電力通信電源層出不窮，電源生產(chǎn)廠家以前推出的電源設(shè)備逐漸退出市場，變電站現(xiàn)運行的老舊通信電源往往面臨售后故障維護(hù)斷層問題，造成通信電源中斷事件時有發(fā)生。因此對已有的電力通信電源的可靠性檢測和故障維修顯得尤為重要。而現(xiàn)有的電力通信電源檢測診斷工具單一，無法從多個方面進(jìn)行綜合管理和評估電源設(shè)備的狀態(tài)。因此本文提出了基于云環(huán)境下支持向量機(jī)SVM的通信電源狀態(tài)評估方法。

1 云計算與支持向量機(jī)

1.1 云計算

云計算是當(dāng)前信息技術(shù)領(lǐng)域的熱門話題之一，根據(jù)美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)定義：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進(jìn)入可配置的計算資源共享池，計算資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)、存儲、應(yīng)用軟件和服務(wù)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互[1]。

云計算包括以下三個層次的服務(wù)：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)，平臺即服務(wù)(PaaS)和軟件即服務(wù)(SaaS)[2]。

IaaS(Infrastructure as a Service)：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)。消費者可以通過Internet從完善的計算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施上獲得服務(wù)。例如：硬件服務(wù)器租用。

PaaS(PlatformasaService)：平臺即服務(wù)。PaaS實際上是指將軟件研發(fā)的平臺作為一種服務(wù)，以SaaS的模式提交給用戶。因此，PaaS也是SaaS模式的一種應(yīng)用。但是，PaaS的出現(xiàn)可以加快SaaS的發(fā)展，尤其可以加快SaaS應(yīng)用的開發(fā)速度。例如：軟件的個性化定制開發(fā)。

SaaS(SoftwareasaService)：軟件即服務(wù)。它是一種通過Internet提供軟件的模式，用戶無需購買軟件，而是向提供商租用基于Web的軟件，來管理企業(yè)經(jīng)營活動。例如：陽光云服務(wù)器。

1.2 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)(the Support Vector Machine，簡稱SVM)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，通常用來進(jìn)行模式識別、分類以及回歸分析[3]。Vapnik等人在多年研究統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上對線性分類器提出了另一種設(shè)計準(zhǔn)則，從線性可分?jǐn)U展到使用非線性函數(shù)中去，這種分類器被稱為支持向量機(jī)(SVM)[2- 4]。

SVM方法的基本思想是通過使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉(zhuǎn)化為高維特征空間變成線性可分的，從而使得高維特征空間采用線性算法對樣本的非線性特征進(jìn)行線性分析變?yōu)榭赡?。然后，基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化理論在特征空間中構(gòu)建一個具有最大隔離距離的最優(yōu)超平面，使得學(xué)習(xí)機(jī)得到全局最優(yōu)化，并且在整個樣本空間的期望以某個概率滿足一定上界。

使用不同的核函數(shù)，可以生成不同的SVM分類器，常用的核函數(shù)有以下四種[5]：

(1)線性核函數(shù)：k(x,y)=x×y；

(2)多項式核函數(shù)：k(x,y)=[(x×y)+1]d；

(3)徑向基函數(shù)：k(x,y)=e(-|x-y|2/d2)；

(4)二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)：k(x,y)=tanh[a(x×y)+b]。

SVM方法可用于解決各種現(xiàn)實世界的問題，如文本和超文本分類、圖像分類、識別手寫字符等，并且已廣泛應(yīng)用電力、通信、監(jiān)控等諸多領(lǐng)域。

