吳敏

摘 要：現(xiàn)如今，我國智能電網(wǎng)建設(shè)進入全面快速發(fā)展的新階段，在變電網(wǎng)領(lǐng)域，根據(jù)國家電網(wǎng)公司制定的發(fā)展規(guī)劃要求，在傳統(tǒng)變電站的運行模式滿足不了當前發(fā)展需求的情況下，智能變電站的應(yīng)用勢在必行。變電設(shè)備在生產(chǎn)運維檢修過程中，會產(chǎn)生大量的變電缺陷相關(guān)數(shù)據(jù)。變電設(shè)備類型繁多，運行工況各有不同，人工分析缺陷數(shù)據(jù)時，往往不能形成有效結(jié)論?；诖?，本文主要介紹了一種變電設(shè)備缺陷數(shù)據(jù)輔助分析的軟件開發(fā)思路及結(jié)果應(yīng)用，可以通過從缺陷類型、電壓等級、生產(chǎn)廠家、運行工況等多個維度進行分析，形成有數(shù)據(jù)支撐的分析結(jié)果，用于有效指導(dǎo)下一步檢修工作。

關(guān)鍵詞：變電缺陷;大數(shù)據(jù)分析;應(yīng)用

引言：變電站是在電力系統(tǒng)當中對電壓以及電流進行變換并接受電能及分配電能的場所，是電力供應(yīng)的設(shè)施之一，也是電力系統(tǒng)的關(guān)鍵樞紐。由于變電站的運行狀況對整個電力系統(tǒng)有著極大地影響，變電站的正常運行保證了居民用電方面的安全，為生產(chǎn)和生活提供充足電力的同時，也改善了人們的經(jīng)濟狀況，一定程度上促進了經(jīng)濟的發(fā)展。

變電設(shè)備種類繁多，發(fā)生的缺陷數(shù)量較多，且類型與表象也多種多樣。以南方電網(wǎng)某地區(qū)級供電局為例，所轄47個110kV及以上電壓等級變電站，每年發(fā)生的缺陷在400～700條之間，平均每月缺陷發(fā)生50～70條左右。數(shù)據(jù)量較大，這對定期的缺陷分析帶來很大工作量與問題。因此，如何通過信息技術(shù)手段從海量缺陷文本中發(fā)掘內(nèi)涵知識并讓其能夠方便快捷地輔助工作，成為核電設(shè)備管理人員和信息化人員的關(guān)注重點。

1變電設(shè)備缺陷數(shù)據(jù)概述

對變電設(shè)備缺陷分析需要結(jié)合核電廠業(yè)務(wù)及信息化的實際情況具體問題具體分析，設(shè)備缺陷分析主要涉及的數(shù)據(jù)包括主數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，主數(shù)據(jù)主要是以設(shè)備為核心的一系列主數(shù)據(jù)對象。由于歷史原因，主數(shù)據(jù)存在著多頭管理、標準規(guī)范不齊全、管控流程體系缺失等一系列問題，因此需要建立設(shè)備主數(shù)據(jù)相關(guān)的標準規(guī)范，并對歷史數(shù)據(jù)進行清洗和轉(zhuǎn)換，確保在數(shù)據(jù)質(zhì)量上滿足要求。對于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，由于現(xiàn)場工作人員的素質(zhì)不一，錄入的數(shù)據(jù)和使用的詞匯并不一定規(guī)范，導(dǎo)致業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在分析時需要花較多時間進行數(shù)據(jù)清理。如果由業(yè)務(wù)人員開展數(shù)據(jù)清理，需要一定的工作量投入，且該項工作的收益并不能直接體現(xiàn)，很難獲取業(yè)務(wù)人員和管理者的支持，這些都使得通過技術(shù)手段來提升數(shù)據(jù)質(zhì)量成為開展大數(shù)據(jù)工作的重要組成部分之一，且不可越過該項任務(wù)。

2大數(shù)據(jù)技術(shù)在變電設(shè)備缺陷分析上的適用性分析

根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)的定義，大數(shù)據(jù)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)的種類和來源眾多、數(shù)據(jù)的價值密度低、數(shù)據(jù)處理的實時性強等特點。而變電站的設(shè)備無論在種類還是數(shù)量上都具有足夠的量級，因此在設(shè)備缺陷分析這一應(yīng)用命題下能夠滿足大數(shù)據(jù)特點。設(shè)備缺陷數(shù)據(jù)往往以非結(jié)構(gòu)化語句或者口語化表達呈現(xiàn)，這種情況下需要引入自然語言分析技術(shù)或者知識圖譜技術(shù)進行文本內(nèi)容的抽取和分析。主要用的技術(shù)包括知識抽取、知識清洗、知識融合、知識推理、知識可視化等。

在技術(shù)平臺層面，變電站通常采用商業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺或基于當前主流的開源技術(shù)框架進行大數(shù)據(jù)平臺的搭建。一般而言，這類大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的構(gòu)成主要包括數(shù)據(jù)的采集及匯聚、數(shù)據(jù)的清理和轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)的存儲和分析及數(shù)據(jù)的展現(xiàn)和應(yīng)用集成等層面，每一個層面的組成都可通過一些開源的技術(shù)組件滿足，在方案的適用性上，往往需要根據(jù)行業(yè)的特點進行增強或改善。

