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        帶電檢測(cè)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析

        2019-10-21 10:20:07馬文強(qiáng)李歲琴
        名城繪 2019年2期
        關(guān)鍵詞:帶電檢測(cè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

        馬文強(qiáng) 李歲琴

        摘要:隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與變遷,各類新型技術(shù)也開(kāi)始應(yīng)用到電力系統(tǒng)中,促進(jìn)了我國(guó)電力系統(tǒng)的拓展與完善。在這之中帶電檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用能夠提升電力系統(tǒng)的運(yùn)行安全性與穩(wěn)定性,已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。特別是在變電運(yùn)維過(guò)程中,這些技術(shù)的使用可以對(duì)變電過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能存在的安全隱患和問(wèn)題,避免安全事故的發(fā)生。在這種背景下,有必要分析帶電檢測(cè)技術(shù)在變電運(yùn)維中的有效利用。因此在本文之中,主要是針對(duì)了帶電檢測(cè)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行了一定的分析,并且也是在這個(gè)基礎(chǔ)之上提出了下文中的一些內(nèi)容。

        關(guān)鍵詞:帶電檢測(cè);大數(shù)據(jù);應(yīng)用;分析

        1導(dǎo)言

        現(xiàn)階段,我國(guó)加大力度建設(shè)城鎮(zhèn)一體化,加上市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及經(jīng)濟(jì)全球化影響,國(guó)內(nèi)各個(gè)行業(yè)對(duì)電力需求也在不斷提高。我國(guó)各大電力部門主要是利用大面積、廣泛覆蓋的輸電線路將電能傳輸?shù)阶冸娬?,然后由變電站傳輸給千萬(wàn)個(gè)電力用戶。因此變電設(shè)備成為保障用戶用電穩(wěn)定、電力部門運(yùn)行穩(wěn)定的關(guān)鍵紐帶,是不可或缺的電力系統(tǒng)組成部分,因此電力部門管理人員必須加強(qiáng)對(duì)變電設(shè)備運(yùn)行與檢測(cè)工作的重視。鑒于變電站承載著高負(fù)荷的電力轉(zhuǎn)送任務(wù),技術(shù)人員必須定期對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)與維修,這樣才能更好的保障整個(gè)電力系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定以及廣大用戶用電的穩(wěn)定。

        2大數(shù)據(jù)概述

        對(duì)于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?!按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

        3帶電檢測(cè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

        研制帶電檢測(cè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng),現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)移動(dòng)端APP自動(dòng)導(dǎo)入系統(tǒng),設(shè)備各類狀態(tài)量等與設(shè)備RFID碼相關(guān)聯(lián),系統(tǒng)將各類數(shù)據(jù)和圖像信息按照時(shí)間、電站、設(shè)備類型、缺陷類型等進(jìn)行分類整合,將各類數(shù)據(jù)集中在一個(gè)平臺(tái)存儲(chǔ),因而可確保各項(xiàng)數(shù)據(jù)調(diào)取便利。相關(guān)數(shù)據(jù)管理構(gòu)架見(jiàn)圖1所示

        4大數(shù)據(jù)分析

        建立“兩庫(kù)兩中心”:原始數(shù)據(jù)庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)缺陷庫(kù)、工作管理中心以及數(shù)據(jù)計(jì)算中心。原始數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)工作產(chǎn)生的帶電檢測(cè)原始數(shù)據(jù)、工作記錄、分析結(jié)果等靜態(tài)工作信息;典型缺陷庫(kù)存儲(chǔ)缺陷認(rèn)定使用的參照數(shù)據(jù),如典型紅外圖譜、超聲波典型缺陷等;工作管理中心支撐省公司、地市公司帶電檢測(cè)工作安排,如計(jì)劃管理、工作任務(wù)、數(shù)據(jù)填報(bào)標(biāo)準(zhǔn)格式等;計(jì)算中心負(fù)責(zé)根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)工作所采集的原始數(shù)據(jù),對(duì)照典型缺陷庫(kù)特征,初步判定帶電檢測(cè)結(jié)果(如圖2)。

        5帶電檢測(cè)數(shù)據(jù)的分析

        5.1數(shù)據(jù)清洗修正

        通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)展審查和校驗(yàn),從而刪除重復(fù)信息、糾正存在的錯(cuò)誤,并提供數(shù)據(jù)一致性。分析時(shí)根據(jù)每個(gè)狀態(tài)量的合理取值范圍和相互關(guān)系,檢查數(shù)據(jù)是否合乎要求,發(fā)現(xiàn)超出正常范圍、邏輯上不合理或者相互矛盾的數(shù)據(jù)。如在紅外檢測(cè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)同一紅外成像儀的檢測(cè)數(shù)據(jù)存在普遍偏高情況,則判斷儀器內(nèi)部設(shè)置具有存在異常可能。如部分局放檢測(cè)數(shù)據(jù)存在缺損,也及時(shí)提供缺損補(bǔ)錄或其他綜合評(píng)估方法。

