呂 晟，唐小平，湯雪鵬，張 帆，寧 威

（國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司合肥供電公司，安徽合肥 230000）

隨著智能電網(wǎng)的全面部署，電網(wǎng)公司在實(shí)際運(yùn)維工作中會(huì)涉及到大量的工作數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的合理分析，可以對(duì)電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)、用戶用能特征及電網(wǎng)設(shè)備維護(hù)管理提供可靠支撐[1]；隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展與完善，合理利用運(yùn)維數(shù)據(jù)對(duì)智能電網(wǎng)進(jìn)行分析，不僅可以為運(yùn)維人員提供合理的指導(dǎo)方案，更能提高運(yùn)檢效率、保障運(yùn)檢質(zhì)量[2-3]。

目前，已有較多研究從大量原始數(shù)據(jù)集中分析并識(shí)別異常數(shù)據(jù)，以有效地定位與修復(fù)硬件故障，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和采集系統(tǒng)的穩(wěn)定性[4]。但目前所提方法大多針對(duì)特定的數(shù)據(jù)集或單純的運(yùn)檢信息數(shù)據(jù)處理，還沒(méi)有統(tǒng)一的智能化電網(wǎng)運(yùn)檢信息處理平臺(tái)[5-6]。因此，文中設(shè)計(jì)了一種包括運(yùn)檢生產(chǎn)管理系統(tǒng)、實(shí)時(shí)調(diào)控系統(tǒng)、智能電網(wǎng)運(yùn)檢管理平臺(tái)等基于多數(shù)據(jù)融合的智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)。通過(guò)采用Hermite 正交多項(xiàng)式激勵(lì)的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)電網(wǎng)中的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以準(zhǔn)確分析電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)運(yùn)維行為進(jìn)行合理指導(dǎo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)并進(jìn)行故障預(yù)警等。

1 智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)設(shè)計(jì)

為了保證電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全、可靠，需要將多種數(shù)據(jù)融入到運(yùn)檢工作中，以充分掌握系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)[7]。為此，文中設(shè)計(jì)了智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)，具備信息共享的PC 端管理平臺(tái)與移動(dòng)終端APP，其能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備信息、巡檢信息、缺陷信息、專家?guī)斓葦?shù)據(jù)整合與統(tǒng)一管理。并通過(guò)電力專網(wǎng)的接入管理平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)“移動(dòng)終端-運(yùn)檢平臺(tái)-主站系統(tǒng)-在線監(jiān)測(cè)裝置-現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備”的線性數(shù)據(jù)流傳輸，強(qiáng)化對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和運(yùn)檢工作的管控。智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)的主體架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)架構(gòu)

該平臺(tái)涵蓋了電力系統(tǒng)所有環(huán)節(jié)中的設(shè)備狀態(tài)信息，以及運(yùn)維、檢修、實(shí)驗(yàn)等運(yùn)檢過(guò)程。其能夠?qū)崟r(shí)掌控電網(wǎng)、設(shè)備和環(huán)境的運(yùn)行動(dòng)態(tài)，較大程度上提升了運(yùn)維檢修規(guī)范化管控，并且進(jìn)一步加快實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效、建設(shè)智能電網(wǎng)的進(jìn)程[8]。智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)主要包括運(yùn)檢生產(chǎn)管理系統(tǒng)、實(shí)時(shí)調(diào)控系統(tǒng)、在線協(xié)同辦公系統(tǒng)、智能電網(wǎng)運(yùn)檢管理平臺(tái)等。

1.1 運(yùn)檢生產(chǎn)管理系統(tǒng)