3變電設(shè)備缺陷大數(shù)據(jù)分析軟件研究

按照大數(shù)據(jù)分析的一般標準化過程，從數(shù)據(jù)ETL操作、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化四個方面進行邏輯設(shè)計，采用GO、HTML、JS語言完成前端設(shè)計、邏輯實現(xiàn)，最終完成缺陷分析的功能。

3.1數(shù)據(jù)ETL操作

由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)直接來源于南網(wǎng)資產(chǎn)管理系統(tǒng)的有效數(shù)據(jù)，不再設(shè)計數(shù)據(jù)抽取及清洗環(huán)節(jié)。轉(zhuǎn)換方面，需要通過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的缺陷描述、設(shè)備分類等內(nèi)容，將定級不規(guī)范、分類不準確等數(shù)據(jù)不精確的部分加以整理，其中數(shù)據(jù)整理邏輯是本次軟件設(shè)計重點。加載方面，將整理后的數(shù)據(jù)輸出到整理后數(shù)據(jù)庫，同時預(yù)留一個人工修改數(shù)據(jù)的輸入端口。

3.2統(tǒng)計分析

用數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法歸納歷史數(shù)據(jù)。按照年、季、月的周期，利用故障樹分析法等分析理論，從電壓等級、設(shè)備類型、缺陷部位、制造廠家、運行年限、缺陷等級、缺陷原因、缺陷發(fā)現(xiàn)來源等維度，對周期內(nèi)缺陷數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。

3.3數(shù)據(jù)挖掘

通過同比、環(huán)比，對歷史數(shù)據(jù)做深入分析，利用算法找出數(shù)據(jù)中潛在的關(guān)聯(lián)性，對缺陷發(fā)展趨勢進行一定的預(yù)測（如家族性缺陷、頻發(fā)性缺陷、按季節(jié)多發(fā)生的缺陷等）。

3.4數(shù)據(jù)可視化

將分析結(jié)果形成多圖表的報告，呈現(xiàn)給缺陷分析人員。

4變電站設(shè)備缺陷分析中大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用

在數(shù)據(jù)采集和清洗上，考慮到項目的數(shù)據(jù)主要存儲在企業(yè)核心組件（SAPECC）以及Oracle數(shù)據(jù)庫中，項目采用Kettle作為清洗、轉(zhuǎn)換、加載（ETL）工具，Kettle支持以SAPRFC的方式從企業(yè)資源計劃系統(tǒng)（SAP）中獲取數(shù)據(jù)，同時能夠支持ETL的常見數(shù)據(jù)拆分、轉(zhuǎn)換等清洗作用的算子。此外，Kettle還支持使用自定義腳本語言開發(fā)定制算子的方式來進行數(shù)據(jù)的清理，極大地提升了數(shù)據(jù)采集的有效性。

在數(shù)據(jù)存儲上，缺陷數(shù)據(jù)的特點是文本較多，結(jié)構(gòu)化字段較少，因此比較適合用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫存儲。從實用性角度考慮，使用HBase符合當前主流的技術(shù)開發(fā)體系，因此項目上通過HBase作為存儲，使用缺陷的惟一標識作為HBase中的唯一惟行鍵。

在數(shù)據(jù)計算和分析上，不可避免地需要選擇計算框架，這個場景中使用了Spark作為分析計算工具，Spark可以通過另一種資源協(xié)調(diào)者（YARN）調(diào)度計算資源而不用擔心任務(wù)的執(zhí)行需要。此外，為了使得Spark支持Python，需要使用PySpark，可以使用Python編程語言中的彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD），PySpark將PythonAPI鏈接到Spark核心并初始化Spark上下文。PySpark可以大規(guī)模地進行探索性數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建機器學(xué)習(xí)管道以及為數(shù)據(jù)平臺創(chuàng)建ETL。

在數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用的技術(shù)選型上，采用Flask作為服務(wù)端的實現(xiàn)。Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應(yīng)用框架，其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎則使用Jinja2。Flask使用開源軟件協(xié)議授權(quán);Flask使用簡單的核心，用extension增加其他功能;Flask可以很便捷地提供Restful風格的服務(wù)供其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用。

5結(jié)束語

隨著智能電網(wǎng)的推進，生產(chǎn)中產(chǎn)生的各類缺陷數(shù)據(jù)已成為電力企業(yè)的重要資產(chǎn)。變電設(shè)備缺陷分析是變電企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)掘現(xiàn)有文本信息資源價值的重要應(yīng)用領(lǐng)域。通過對設(shè)備缺陷分析能夠發(fā)現(xiàn)重復(fù)性出現(xiàn)的設(shè)備故障類型，有助于提升設(shè)備采購的質(zhì)量和維修計劃的針對性。該項工作不僅適合于變電企業(yè)，對于整個行業(yè)均有意義，能夠為企業(yè)的現(xiàn)代化、數(shù)字化、智能化建立良好的基礎(chǔ)條件。

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