顧飛 曹萬利 黃凱 張翔

國網(wǎng)河南省電力公司夏邑縣供電公司 河南商丘 476400

電力計(jì)量裝置故障智能化診斷方法具有良好的智能性，不僅能夠提高電力計(jì)量工作的工作效率，使故障診斷結(jié)果更加準(zhǔn)確，還可以提升電力企業(yè)故障診斷系統(tǒng)的性能，保障電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，有利于提高電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

1 電力計(jì)量裝置故障診斷方法

目前廣泛使用的電力計(jì)量裝置故障診斷方法，主要表現(xiàn)為診斷信號、診斷數(shù)據(jù)模型加上多年來的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來完成診斷工作。現(xiàn)階段診斷的過程大都依賴于人工操作，不具智能化，所以工作量較大且工作效率較低。因此，隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，智能化技術(shù)發(fā)展迅速。隨著人工智能化診斷技術(shù)的不斷完善和優(yōu)化，該技術(shù)越來越成熟的應(yīng)用于檢測電力系統(tǒng)計(jì)量裝置的故障中。但是在實(shí)際的收集電力數(shù)據(jù)階段，計(jì)量裝置非常容易出現(xiàn)各式各樣的故障，隨著采集數(shù)據(jù)量的不斷增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫很難在短時(shí)間內(nèi)對存在的故障進(jìn)行判斷，導(dǎo)致工作效率非常低，無法滿足當(dāng)下用戶的需求。而通常情況下，工作人員對電力計(jì)量裝置故障進(jìn)行分析時(shí)，基本都是按照多年來的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，加上對現(xiàn)場故障的掌握情況來進(jìn)行故障診斷工作[1]。雖然能更好地解決故障問題，但所需成本較高，工作效率也比較低。因此，在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，新的電力計(jì)量裝置故障智能化診斷技術(shù)出現(xiàn)，能夠很好地解決上述問題，能在短時(shí)間內(nèi)找到故障問題的原因，提高工作效率，滿足電力用戶的實(shí)際需求。

2 電力計(jì)量裝置智能化診斷技術(shù)措施

2.1 電力計(jì)量裝置故障智能化診斷知識庫的建立

電力計(jì)量裝置故障智能化診斷知識庫，不但可以有效儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，同時(shí)還可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理，包括刪除、修改、更換以及查詢等。除此之外，在知識庫內(nèi)部，還儲(chǔ)存著關(guān)于各種故障相關(guān)的問題，因此相關(guān)管理人員要及時(shí)更新知識庫內(nèi)容，確保診斷結(jié)果的可靠性。該知識庫包含兩部分，一個(gè)是異常特征模型，另一個(gè)是專家規(guī)則庫。他們都具備獨(dú)特的管理方式。異常特征模型的管理方式，就是建立模塊并進(jìn)行修改或刪除工作。專家規(guī)則庫可以實(shí)現(xiàn)導(dǎo)入或?qū)С瞿K并進(jìn)行更改。而對于知識庫的界面來說，要基于Web的平臺(tái)實(shí)現(xiàn)管理功能，當(dāng)數(shù)據(jù)傳入知識庫中，就要和異常特征模型和專家規(guī)則庫比對并分類。每進(jìn)行一次故障診斷工作，相應(yīng)的知識庫就建立相應(yīng)的異常特征模型庫，并有效地利用計(jì)量裝置的故障特征建立故障模型。但是在實(shí)際的異常特征模型庫中，并不是非常全面的，因此，相關(guān)管理人員必須要及時(shí)更正和優(yōu)化故障智能化診斷知識庫，確保數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)更新。在實(shí)際中由于知識庫中異常特征模型庫內(nèi)容非常龐大，為了有效避免其占用大量的內(nèi)存，必須要及時(shí)刪除沒用的信息，確保知識庫為更多的有用信息提供空間。異常特征模型庫中，由于數(shù)據(jù)量較大，更新維護(hù)工作也比較復(fù)雜[2]?？刹捎帽容^常見的異常字段狀態(tài)來建立異常類型表，詳細(xì)記錄異常情況，可以有效地利用異常類型表來分析電力計(jì)量裝置的異常信息。在實(shí)際建立的知識庫中，還包含了詳細(xì)的專家規(guī)則，實(shí)際中的每一次故障都要及時(shí)的保存，極大地便利了技術(shù)人員查閱查詢相關(guān)信息。實(shí)際中每一個(gè)專家規(guī)則中都有專屬的邏輯，所以技術(shù)人員要及時(shí)進(jìn)行維護(hù)更新工作，合理增加知識庫中的邏輯。知識庫中存在的信息可以認(rèn)為是邏輯規(guī)則，合理利用邏輯規(guī)則，可以有效判斷異常特征和電力計(jì)量裝置故障之間的關(guān)系，繼而有效診斷該裝置中故障的類型。