運(yùn)檢生產(chǎn)管理系統(tǒng)作為國(guó)網(wǎng)體系構(gòu)建中的核心內(nèi)容，可以支持電力系統(tǒng)運(yùn)檢所有環(huán)節(jié)的管控，并周期性管控電網(wǎng)資產(chǎn)。該系統(tǒng)涵蓋了國(guó)網(wǎng)所有的運(yùn)檢業(yè)務(wù)，貫穿整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程，提升了國(guó)網(wǎng)公司的生產(chǎn)能力。生產(chǎn)管理系統(tǒng)在國(guó)網(wǎng)總部、省以及地區(qū)的電力公司中使用，其功能在于加強(qiáng)運(yùn)維檢修過(guò)程的專業(yè)化管控，深入剖析監(jiān)控環(huán)節(jié)，訂立運(yùn)維檢修績(jī)效管控規(guī)范，以加快公司的精益化管控。并引導(dǎo)生產(chǎn)商健全其生產(chǎn)管理體系，根據(jù)要求匯總、剖析相關(guān)數(shù)據(jù)。

1.2 實(shí)時(shí)調(diào)控系統(tǒng)

實(shí)時(shí)調(diào)控系統(tǒng)包括調(diào)控門戶網(wǎng)站、基本數(shù)據(jù)管控、調(diào)控環(huán)節(jié)管控、生產(chǎn)管控、統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表、調(diào)控命令下傳等。該系統(tǒng)不僅凸顯調(diào)度控制運(yùn)用的一體化，尤其是強(qiáng)化了工作環(huán)節(jié)的規(guī)范化管控，且更優(yōu)地提高了調(diào)度管控重點(diǎn)業(yè)務(wù)的廣度與深度。

1.3 PMS 2.0系統(tǒng)

PMS 2.0 是電力系統(tǒng)運(yùn)檢全過(guò)程精益化管控與電網(wǎng)資產(chǎn)實(shí)時(shí)管控的平臺(tái)，以最大的范疇完成數(shù)據(jù)的共同分享與業(yè)務(wù)的融合，高質(zhì)量地加快生產(chǎn)管控信息化的發(fā)展。PMS 2.0 系統(tǒng)在運(yùn)檢信息平臺(tái)的運(yùn)用，主要是監(jiān)測(cè)與管控設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)。此外，該系統(tǒng)還能夠充分剖析設(shè)備的績(jī)效，并保證所得剖析結(jié)果的精準(zhǔn)性。

1.4 協(xié)同辦公系統(tǒng)

協(xié)同辦公系統(tǒng)包括辦公自動(dòng)化(Office Automation，OA)、任務(wù)合作、知識(shí)與檔案管控4 個(gè)部分。該系統(tǒng)在智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)中的作用主要是重組電網(wǎng)資源，以建立效率高且靈活的調(diào)度平臺(tái)。協(xié)同辦公系統(tǒng)能夠協(xié)調(diào)運(yùn)維檢修任務(wù)的安排，并監(jiān)督敦促其實(shí)行，以保障調(diào)令不受阻，提高管控平臺(tái)的決策支持水平。

1.5 智能電網(wǎng)運(yùn)檢管理平臺(tái)

從本質(zhì)上而言，智能電網(wǎng)運(yùn)檢管理平臺(tái)綜合了電力系統(tǒng)中大多數(shù)的在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，例如電能質(zhì)量、氣象等。通過(guò)融合多數(shù)據(jù)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的剖析，并將系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)傳送到有關(guān)的工作班組，以助其采取相關(guān)的措施，完成相應(yīng)的檢修任務(wù)。

2 智能電網(wǎng)的多數(shù)據(jù)融合方法

智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)的核心在于對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析和處理，而智能電網(wǎng)各個(gè)部分分散著海量數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合，為電力系統(tǒng)運(yùn)檢提供可靠的保障是技術(shù)方案設(shè)計(jì)的關(guān)鍵[9]。其中智能電網(wǎng)多數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)如圖2 所示。

圖2 智能電網(wǎng)多數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)

