何映軍

摘要：大數(shù)據(jù)技術(shù)目前在電力產(chǎn)業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用，具有重要的研究價值。本文結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)的前景分析和理論基礎(chǔ)，闡述了大數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)處理智能化技術(shù)，主要有運(yùn)行維護(hù)方案及操作，圖像數(shù)據(jù)的自動化分析等，結(jié)論顯示大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能明顯提升電網(wǎng)的安全管理水平。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);運(yùn)維方案;電網(wǎng)安全

引言：隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的方興未艾，大數(shù)據(jù)技術(shù)正向越來越廣闊的領(lǐng)域滲透，大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新性應(yīng)用促使各行業(yè)發(fā)生革命性變化。電網(wǎng)是關(guān)系國計民生的重要設(shè)施，供電過程中會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，如運(yùn)行參數(shù)、設(shè)備異常數(shù)據(jù)、電網(wǎng)檢測記錄、電壓電量等。在龐大數(shù)據(jù)量下，大數(shù)據(jù)技術(shù)就成為了提高電網(wǎng)的安全管理運(yùn)維水平和效率的不二之選，將會帶給電力領(lǐng)域巨大的經(jīng)濟(jì)效益。本文將結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)與最佳維護(hù)方案、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測、巡檢現(xiàn)場安全管理、順控過程遠(yuǎn)程視頻檢測的方面，介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)對變電設(shè)施設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)流程的優(yōu)化作用。

一、理論依據(jù)

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)在變電站安全防控中的應(yīng)用概述

變電站是電網(wǎng)中轉(zhuǎn)換電壓、接送調(diào)配電能、調(diào)整電壓大小和電流流向的設(shè)施，是電網(wǎng)系統(tǒng)中重要的組成部分，變電站的安全管理也因此顯得尤為重要。由于需要長時間的運(yùn)行，變電站的運(yùn)行維護(hù)工作單靠人力是無法確保安全的，因此，無人值守的運(yùn)維模式被如今電網(wǎng)系統(tǒng)大力采用。傳統(tǒng)的無人值守監(jiān)控系統(tǒng)能夠根據(jù)監(jiān)控到的圖像及時發(fā)出警報信號，但遠(yuǎn)距離上各子系統(tǒng)的通信、監(jiān)測、控制還無法進(jìn)行有效的結(jié)合。設(shè)備的檢查維護(hù)工作人員在巡檢時，只能用肉眼去分辨設(shè)備是否運(yùn)行異常，這種低精度的檢查無法確保工作人員及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備問題，存在較大的事故隱患[1]。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)的精確分析和深度挖掘，使圖像監(jiān)控模塊由被動監(jiān)測轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾鬟\(yùn)行，依據(jù)提取出的有價值的數(shù)據(jù)信息，研判設(shè)備的狀態(tài)和趨勢，從而及時規(guī)避風(fēng)險。另外，結(jié)合巡檢等相關(guān)安全管理制度，利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，由程序主動生成遠(yuǎn)程檢查報告，從而可以有效保障無人值守時的巡檢質(zhì)量，并提高效率?？梢姡么髷?shù)據(jù)技術(shù)對現(xiàn)有的視頻圖像監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，將其運(yùn)用到變電站的運(yùn)行維護(hù)的值守工作中，可以有效推動運(yùn)維工作的流程優(yōu)化和安全管理。

（二）大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)技術(shù)是通過收集大量數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)中提取出有價值信息的數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施的完善，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用有了穩(wěn)固的設(shè)施基礎(chǔ)，引起了各領(lǐng)域的興趣和關(guān)注。大數(shù)據(jù)技術(shù)從龐大、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息，從而輔助人們最優(yōu)的決策，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性和決策的科學(xué)性。大數(shù)據(jù)分析和挖掘中常用的思維方法有相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析等。大數(shù)據(jù)具備四個特征（：1）數(shù)據(jù)量龐大，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)集已經(jīng)是按PB級別衡量。（2）種類復(fù)雜，數(shù)據(jù)類型按形式可分為圖像、文本、視頻、聲音;按結(jié)構(gòu)可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);按數(shù)學(xué)特征來分可分為整型、浮點(diǎn)型、long、short型數(shù)據(jù)等。（3）價值含量少。龐大的數(shù)據(jù)集合中往往包含較多無用信息，要獲取有價值的信息必須要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和處理。（4）數(shù)據(jù)處理效率高。數(shù)據(jù)處理在數(shù)據(jù)分析和挖掘過程中是占用時間最多的環(huán)節(jié)，以以往的“小數(shù)據(jù)”時代相比，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理效率更高?；诖髷?shù)據(jù)的以上特點(diǎn)和優(yōu)勢，大數(shù)據(jù)在商業(yè)、醫(yī)療、銀行等行業(yè)和領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并且也助力這些行業(yè)、企業(yè)更科學(xué)地做出決策、更有效的管理“人、財、物”。