1.3 通信電源設(shè)備檢測的發(fā)展?fàn)顩r

電力通信作為支撐整個電網(wǎng)正常運行的基礎(chǔ)保障，其可靠性直接關(guān)乎著電網(wǎng)調(diào)度、運檢等電網(wǎng)領(lǐng)域的眾多行業(yè)的穩(wěn)定，電力通信電源的狀態(tài)檢測是電力通信建設(shè)中的關(guān)鍵一環(huán)隨著電網(wǎng)資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大、設(shè)備數(shù)量的增加、技術(shù)水平的提高以及運行標(biāo)準(zhǔn)要求的日趨嚴(yán)格，管理好、維護(hù)好、運行好各級電網(wǎng)，提高設(shè)備的健康水平和使用壽命，降低電網(wǎng)運行維護(hù)成本，對于保證電網(wǎng)安全、改善電能質(zhì)量、提高供電可靠性和資產(chǎn)運營效率，都具有重要的作用。對通信電源檢測，現(xiàn)有的主要技術(shù)包括以下幾種[6,7]：

(1)紅外熱像儀檢測。任何有溫度的物體都會發(fā)出紅外線，紅外熱像儀就是通過接收物體表面發(fā)出的紅外輻射來顯示物體表面輻射能量密度的分布情況，即紅外熱圖像，通過觀察通信電源的紅外熱分布圖找出溫度異常點，可以快速判斷出通信電源的整體運行狀態(tài)，從而起到檢測、維護(hù)的作用[8-10]。使用紅外熱像儀檢測電力設(shè)備是一種被動的、非接觸式的檢測，可以在設(shè)備運行狀態(tài)時進(jìn)行，具有遠(yuǎn)距離、實時準(zhǔn)確和可靠直觀的優(yōu)點。

(2)局部放電檢測系統(tǒng)。局部放電檢測的基本原理是以局部放電所產(chǎn)生的各種現(xiàn)象為依據(jù)，通過能描述該現(xiàn)象的物理量來表示局部放電的狀態(tài)。局部放電的過程中會產(chǎn)生電脈沖、氣體生成物、超聲波、電磁輻射、光、局部過熱以及能量損耗等現(xiàn)象，通過捕捉這些信號來檢測局部放電，以此來確定電力設(shè)備的使用情況和損壞程度。

2 私有云環(huán)境下基于SVM的電源設(shè)備狀態(tài)評估策略

在對通信電源進(jìn)行檢測時，發(fā)現(xiàn)檢測的準(zhǔn)確性會直接影響到診斷的結(jié)果，通過診斷結(jié)果來判斷設(shè)備的全面運行狀態(tài)，對診斷結(jié)果的綜合管理和評估顯得尤為重要。由于現(xiàn)有通信電源檢測的設(shè)備對管理人員的專業(yè)水平要求太高，經(jīng)常出現(xiàn)由于操作人員記錄不當(dāng)而造成設(shè)備記錄出錯的情況，從而導(dǎo)致無法準(zhǔn)確評估電源設(shè)備的檢修緊急程度，延誤了緊急情況的處理。在檢測設(shè)備的性能滿足檢測要求之后，如何充分利用設(shè)備檢測的結(jié)果，提高檢測的準(zhǔn)確度，對電氣設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確評估，降低設(shè)備故障成為一個重要的問題。針對這樣的問題，本文在私有云環(huán)境下設(shè)計開發(fā)了帶有SVM智能評估模塊的通信電源設(shè)備帶電檢測缺陷綜合管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了電氣設(shè)備帶電檢測的綜合管理和準(zhǔn)確評估，有效提高了電氣設(shè)備的檢測和維修效率。

本文設(shè)計開發(fā)的通信電源檢測缺陷綜合管理系統(tǒng)流程圖如圖1所示，該系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)錄入與管理、智能分析和報表管理三大模塊。

數(shù)據(jù)錄入與管理模塊分為兩個子模塊：數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊用來錄入該系統(tǒng)的用戶信息和通信電源設(shè)備的多種帶電檢測信息，包括紅外圖像、正負(fù)極電壓與電流、整流模塊容量、電源避雷器以及市電自動切換開關(guān)信號。數(shù)據(jù)管理模塊提供圖庫管理和用戶管理的功能，對系統(tǒng)錄入的用戶信息和變電設(shè)備帶電檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理。

智能分析模塊在系統(tǒng)錄入了變電設(shè)備的帶電檢測信息后，將這些信息輸入到已訓(xùn)練好的SVM分類器中，對于當(dāng)前通信電源的設(shè)備狀態(tài)評估情況分為“優(yōu)秀”、“良好”和“較差”三類，然后將分類的結(jié)果保存至數(shù)據(jù)庫中。