圖2 中，傳感測(cè)量層采集溫度等數(shù)據(jù)，通過(guò)電力專網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳至數(shù)據(jù)融合中心并進(jìn)行儲(chǔ)存與剖析。數(shù)據(jù)管理層配置了NoSQL 等工具，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析。應(yīng)用層主要用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用，以電力系統(tǒng)智能化為目標(biāo)，保障系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行[10]。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在智能電網(wǎng)中采集的數(shù)據(jù)存在著大量與后續(xù)分析工作無(wú)關(guān)的冗余數(shù)據(jù)，以及異常數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)丟失[11]。因此，需要對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以保證后續(xù)數(shù)據(jù)分析的有效性。

數(shù)據(jù)預(yù)處理首先從海量原始數(shù)據(jù)集中提取分析所需的數(shù)據(jù)項(xiàng)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化預(yù)處理，使原始數(shù)據(jù)能夠滿足下一個(gè)數(shù)據(jù)分析模塊的數(shù)據(jù)需求[12]。對(duì)于數(shù)據(jù)處理的要求和目標(biāo)，數(shù)據(jù)審核模塊采用了簡(jiǎn)明、高效的判斷邏輯以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法。這些規(guī)則或邏輯大多具有通用性，如數(shù)據(jù)內(nèi)容是否滿足采集內(nèi)容要求、采集數(shù)據(jù)是否正確、采集數(shù)量是否滿足基本數(shù)量關(guān)系，以及電力數(shù)據(jù)是否符合基本邏輯等統(tǒng)計(jì)方法[13]。最終，結(jié)合一些實(shí)際的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)得到一些新的特征，并將這些特征加入到數(shù)據(jù)中。將矩陣輸出到后續(xù)環(huán)節(jié)中作進(jìn)一步的分析[14]。

2.2 基于Hermite正交基前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多數(shù)據(jù)融合方法

Hermite 正交多項(xiàng)式激勵(lì)的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖3 所示。

圖3 Hermite正交基前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

其中輸入、輸出層的神經(jīng)元均有一個(gè)f(x)=x，設(shè)置其權(quán)值與閾值分別設(shè)置為1 和0，隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為n。則有：

輸入受激勵(lì)矩陣X：

目標(biāo)輸出相量Y：

網(wǎng)絡(luò)處理誤差函數(shù)為：

由于智能電網(wǎng)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)類型較多，因此要求構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠把多個(gè)輸入轉(zhuǎn)變成單一輸出[15-16]?；贖ermite 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多數(shù)據(jù)融合流程如下：

1）輸入X是一個(gè)多維度的數(shù)組，包括多種特性數(shù)據(jù)，但其輸出只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并按照業(yè)務(wù)對(duì)象類型調(diào)整隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

2）對(duì)各個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，其輸出的數(shù)值設(shè)為0 或1，若輸出為1 則表示符合預(yù)期；反之，則表示不符合預(yù)期。整個(gè)判斷過(guò)程，采用Hermite 正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)逼近。

3）將步驟2）中得到的分類進(jìn)行初步融合，其中的分類條件是已設(shè)置的閾值。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的輸出不在閾值范圍內(nèi)，則可認(rèn)定該對(duì)象樣本是規(guī)定類的數(shù)據(jù)。

4）將所有等待分類的數(shù)據(jù)處理完成后，對(duì)其進(jìn)行匯總剖析。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 系統(tǒng)的執(zhí)行時(shí)間測(cè)試

首先從系統(tǒng)執(zhí)行時(shí)間對(duì)所涉及平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試，針對(duì)不同用戶數(shù)量分別測(cè)試其響應(yīng)時(shí)間的最大值和平均值。測(cè)試結(jié)果顯示，平臺(tái)各功能模塊正常，能夠滿足設(shè)計(jì)要求，系統(tǒng)執(zhí)行時(shí)間均在預(yù)先設(shè)計(jì)范圍。其系統(tǒng)執(zhí)行時(shí)間，如表1 所示。

