國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司營(yíng)銷服務(wù)中心 蔡文嘉 李玲華 湖北華中電力科技開(kāi)發(fā)有限責(zé)任公司 廖陽(yáng)春 沈 誠(chéng)

關(guān)鍵字：人工智能技術(shù)；電力信息系統(tǒng)；運(yùn)維數(shù)據(jù)

1 引言

電力信息系統(tǒng)中存在著各種各樣的問(wèn)題，信息孤島以及資源浪費(fèi)等現(xiàn)象較為常見(jiàn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合存在較大的難度。在電力信息系統(tǒng)中，運(yùn)維數(shù)據(jù)整合已經(jīng)成為一種趨勢(shì)，其主要是借助輔助工具，根據(jù)用戶的需求，將一些信息整合起來(lái)。在目前的數(shù)據(jù)整合方法中，比較常見(jiàn)的有數(shù)字資源整合方法等，但這些方法在實(shí)際應(yīng)用中均存在數(shù)據(jù)整合不夠全面這一缺點(diǎn)，且用時(shí)比較長(zhǎng)。因此，通過(guò)應(yīng)用人工智能技術(shù)，借助其中的深度學(xué)習(xí)算法，合理應(yīng)用在運(yùn)維數(shù)據(jù)整合中，有效改善以往方法中存在的問(wèn)題，從而提升數(shù)據(jù)整合的效果。

2 電力信息系統(tǒng)運(yùn)管理存在的問(wèn)題

2.1 運(yùn)維制度不完善

首先，系統(tǒng)變更需求通常由檢修人員提出，基層人員在檢修后，若發(fā)現(xiàn)與信息規(guī)范不吻合的內(nèi)容，就需要申請(qǐng)變更，方便維修人員進(jìn)行維護(hù)，由于申請(qǐng)機(jī)制不夠完善，導(dǎo)致信息反饋不及時(shí)，在一定程度上拉長(zhǎng)了檢修周期。其次，在電力信息系統(tǒng)管理中，工作人員以解決現(xiàn)存的問(wèn)題為主，解決問(wèn)題之后沒(méi)有進(jìn)行深入分析，對(duì)于可能出現(xiàn)的類似問(wèn)題，也無(wú)法有效進(jìn)行預(yù)防，一些基層人員在進(jìn)行操作時(shí)，只是根據(jù)操作流程執(zhí)行，不具備風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。最后，對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控，缺乏有力的手段，電力信息系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)一般是定期通報(bào)，高級(jí)部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)檢測(cè)過(guò)之后，能夠使數(shù)據(jù)質(zhì)量有所提升，但現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)大多為事后監(jiān)管，不具備預(yù)警作用，實(shí)際效果不夠理想，無(wú)法達(dá)到真正目的。

2.2 運(yùn)維體系較為混亂

在電力信息系統(tǒng)中缺少完善的運(yùn)維管理模式，具體的分工不夠清晰，通常是由技術(shù)人員進(jìn)行維護(hù)，加重其工作負(fù)擔(dān)，影響運(yùn)維效率。由于分工不夠明確，無(wú)法制定科學(xué)的運(yùn)維管理流程，在問(wèn)題處理當(dāng)中呈現(xiàn)混亂狀態(tài)，對(duì)運(yùn)維質(zhì)量產(chǎn)生影響。運(yùn)維工作和信息化建設(shè)需要共同進(jìn)行，只有這樣才能夠提升運(yùn)維水平，但在目前的建設(shè)中，兩者割裂嚴(yán)重，無(wú)法有效進(jìn)行配合，進(jìn)而影響工作效率。

2.3 基層維護(hù)力量薄弱

在當(dāng)前信息時(shí)代背景下，電力信息系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)的處理對(duì)系統(tǒng)的功能有著一定的關(guān)系，想要提升系統(tǒng)運(yùn)行效果，就應(yīng)確保系統(tǒng)的響應(yīng)精準(zhǔn)度?；鶎咏ㄔO(shè)是系統(tǒng)運(yùn)行中的重要基礎(chǔ)，基層建設(shè)的規(guī)范化，對(duì)之后的升級(jí)有著重大意義，由于一些部門(mén)對(duì)電力信息缺乏足夠重視，對(duì)基層的系統(tǒng)建設(shè)質(zhì)量較為忽視。同時(shí)，國(guó)家對(duì)于電力系統(tǒng)建設(shè)的投入不夠多，基層的設(shè)備以及技術(shù)等不夠先進(jìn)，在一定程度上影響系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。在系統(tǒng)建設(shè)中，對(duì)于系統(tǒng)運(yùn)行、維修、建設(shè)等，沒(méi)有有效結(jié)合，導(dǎo)致運(yùn)維人員對(duì)信息技術(shù)的掌握程度較低。

