胡拓宇

摘要：文中對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的電氣設(shè)備狀態(tài)評(píng)估技術(shù)進(jìn)行研究，明確大數(shù)據(jù)分析過程，對(duì)管控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)等進(jìn)行分析，結(jié)合具體案例對(duì)狀態(tài)評(píng)估模塊進(jìn)行測試，驗(yàn)證模型實(shí)用性。將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與電力設(shè)備評(píng)估有效結(jié)合是智能電網(wǎng)建設(shè)創(chuàng)新之舉，能提升設(shè)備檢測參數(shù)精確性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析;電氣設(shè)備狀態(tài);評(píng)估技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-6487（2019）03-0021-02

0引言

在電力系統(tǒng)中硬件設(shè)備是其穩(wěn)定運(yùn)行的重要保障，也是各個(gè)企業(yè)獲取經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵。各類設(shè)備在長期運(yùn)行過程中受到自身原有與客觀要素限制，發(fā)生故障之后對(duì)電網(wǎng)電力傳輸穩(wěn)定性與安全性會(huì)產(chǎn)生較大負(fù)面影響。所以當(dāng)前電力管理部門在電氣設(shè)備運(yùn)行中要合理檢測與評(píng)估，發(fā)現(xiàn)潛藏的故障問題需要及時(shí)進(jìn)行檢修。

1大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究現(xiàn)狀概述

大數(shù)據(jù)通過快速采集、整理與分析，能獲取極具經(jīng)濟(jì)價(jià)值的數(shù)據(jù)，常用的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要有深度學(xué)習(xí)技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有關(guān)聯(lián)分析與FP-growth算法、分布式聚類算法、分布式分類算法，關(guān)聯(lián)分析就是通過多種方法深度挖掘數(shù)據(jù)中不同元素之間的聯(lián)系性。聚類算法就是將不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，在相同類別中數(shù)據(jù)具有較小的差異性，類間數(shù)據(jù)差異性較大。與聚類算法相比，分類算法具有明確目標(biāo)，分類算法大多分為兩個(gè)步驟，首先是樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型訓(xùn)練，其次是具體數(shù)據(jù)分類，樣本質(zhì)量對(duì)數(shù)據(jù)分類成效會(huì)產(chǎn)生較大影響。如果數(shù)據(jù)量不斷增大，狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)在持續(xù)增加，傳統(tǒng)分類算法存有較大不足之處，此時(shí)要采取并行化處理。深度學(xué)習(xí)就是應(yīng)用不同軟件系統(tǒng)對(duì)人體大腦功能進(jìn)行模擬，對(duì)外部環(huán)境多項(xiàng)信息進(jìn)行反饋等1。

2大數(shù)據(jù)分析過程

大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要目標(biāo)是為了保障多項(xiàng)數(shù)據(jù)能有效整合，獲取不同形式數(shù)據(jù)，應(yīng)用工具是數(shù)據(jù)庫。為了有效滿足異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基本要求，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫以及分布式系統(tǒng)進(jìn)行有效構(gòu)建。合理應(yīng)用內(nèi)存計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)流計(jì)算基數(shù)、多維度數(shù)據(jù)計(jì)算處理能力等，通過多項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與預(yù)判?，F(xiàn)階段大數(shù)據(jù)分析挖掘過程主要是由數(shù)據(jù)采集獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、大數(shù)據(jù)挖掘流程組成。大數(shù)據(jù)分析流程如圖1所示。