（三）變電站運(yùn)維現(xiàn)狀1.運(yùn)維思維落后

在大數(shù)據(jù)的時代背景下，用戶往往會關(guān)注較多的數(shù)據(jù)信息，這使得電網(wǎng)架構(gòu)更龐雜以滿足用戶各種信息需要。以往的系統(tǒng)運(yùn)維大多是后發(fā)式、反饋式的運(yùn)維，缺少運(yùn)行前、運(yùn)行中的即時運(yùn)維。由于缺少運(yùn)行前的積極預(yù)防方案，這種情況下就對運(yùn)維人員的技術(shù)素養(yǎng)和職業(yè)態(tài)度提出了更嚴(yán)格的要求，必須能即時發(fā)現(xiàn)并解決問題、防范于未然，才能避免潛在風(fēng)險爆發(fā)造成的損失。這種事后的運(yùn)維實(shí)施思維早已不能適應(yīng)當(dāng)今電力系統(tǒng)的飛躍式發(fā)展。

2.??? 運(yùn)維智能化水平低

總體而言，我國電網(wǎng)的很多運(yùn)維任務(wù)都是由人工操作，智能化、自動化程度較低。例如，系統(tǒng)的一些參數(shù)設(shè)置常常需要人員對設(shè)備進(jìn)行現(xiàn)場操作，工作效率偏低，不能滿足大數(shù)據(jù)背景下電力系統(tǒng)的快速運(yùn)維需求。為了增加運(yùn)維效率，必須著力于運(yùn)維的智能化、自主化工作，促使系統(tǒng)整體運(yùn)維效率進(jìn)一步提高。

3.??? 運(yùn)維過程的泄密隱患

運(yùn)維人員經(jīng)過本地操作端訪問運(yùn)維驗證系統(tǒng)，運(yùn)維驗證系統(tǒng)首先會判斷該運(yùn)維人員是否具有訪問資源的權(quán)限，然后才允許該運(yùn)維人員操作部分運(yùn)維數(shù)據(jù)。這這幾個步驟中，運(yùn)維人員擁有對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)查詢和導(dǎo)出權(quán)限，可以訪問并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖镜亍?shù)據(jù)傳輸過程中沒有的到相應(yīng)的保護(hù)措施，導(dǎo)致導(dǎo)出后的數(shù)據(jù)被運(yùn)維人員違法使用。

二、大數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)處理自動化

（一）運(yùn)維策略原理和評價模型

變電站的數(shù)據(jù)運(yùn)維數(shù)據(jù)每時每刻都會收到包括壓力、油位、濕度、溫度等大量數(shù)據(jù)，巨大的數(shù)據(jù)訪問量使得維護(hù)人員的多QOS需求也急劇增加，系統(tǒng)的全局性能也不再是唯一的考慮因素。因此，為了滿足多QOS需求，適應(yīng)各種條件下的信息處理，急需建立一種全新的運(yùn)維體系，從而提高運(yùn)維人員效率，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的有效配置和利用，顯著提升系統(tǒng)的整體性能[2]。

通過對QOS的研究，依據(jù)運(yùn)維數(shù)據(jù)的特征和意義，提取出安全性、穩(wěn)定性、時長數(shù)據(jù)、先后次序作為數(shù)據(jù)建模的先決條件，使用最優(yōu)算法將QOS換算為具體數(shù)值，從而衡量運(yùn)維工作的優(yōu)劣水平。

（二）人眼模擬技術(shù)