3 基于人工智能技術(shù)的電力信息系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)整合方法

3.1 整體架構(gòu)設(shè)計(jì)

在電力信息系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)整合中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用起著重要作用，深度學(xué)習(xí)算法作為其中的一大研究熱點(diǎn)，在數(shù)據(jù)處理中可以發(fā)揮較大的作用。在具體應(yīng)用中，通過(guò)網(wǎng)格服務(wù)的調(diào)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，在執(zhí)行完成之后，將資源進(jìn)行釋放，能夠減少等待時(shí)間，并降低資源占有量，擴(kuò)大覆蓋范圍。在深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)上，體系架構(gòu)中分為服務(wù)層、核心層、資源層，其中資源層儲(chǔ)存資源，負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù)；核心層提供資源封裝，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集成；服務(wù)層提供XML生成服務(wù)，提供多個(gè)對(duì)象進(jìn)行拼裝，最后全部返回相應(yīng)的文件，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)建模[1]。在數(shù)據(jù)整合當(dāng)中，借助在線數(shù)據(jù)，對(duì)離線數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，獲得設(shè)備運(yùn)行參數(shù)。

3.2 運(yùn)維數(shù)據(jù)分類

在電力信息系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)整合期間，需要先對(duì)其進(jìn)行分類，以便更好地開(kāi)展數(shù)據(jù)整合，縮減整合時(shí)間，提升整合效率。在數(shù)據(jù)整合過(guò)程中，應(yīng)設(shè)定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，以此作為參考，有效進(jìn)行分類，對(duì)歷史數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、內(nèi)容等進(jìn)行全面描述，結(jié)合相互之間的關(guān)系進(jìn)行定義。如表1所示，根據(jù)不同的原則，將運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。在電力信息系統(tǒng)中，運(yùn)維數(shù)據(jù)較多，其中難免存在一些重復(fù)性或已經(jīng)損壞掉的數(shù)據(jù)，由于這些數(shù)據(jù)的存在，對(duì)分類的效果會(huì)產(chǎn)生一定的影響，只有在合理劃分之后，將這些數(shù)據(jù)除掉，才能夠真正完成分類，從而方便業(yè)務(wù)處理期間獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

表1 運(yùn)維數(shù)據(jù)分類原則

3.3 運(yùn)維數(shù)據(jù)編碼

完成運(yùn)維數(shù)據(jù)分類后，應(yīng)根據(jù)具體結(jié)果來(lái)編碼，制定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，在完成編碼之后，可以在整合期間快速定位目標(biāo)，促進(jìn)數(shù)據(jù)整合速度的提升。以往的編碼方式過(guò)于死板，所以使用歸零碼這一方法能夠更加靈活地完成編碼，在具體編碼中，先在數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得所需的數(shù)據(jù)，對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，形成對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)報(bào)表以及物理數(shù)據(jù)，通過(guò)核對(duì)，確定是否滿足標(biāo)準(zhǔn)要求，如果滿足要求則編碼結(jié)束，如果沒(méi)有滿足要求則需要重新編碼[2]。數(shù)據(jù)的編碼標(biāo)準(zhǔn)各不相同，通過(guò)編碼，能夠使運(yùn)維數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確地錄入，從而保證數(shù)據(jù)整合的質(zhì)量。

3.4 運(yùn)維數(shù)據(jù)整合的實(shí)現(xiàn)

結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，有效整合電力系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)算，從節(jié)點(diǎn)上的原始運(yùn)維數(shù)據(jù)獲取離散數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)時(shí)空相關(guān)性去除掉，防止數(shù)據(jù)損壞，避免無(wú)用資源占比過(guò)大。在數(shù)據(jù)整合當(dāng)中，需要結(jié)合實(shí)際需求找到對(duì)應(yīng)協(xié)調(diào)服務(wù)，確保整合與獲取的任務(wù)相對(duì)應(yīng)，在整合期間，應(yīng)將離線數(shù)據(jù)拓?fù)溥M(jìn)行更改，建立小支庫(kù)，將極端節(jié)點(diǎn)合并起來(lái)，分類進(jìn)行計(jì)算，使其能夠獨(dú)立運(yùn)行[3]。同時(shí)，確定數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用方向，明確電網(wǎng)管轄范圍，對(duì)于在線數(shù)據(jù)，將其中低電壓等級(jí)電網(wǎng)進(jìn)行簡(jiǎn)化，并化為等值網(wǎng)處理。在完成數(shù)據(jù)整合之后，全部錄入管理軟件當(dāng)中，便于之后的查詢和使用，在使用時(shí)，應(yīng)借助編碼方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，確保數(shù)據(jù)的規(guī)范化。在電力信息系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)的整合中，通過(guò)應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以確保系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不發(fā)生變化，數(shù)據(jù)交換的格式也全部保持一樣，能夠進(jìn)行多系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合。