2.2 電力計(jì)量裝置故障的在線監(jiān)測

動(dòng)態(tài)監(jiān)測電力計(jì)量的裝置是基于分布式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的。為了實(shí)現(xiàn)電力計(jì)量裝置的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，首先要實(shí)現(xiàn)的就是檢測電力計(jì)量裝置儲(chǔ)存的相關(guān)數(shù)據(jù)。因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的，對整個(gè)電力計(jì)量裝置的正常工作起著決定性作用，但是這些數(shù)據(jù)的規(guī)模十分龐大，如果他們常出現(xiàn)異常情況，就會(huì)直接導(dǎo)致電力計(jì)量裝置即刻出現(xiàn)故障情況，不能正常工作，因此動(dòng)態(tài)監(jiān)測電力計(jì)量裝置的相關(guān)數(shù)據(jù)是整個(gè)監(jiān)控過程的重中之重。然后就是要監(jiān)測數(shù)據(jù)的訪問形式，在實(shí)際的電力計(jì)量裝置工作中，其內(nèi)部數(shù)據(jù)的訪問基本都是通過流式數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的，假如在檢測過程中發(fā)現(xiàn)不能通過該方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的訪問，就代表著可能有問題存在；對電力計(jì)量裝置再次進(jìn)行監(jiān)測，主要是判斷它是否可以處理相對較大的文件，正常工作的電力計(jì)量裝置可以處理百GB甚至TB的文件，并能對內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的計(jì)量，檢測發(fā)現(xiàn)不可以處理的話，就證明出現(xiàn)了故障。最后，還要監(jiān)測數(shù)據(jù)再平衡能否實(shí)現(xiàn)，電力計(jì)量裝置利用預(yù)先設(shè)定的臨界值，將監(jiān)測數(shù)據(jù)點(diǎn)轉(zhuǎn)移到其他數(shù)據(jù)點(diǎn)，檢測發(fā)現(xiàn)不能實(shí)現(xiàn)的話，就證明出現(xiàn)了故障。

2.3 電力計(jì)量裝置故障異常信息的診斷

異常信息的出現(xiàn)就會(huì)致使電力計(jì)量裝置出現(xiàn)故障，因此在實(shí)際的檢測計(jì)量裝置故障中首先要檢測異常信息，繼而才可以有效判斷具體的故障。將檢測到的數(shù)據(jù)與之前建立的知識庫對比，以此來判斷計(jì)量裝置是否存在故障。假如發(fā)現(xiàn)存在故障，還要對故障的類型、具體位置以及規(guī)模進(jìn)行綜合的分析。故障異常信息的檢測需要在是否存在與電力計(jì)量相關(guān)設(shè)備內(nèi)部。電力計(jì)量裝置出現(xiàn)異常信息，主要是因?yàn)槠鋬?nèi)部的電壓回路或者是整個(gè)系統(tǒng)的電流回路出現(xiàn)故障、電能表出現(xiàn)故障、時(shí)鐘記錄的結(jié)果不準(zhǔn)確、電池的供應(yīng)電壓變小等。在實(shí)際中電力計(jì)量裝置出現(xiàn)異常狀況時(shí)，主要是通過安裝的報(bào)警系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)，提醒相關(guān)人員對故障問題進(jìn)行分析并處理。

2.4 多樣化故障預(yù)警技術(shù)

在動(dòng)態(tài)監(jiān)控電力計(jì)量裝置期間，相關(guān)工作人員要合理利用故障智能化診斷模型，來檢測計(jì)量裝置的工作情況，極大地降低了計(jì)量裝置的故障率。如果計(jì)量裝置不能正常工作即出現(xiàn)了故障，系統(tǒng)就會(huì)及時(shí)打開攝像頭，對電力計(jì)量裝置的運(yùn)行情況進(jìn)行拍照，并將相關(guān)的圖片傳輸?shù)街髡居?jì)算機(jī)系統(tǒng)，然后技術(shù)人員對相關(guān)的信息進(jìn)行綜合分析并找到合理的解決方案[3]。

3 結(jié)語

綜上所述，電力計(jì)量裝置故障的智能化診斷技術(shù)，通過對運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測及診斷，并對故障進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警，提高了電力工作的高效性及準(zhǔn)確性。