報表管理模塊以報表的形式管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)并提供查詢、打印的功能。

圖1 帶電檢測缺陷綜合管理系統(tǒng)流程圖

經(jīng)過缺陷綜合管理系統(tǒng)產(chǎn)生系統(tǒng)報表后，采用線上與線下兩種方式跟蹤處理電源隱患部位，原理圖如下(見圖2)。

圖2 電源巡檢APP原理圖

該巡檢系統(tǒng)采用三層架構(gòu)設(shè)計，分別是外網(wǎng)移動端、外網(wǎng)管理端、內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，層與層之間通過安全隔離裝置完成數(shù)據(jù)交互。

(1)互聯(lián)網(wǎng)移動端：部署在國網(wǎng)公司移動門戶企信應(yīng)用商店平臺上，使用HTML5前端技術(shù)，主要實現(xiàn)系統(tǒng)APP前臺客戶端頁面功能。公司各級項目管理人員可使用平板電腦、手機(jī)等移動設(shè)備通過互聯(lián)網(wǎng)在移動門戶企信應(yīng)用商店平臺中下載使用。

(2)外網(wǎng)管理端：部署在公司信息外網(wǎng)的應(yīng)用服務(wù)器上，主要實現(xiàn)系統(tǒng)后臺應(yīng)用服務(wù)功能，采用spring boot 微服務(wù)應(yīng)用，實現(xiàn)監(jiān)控與運維一體化，方便提取內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中信息，供外網(wǎng)移動端調(diào)用。系統(tǒng)運維人員可通過公司信息外網(wǎng)電腦，對系統(tǒng)功能和數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)。

(3)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫：部署在公司信息內(nèi)網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，在Eclipse集成開發(fā)環(huán)境下，搭建基于ORACLE數(shù)據(jù)庫，主要實現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲與大數(shù)據(jù)的分析功能。

線上，管理人員通過后臺管理端調(diào)整和下發(fā)電源隱患排查計劃，對巡檢執(zhí)行情況和隱患點進(jìn)行動態(tài)跟蹤。

線下，巡檢人員通過APP端查看巡檢計劃，對現(xiàn)場情況可能存在的隱患進(jìn)行排查及記錄，同時現(xiàn)場上傳巡視中發(fā)現(xiàn)的問題和故障圖片，如圖3(a)，最后根據(jù)后臺的數(shù)據(jù)庫能夠自動搜集巡檢的次數(shù)與隱患點部位以及檢修的次數(shù)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析后，實現(xiàn)了220 kV及以下變電站常用的通信UPS電源、專用DC/DC變換、直流電源運行狀況的等級評價管理，如圖3(b)所示。

圖3 巡檢軟件

3 應(yīng)用情況

自2018年8月通信電源巡檢APP軟件正式投入使用以來，通信電源的巡檢工作經(jīng)濟(jì)效益顯著，截止到2018年10月份為止，參與巡檢周期為14個月，共巡檢420次，每月的故障次數(shù)從60次縮減到20次，按照銅陵當(dāng)?shù)厝似骄咳嗣啃r工作量的成本30元計算，節(jié)省的人力成本為：420×(6-3)×(3-1)×30+14×(60-20)×(1-0.5)×30=8.4萬元，按照2019年測算，預(yù)計每年節(jié)約人員及維護(hù)費用7.2萬元左右。

4 總結(jié)

針對現(xiàn)有的變電設(shè)備檢測診斷工具單一，無法從多個方面綜合管理和評估變電設(shè)備狀態(tài)的問題，本文在私有云環(huán)境下使用SVM算法實現(xiàn)多種檢測信息的綜合分析，實現(xiàn)對變電設(shè)備狀態(tài)的準(zhǔn)確評估，并開發(fā)了通信設(shè)備帶電檢測巡檢應(yīng)用系統(tǒng)，提高了對通信電源設(shè)備的狀態(tài)評估的準(zhǔn)確性和維修效率。