3.5 構(gòu)建完善的運(yùn)維體系

電力系統(tǒng)運(yùn)維是實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維數(shù)據(jù)分析，對(duì)于設(shè)備檔案的巡檢、故障檢修、交接班等，提前預(yù)警設(shè)備維修計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)全生命周期管理。人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)整合中的應(yīng)用是當(dāng)前研究的重點(diǎn)，對(duì)于運(yùn)維體系中現(xiàn)存的問(wèn)題，應(yīng)增設(shè)監(jiān)控系統(tǒng)，在電網(wǎng)運(yùn)行中，對(duì)于出現(xiàn)的故障問(wèn)題，應(yīng)及時(shí)處理，加強(qiáng)事前管控，最大限度降低電網(wǎng)運(yùn)行故障。在電力系統(tǒng)運(yùn)維建設(shè)中，模糊運(yùn)維、建設(shè)人員之間的界限感，應(yīng)注重全方位培養(yǎng)，確保運(yùn)維質(zhì)量，為數(shù)據(jù)整合提供便利。對(duì)于運(yùn)維體系，電力部門(mén)應(yīng)在省市級(jí)別以及基層，設(shè)立一樣的技術(shù)以及指導(dǎo)崗位，開(kāi)放運(yùn)維權(quán)限，使更多的人參與其中，減輕高級(jí)別技術(shù)人員工作壓力，有效提升運(yùn)維效率。

3.6 試驗(yàn)論證

以某城市的電網(wǎng)數(shù)據(jù)為例展開(kāi)試驗(yàn)，試驗(yàn)數(shù)據(jù)是2020年3～9月的數(shù)據(jù)，其中有多種數(shù)據(jù)類型，包括異構(gòu)電網(wǎng)數(shù)據(jù)、損壞的數(shù)據(jù)、多部門(mén)的數(shù)據(jù)，如表2所示，為數(shù)據(jù)類型的分布表格。根據(jù)數(shù)據(jù)類型的實(shí)際分布情況，借助Matlab軟件進(jìn)行分析，在輸入數(shù)據(jù)之后，生成文件夾，將數(shù)據(jù)發(fā)送給試驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示器，利用試驗(yàn)控制終端，對(duì)試驗(yàn)流程進(jìn)行把控，由服務(wù)器為其提供相應(yīng)的支撐[4]。

根據(jù)表2試驗(yàn)數(shù)據(jù)，借助人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，經(jīng)過(guò)試驗(yàn)可知，數(shù)據(jù)整合花費(fèi)的時(shí)間最高為1min，用時(shí)短、效率高，其主要原因是將數(shù)據(jù)按照不同類別進(jìn)行劃分，并進(jìn)行編碼，所以在數(shù)據(jù)整合過(guò)程中不需要花費(fèi)較多的時(shí)間。對(duì)于數(shù)據(jù)的覆蓋率，基于人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，相比其他技術(shù)而言，數(shù)據(jù)覆蓋范圍比較廣，能夠提供更多的數(shù)據(jù)支撐，滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

表2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)類型分布

4 實(shí)例分析

某220kV變電站發(fā)生跳閘事故，以整合處理過(guò)程為例對(duì)當(dāng)前的運(yùn)維模式進(jìn)行分析。電力公司運(yùn)維班組對(duì)220kV甲線路斷路器進(jìn)行定期檢查，乙路線全站負(fù)荷運(yùn)行，整個(gè)跳閘事故的定檢處理過(guò)程為，在10:30發(fā)生跳閘事故后，報(bào)文、錄波分析，下令試送，試送失敗，開(kāi)始事故巡線，調(diào)整變電站運(yùn)行的方式，12點(diǎn)確定故障，出現(xiàn)過(guò)負(fù)荷告警，暫停定檢工作并轉(zhuǎn)運(yùn)行。從整個(gè)檢修過(guò)程可以看出，對(duì)于檢修停電方案的制定，以及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)，沒(méi)有全面進(jìn)行考慮，忽略了當(dāng)?shù)氐奶鞖馇闆r，并在事故高發(fā)時(shí)期進(jìn)行檢修；對(duì)于跳閘事故的定位和排查，耗費(fèi)時(shí)間比較長(zhǎng)；該事故的處理需要多方協(xié)同作業(yè)，在處理期間過(guò)于依賴專業(yè)人員，缺少科學(xué)數(shù)據(jù)支撐。