在運(yùn)維人員的現(xiàn)場檢查工作中，肉眼觀察起著非常關(guān)鍵的作用。目標(biāo)的移動、材質(zhì)、外觀等特征數(shù)據(jù)主要是依靠人眼觀察來收集，而這種數(shù)據(jù)的收集方式往往存在較大偏差，比如肉眼觀察得到的數(shù)據(jù)會很大程度上收到運(yùn)維人員的位置和觀察角度的影響。肉眼以及現(xiàn)在使用的攝像設(shè)備難以立體、全面地展示目標(biāo)，因此如何使攝影設(shè)備更真實(shí)，直觀地收集圖像信息，是實(shí)現(xiàn)變電站現(xiàn)場巡視檢查智能化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。研究表明，Hou方法利用仿生學(xué)原理，通過組合不同角度的攝像畫面，可以用類似人眼的觀察方式巡視目標(biāo)，使二維、扁平的圖形立體化，進(jìn)而讓遠(yuǎn)距離巡檢工作更加智能、細(xì)致、全面[3]。

（三）圖像分析智能化

利用根據(jù)視頻目標(biāo)的監(jiān)測系統(tǒng)，可以分辨儀器讀表數(shù)，高壓控制開關(guān)、隔離控制開關(guān)等的閉合狀態(tài)。利用構(gòu)建的高穩(wěn)定性場景分析模型、并結(jié)合高斯算法，提高對儀器數(shù)據(jù)的分析智能化程度。第一步先對各個像素點(diǎn)進(jìn)行多角度的高斯混合算法以模擬出背景數(shù)據(jù)，其次經(jīng)過對模型的篩選、匹配、更新，形成全新的、并經(jīng)視頻幀背景重置的背景模型，最后使用圖像差分法獲得目標(biāo)背景數(shù)據(jù)，并進(jìn)行圖像檢測，并利用自適應(yīng)更新算法更新并檢測運(yùn)動目標(biāo)，從而有效地檢測各種儀器。

三、變電站安全管控

變電站的穩(wěn)定長時間作業(yè)對電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行尤其重要。變電站里有較多帶有高電壓的設(shè)備，因此保障運(yùn)維人員檢修作業(yè)時的人身安全十分重要?；谧冸娬镜陌踩芾硪?guī)則制度，本文建議在視頻監(jiān)控的基礎(chǔ)上，增加更多新型的設(shè)施設(shè)備，通過更多樣化的數(shù)據(jù)收集方式，及時獲知設(shè)備裝置運(yùn)行情況;通過改進(jìn)運(yùn)維方案，盡量減低運(yùn)維人員的現(xiàn)場巡查;通過設(shè)備數(shù)據(jù)的自動報警功能，有效減少安全隱患;利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并結(jié)合故障提醒和操作驗證技術(shù)實(shí)現(xiàn)變電站的安全管控。

在數(shù)據(jù)收集階段，要擴(kuò)展時間和空間范圍，獲取全周期數(shù)據(jù)。另外，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分類，做到不重不漏，如劃分為配置數(shù)據(jù)、作業(yè)數(shù)據(jù)等。為了分析發(fā)現(xiàn)常見故障，需要對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行貼標(biāo)簽工作，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常與系統(tǒng)故障的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

強(qiáng)化硬件設(shè)施檢查維護(hù)工作。數(shù)據(jù)的采集需要使用各種硬件設(shè)施，硬件設(shè)施的正常使用是確保大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用的必要前提。因此，有必要借鑒常規(guī)的運(yùn)維模式，加強(qiáng)對各種硬件的檢查維護(hù)工作。在檢查前制定全面周密的檢查計劃，保證檢查過程中不留死角。對發(fā)現(xiàn)的問題，運(yùn)維人員要展開充分的討論并形成最優(yōu)的維修方案，安全高效地處理故障。此外，在處理硬件故障的過程中，要做好數(shù)據(jù)的備份工作，防止因操作失誤而造成數(shù)據(jù)丟失[4]。

四、結(jié)束語

對于變電站而言，運(yùn)維工作是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)的運(yùn)維模式低效、被動且存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。本文通過研究大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)在變電站運(yùn)維策略中的應(yīng)用，闡述了運(yùn)維策略評價模型、人眼模擬、以及圖像智能分析技術(shù)，表明大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)的應(yīng)用可以有效地輔助變電站進(jìn)行安全管理。

參考文獻(xiàn)：

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