表1 系統(tǒng)執(zhí)行時(shí)間

3.2 輸電線路故障預(yù)警

就電網(wǎng)而言，輸電線路涉及的范圍廣、巡檢難度較大，故障點(diǎn)難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)，一旦出現(xiàn)故障，消缺也需要較長(zhǎng)的時(shí)間。因此，實(shí)現(xiàn)輸電線路智能化的故障預(yù)警對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行尤為重要。

根據(jù)平臺(tái)獲得的輸電線路上的各參數(shù)數(shù)據(jù)，以判定桿塔是否發(fā)生傾倒、線路過(guò)載、雷擊等。以輸電桿塔傾倒為例，根據(jù)輸電線路弧垂能夠判定桿塔狀態(tài)，并對(duì)可能發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)警。其中弧垂監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)值如圖4 所示。

圖4 輸電線路弧垂預(yù)警

從圖4 可以看出，平臺(tái)中顯示的監(jiān)測(cè)值與系統(tǒng)預(yù)測(cè)的數(shù)值接近。隨著樣本數(shù)量的增加，估計(jì)垂度與測(cè)量垂度接近程度幾乎無(wú)較大變化。因此能夠較為精確地估計(jì)線路的弧垂，在超過(guò)弧垂閾值時(shí)進(jìn)行預(yù)警，以避免因弧垂過(guò)大或過(guò)小而發(fā)生故障，影響電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

3.3 變電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

變電站作為發(fā)電側(cè)與用電側(cè)樞紐，其設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)尤為重要，而其中變壓器的狀態(tài)是關(guān)鍵。夏季天氣炎熱，空調(diào)等負(fù)荷投入較大程度上增加了用電量，因此變壓器可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)負(fù)荷的情況。利用所設(shè)計(jì)的平臺(tái)監(jiān)測(cè)某變電站變壓器的運(yùn)行情況，變壓器容量以8 MVA 為例，可以根據(jù)監(jiān)測(cè)的歷史數(shù)據(jù)對(duì)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，其結(jié)果如圖5 所示。

圖5 某變電站的變壓器監(jiān)測(cè)值與預(yù)測(cè)值

從圖中可以看出，該平臺(tái)能夠獲取變壓器的出力數(shù)據(jù)，并根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出力的變化趨勢(shì)。同時(shí)，將所提方案與文獻(xiàn)[4]所設(shè)計(jì)平臺(tái)對(duì)于設(shè)備的狀態(tài)檢測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比?？梢钥闯?，該研究所提方案與實(shí)際值更為接近。

由于Hermite 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的激勵(lì)函數(shù)是正交多項(xiàng)式，并能夠得到網(wǎng)絡(luò)相接的最優(yōu)權(quán)重。其中在選取變量訓(xùn)練中完成了多數(shù)據(jù)的融合，且保存了原有數(shù)據(jù)的特征屬性，因此得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值更為接近。這對(duì)調(diào)度人員制定負(fù)荷調(diào)控方案、運(yùn)維人員監(jiān)控設(shè)備具有較大的指導(dǎo)意義。

4 結(jié)束語(yǔ)

文中提出并設(shè)計(jì)了一種基于多數(shù)據(jù)融合的智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)，采用Hermite 正交多項(xiàng)式激勵(lì)的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)電網(wǎng)中的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分析電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。智能電網(wǎng)運(yùn)檢信息平臺(tái)整體架構(gòu)包含運(yùn)檢生產(chǎn)管理系統(tǒng)、實(shí)時(shí)調(diào)控系統(tǒng)、智能電網(wǎng)運(yùn)檢管理系統(tǒng)等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該平臺(tái)能夠準(zhǔn)確監(jiān)控電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)、實(shí)時(shí)預(yù)警故障并為故障檢修進(jìn)行指導(dǎo)，有效提高了智能電網(wǎng)的運(yùn)檢效率。

隨著對(duì)供電質(zhì)量要求的不斷提高，智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)在服務(wù)自身運(yùn)檢行為的同時(shí)，更應(yīng)分析用戶用能行為，有針對(duì)性地提升服務(wù)質(zhì)量。