4.1 檢修管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合

結(jié)合案例可知，當(dāng)前的運(yùn)維策略存在一定的問(wèn)題，數(shù)據(jù)支撐不夠完善，沒(méi)有合理應(yīng)用科學(xué)手段，應(yīng)對(duì)現(xiàn)有的運(yùn)維系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。當(dāng)前的運(yùn)維類型主要包括檢修管理、運(yùn)行監(jiān)控、事故搶修等，在檢修管理過(guò)程中，一些電力企業(yè)對(duì)于檢修計(jì)劃的制定，通常是根據(jù)上次檢修時(shí)間、檢修相關(guān)要求等進(jìn)行的，相對(duì)忽略了一些客觀因素，設(shè)備運(yùn)行的環(huán)境、年限、缺陷率等，都對(duì)設(shè)備的運(yùn)行有著一定影響，設(shè)備檢修周期反映出了設(shè)備檢修的真實(shí)需求，但檢修周期可能和實(shí)際運(yùn)行計(jì)劃存在一定的沖突，因此要將天氣、生產(chǎn)計(jì)劃、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)等全部考慮進(jìn)去，以此判斷檢修時(shí)間是否與各方需求相吻合[5]。除此之外，借助非常規(guī)數(shù)據(jù)，建立事故預(yù)警模塊，對(duì)停電期間電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)進(jìn)行有效評(píng)估，在該案例中，天氣、線路植被等都是需要考慮的因素，如果不能夠更改時(shí)間計(jì)劃，就需要在審批環(huán)節(jié)加以提醒，制定相應(yīng)的應(yīng)急方案。

4.2 線路運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合

在線路運(yùn)行監(jiān)控中，電力GIS系統(tǒng)起著重要的作用，但目前存在各種問(wèn)題，如地理環(huán)境數(shù)據(jù)更新速度比較慢，所以改造GIS系統(tǒng)十分有必要。在該系統(tǒng)中，引入天氣、水利等預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建GIS模型，并以醒目的顏色將其凸顯出來(lái)，使工作人員清晰地了解線路運(yùn)行的有關(guān)環(huán)境信息。對(duì)于災(zāi)害歷史數(shù)據(jù)的分析，可在自然災(zāi)害高發(fā)區(qū)域構(gòu)建觀測(cè)點(diǎn)，借助紅外測(cè)溫以及圖像測(cè)距等方式，有效處理數(shù)據(jù)源，并在GIS系統(tǒng)中構(gòu)建相應(yīng)的模型。在無(wú)人機(jī)巡線時(shí)，對(duì)于有關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)借助視頻測(cè)距等方式，有效提取重要數(shù)據(jù)，將地理環(huán)境有關(guān)信息還原出來(lái)，為運(yùn)維人員提供數(shù)據(jù)支持。在GIS系統(tǒng)中，借助有關(guān)數(shù)據(jù)建立線路運(yùn)行模型，用于地理環(huán)境數(shù)據(jù)的更新，完成定期更新。

4.3 SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合

在該案例中，SCADA系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不夠全面，遇到突發(fā)狀況時(shí)，無(wú)法為工作人員的決策提供有效的數(shù)據(jù)支撐，不利于突發(fā)事件的高效處理。因此，在遇到電網(wǎng)跳閘故障時(shí)，應(yīng)根據(jù)相應(yīng)的故障測(cè)距信息，將GIS模型數(shù)據(jù)傳至該系統(tǒng)內(nèi)，工作人員可以根據(jù)推送的消息了解故障周邊的天氣、地理環(huán)境等各種信息，方便判斷具體的故障類型，并為故障分析提供依據(jù)，如果GIS系統(tǒng)視頻觀測(cè)點(diǎn)在測(cè)距范圍之內(nèi)，便可以傳送實(shí)時(shí)視頻信息，工作人員也可以對(duì)攝像頭進(jìn)行操控，從而了解現(xiàn)場(chǎng)情況，盡可能快速將事故現(xiàn)場(chǎng)還原。然后，借助EMS歷史負(fù)荷曲線與該系統(tǒng)，建立負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊，一旦電網(wǎng)運(yùn)行方式發(fā)生變化，便會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)電網(wǎng)拓?fù)溥M(jìn)行計(jì)算，并依據(jù)新運(yùn)行方式計(jì)算負(fù)荷，若線路有過(guò)負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)的話，則會(huì)發(fā)出預(yù)警消息，提醒工作人員及時(shí)控制，或者更改電網(wǎng)運(yùn)行方式。

5 結(jié)語(yǔ)

在人工智能技術(shù)的應(yīng)用下，電力信息系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)整合方式獲得創(chuàng)新，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、編碼，有效減少冗余數(shù)據(jù)，使運(yùn)維數(shù)據(jù)更加完整。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)證明，與傳統(tǒng)的方法相比，該方法不僅能夠提升運(yùn)維數(shù)據(jù)整合的效率，還能夠擴(kuò)大數(shù)據(jù)覆蓋范圍，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用水平。