近些年隨著各類電子元器件以及傳感器應(yīng)用，促使大數(shù)據(jù)采集工作快速發(fā)展，在計(jì)算機(jī)技術(shù)、智慧城市以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展中，促使數(shù)據(jù)來源有效拓寬。傳統(tǒng)標(biāo)識(shí)技術(shù)主要有二維碼、條形碼、射頻識(shí)別等，還有當(dāng)前應(yīng)用較多的NFC技術(shù)。諸多電氣設(shè)備運(yùn)行環(huán)境狀況較差，獲取的數(shù)據(jù)存有遺漏情況。為了提升大數(shù)據(jù)分析與挖掘精確性，要對(duì)多項(xiàng)數(shù)據(jù)采取預(yù)處理措施。依照不同分析與分類方法，將大數(shù)據(jù)合理劃分與統(tǒng)計(jì)。結(jié)合統(tǒng)計(jì)結(jié)果，要?jiǎng)h除沒有應(yīng)用價(jià)值的結(jié)果，對(duì)分析結(jié)論進(jìn)行概括性表達(dá)。

3基于大數(shù)據(jù)分析的電氣設(shè)備狀態(tài)評(píng)估

3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

電氣設(shè)備運(yùn)行容易受到自身以及外部環(huán)境多項(xiàng)要素影響，如設(shè)備長時(shí)間運(yùn)行老化問題以及設(shè)備運(yùn)行環(huán)境條件等，多項(xiàng)影響要素對(duì)測量數(shù)據(jù)精確性都會(huì)產(chǎn)生較大誤差。為了設(shè)備狀態(tài)能得到精確化評(píng)估，提升信息獲取質(zhì)量，需要對(duì)數(shù)據(jù)采取有效的預(yù)處理措施。在采集數(shù)據(jù)預(yù)處理中要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整理，對(duì)數(shù)據(jù)合理清理，做好噪聲數(shù)據(jù)平滑處理，對(duì)空缺數(shù)據(jù)及時(shí)補(bǔ)充。做好數(shù)據(jù)集成處理，對(duì)數(shù)據(jù)整合存儲(chǔ)。在數(shù)據(jù)規(guī)約中，主要目標(biāo)就是采用多樣化方法對(duì)數(shù)據(jù)有效壓縮，如應(yīng)用聚類方法。

3.2單狀態(tài)量的電氣設(shè)備狀態(tài)評(píng)估

從電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)中能得出其具有低動(dòng)態(tài)性，所以當(dāng)前在評(píng)估中口語發(fā)揮出強(qiáng)記憶性時(shí)間序列自回歸模型應(yīng)用價(jià)值。在電氣設(shè)備運(yùn)行中狀態(tài)量能分為兩類，一類是通過平穩(wěn)序列實(shí)現(xiàn)AR擬合，如常見的接地電流。其次另外的狀態(tài)量會(huì)產(chǎn)生周期性變化，但是整體變化幅度較小，相關(guān)人員通過合理調(diào)控能使得AR有效擬合。但AR模型具有相應(yīng)局限性，不能精確化檢測出監(jiān)測數(shù)據(jù)在狀態(tài)量閾值外的異常情況，主要是由于設(shè)備和數(shù)據(jù)狀態(tài)存在較大差異性。設(shè)備在長時(shí)間運(yùn)行中各項(xiàng)性能逐步降低，加上潛藏的故障導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性較低，對(duì)狀態(tài)評(píng)價(jià)正確性產(chǎn)生較大影響。

4大數(shù)據(jù)狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)有效設(shè)計(jì)

4.1系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

4.1.1設(shè)計(jì)原則

在智能化運(yùn)檢技術(shù)體系中系統(tǒng)建設(shè)是重要組成內(nèi)容，在設(shè)計(jì)中頭籌規(guī)劃，方案設(shè)計(jì)等多項(xiàng)工作中要嚴(yán)格遵循頂層設(shè)計(jì)基本原則。通過對(duì)運(yùn)檢等業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析可知，對(duì)運(yùn)檢資源、設(shè)備、風(fēng)險(xiǎn)、故障等多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析，再判定運(yùn)檢技術(shù)發(fā)展規(guī)劃，能擬定系統(tǒng)化維修計(jì)劃，確保系統(tǒng)建設(shè)研究活動(dòng)能深入開展，建立統(tǒng)一規(guī)范化的系統(tǒng)。現(xiàn)有電網(wǎng)中應(yīng)用的各類設(shè)備設(shè)施，服務(wù)應(yīng)用可以沿用，能對(duì)建設(shè)投資進(jìn)行調(diào)控。系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)中心收集整合不同系統(tǒng)中的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)運(yùn)行中反應(yīng)速度等需要全面適應(yīng)廣大用戶基本應(yīng)用體驗(yàn)，在新型系統(tǒng)架構(gòu)體系中要融入大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等。評(píng)估系統(tǒng)要對(duì)軟件架構(gòu)合理劃分，應(yīng)用開放程度較大的技術(shù)系統(tǒng)，認(rèn)識(shí)到電力二次安全防護(hù)以及電網(wǎng)安全防護(hù)重要作用。