        5.2聚類關(guān)聯(lián)分析

        聚類分析是將數(shù)據(jù)對(duì)象分組成為多個(gè)類或簇,在同一個(gè)簇中的對(duì)象之間具有較高的相似度,而不同簇中的對(duì)象差別較大。關(guān)聯(lián)規(guī)則是挖掘大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。聚類是數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等研究方向的重要研究?jī)?nèi)容之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的重要內(nèi)容之一,旨在從大量數(shù)據(jù)中提取人們未知卻又潛在有用的規(guī)則。

        5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

        學(xué)習(xí)能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法最為重要的特點(diǎn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,可對(duì)外部環(huán)境提供的模式樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并能存儲(chǔ)這種模式。同時(shí)可對(duì)外部環(huán)境有適應(yīng)能力,能自動(dòng)提取外部環(huán)境變化特征,開(kāi)展差異化判斷。如對(duì)于新捕獲的各類帶電檢測(cè)典型案例,可通過(guò)編制進(jìn)入系統(tǒng),使系統(tǒng)在完成相關(guān)學(xué)習(xí)后,對(duì)同類型的異常數(shù)據(jù)提供具有聯(lián)想性的輔助判斷。

        6帶電檢測(cè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用

        6.1開(kāi)關(guān)柜暫態(tài)地電波數(shù)據(jù)應(yīng)用

        通過(guò)對(duì)同一設(shè)備同一位置的各年變化連貫曲線,即歷史縱向比較,以及同一變電站同一位置的不同設(shè)備橫向比較曲線。最終實(shí)現(xiàn)通過(guò)對(duì)相同測(cè)點(diǎn)、類似負(fù)荷及環(huán)境情況下可對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析得出開(kāi)關(guān)柜劣化曲線,可靠捕捉開(kāi)關(guān)柜初期缺陷,給出設(shè)備的放電趨勢(shì)和診斷意見(jiàn),有效前移安全防線,同時(shí)可減少人工干預(yù),從而解決由于診斷人員技術(shù)水平與經(jīng)驗(yàn)不足而造成的誤判、漏判,并彌補(bǔ)原先單一閥值判斷法的局限性。

        6.2紅外圖譜數(shù)據(jù)應(yīng)用

        通過(guò)對(duì)圖像數(shù)據(jù)的分類、歸納,實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全面分析、判斷。如建立的紅外圖譜庫(kù),可以按照電站、設(shè)備類型、發(fā)熱性質(zhì)、缺陷類型等進(jìn)行多種分類,實(shí)現(xiàn)一張現(xiàn)場(chǎng)照片配一張紅外熱成像圖,并且系統(tǒng)可以自動(dòng)依據(jù)負(fù)荷、氣溫等情況對(duì)異常發(fā)熱點(diǎn)作出自動(dòng)判別,使運(yùn)維人員能更快掌握電氣設(shè)備發(fā)熱的形式與特點(diǎn)。同時(shí)系統(tǒng)還可對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展動(dòng)態(tài)跟蹤,如繪制同設(shè)備不同相間的溫度變化曲線等,對(duì)比負(fù)荷情況,進(jìn)行疑似故障的實(shí)時(shí)監(jiān)控。圖像庫(kù)還可根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)圖譜劃定關(guān)鍵監(jiān)控區(qū)間,根據(jù)各區(qū)間的溫度情況判斷設(shè)備存在的異常。

        7結(jié)論

        帶電檢測(cè)目前在整個(gè)電力系統(tǒng)中已開(kāi)展多年,積累了豐富的檢測(cè)數(shù)據(jù)和檢測(cè)經(jīng)驗(yàn),適時(shí)引入大數(shù)據(jù)分析技術(shù),能更加準(zhǔn)確、全面、快速地利用這些寶貴的數(shù)據(jù)資源用于診斷設(shè)備健康狀態(tài),在保證安全的前提下最大限度避免設(shè)備過(guò)修,減少計(jì)劃停電對(duì)用戶的影響,并緩解一線班組工作壓力。

        參考文獻(xiàn):

        [1]劉輝,劉強(qiáng),劉行行,周中鋒.暫態(tài)地電壓測(cè)試技術(shù)在開(kāi)關(guān)柜帶電檢測(cè)中的應(yīng)用[J].機(jī)電信息,2018(12):98-99.

        [2]孫振華,鄒學(xué)偉,王文.帶電檢測(cè)技術(shù)在變壓器狀態(tài)診斷中的綜合應(yīng)用[J].電氣應(yīng)用,2018,37(08):36-39.

        [3]呼翔宇.變電設(shè)備在線監(jiān)測(cè)及帶電檢測(cè)技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2018(07):241.

        (作者單位:)

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