4.1.2功能設(shè)計(jì)

管控系統(tǒng)主要應(yīng)用功能需要具備電網(wǎng)可視化、設(shè)備狀態(tài)合理分析、運(yùn)檢階段監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)控預(yù)警、運(yùn)檢指標(biāo)管理、績效評(píng)價(jià)、在線監(jiān)控、電網(wǎng)設(shè)備故障檢測等部分。大數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測業(yè)務(wù)主要有通過多維度開展設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控，設(shè)備狀態(tài)預(yù)警監(jiān)控與狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)，對(duì)輸變電設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行全面監(jiān)控，收取更多信息，提供在線監(jiān)測、設(shè)備問題統(tǒng)計(jì)、電網(wǎng)預(yù)警等。然后結(jié)合設(shè)備運(yùn)行環(huán)境以及運(yùn)行現(xiàn)狀，對(duì)關(guān)聯(lián)設(shè)備鼓掌距離等綜合分析。通過GIS展示故障可能發(fā)生位置，整合故障基本類型，提升故障自動(dòng)化診斷效率。

4.2系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

管控系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中主要是應(yīng)有B/S結(jié)構(gòu)，在云計(jì)算平臺(tái)中布設(shè)服務(wù)器。客戶通過瀏覽器能獲取服務(wù)器中相關(guān)資源與服務(wù)，應(yīng)用AR模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)HBase狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，然后獲取電氣設(shè)備評(píng)價(jià)結(jié)果。通過RESTful技術(shù)遠(yuǎn)程調(diào)用服務(wù)時(shí)，獲取的數(shù)據(jù)設(shè)定為JSON格式，傳遞到數(shù)據(jù)分析層，通過業(yè)務(wù)邏輯處理，能將JSON格式傳遞到瀏覽器中。客戶端主要是將系統(tǒng)與客戶進(jìn)行有效交互，主要是用于客戶端輸入，在顯示界面中將輸出內(nèi)容通過圖形形式進(jìn)行展示。

文中服務(wù)器主要是基于Hadoop平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，用戶通過頁面獲取相應(yīng)請(qǐng)求之后，服務(wù)器端需要采取分布式并行計(jì)算。服務(wù)器端主要有大數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層、分布式計(jì)算層。用戶在交互層提交數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)時(shí)會(huì)被業(yè)務(wù)應(yīng)用層進(jìn)行處理，將處理好的數(shù)據(jù)傳遞到交互層。大數(shù)據(jù)分層西主要是對(duì)電器設(shè)備獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行收取，判定設(shè)備是否存在故障問題。傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如用戶信息、權(quán)限分配表、生產(chǎn)搶修記錄等。針對(duì)電氣設(shè)備監(jiān)測信息、狀態(tài)評(píng)價(jià)等需要通過大數(shù)據(jù)分析的半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，可以選用分布式數(shù)據(jù)庫進(jìn)行儲(chǔ)存。

5結(jié)束語

通過大數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，能合理應(yīng)用狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。在電氣設(shè)備狀態(tài)評(píng)估，對(duì)監(jiān)測數(shù)據(jù)具有較高要求。對(duì)電氣設(shè)備不同狀態(tài)量變化關(guān)系進(jìn)行分析，合理應(yīng)用狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。

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