一種新型變電站智能運維平臺的設計及應用

(國網湖北省電力有限公司宜昌供電公司,湖北 宜昌 443000)

1 前言

近年來，隨著國家電網公司“大檢修”體系建設完成，變電站規模數量劇增，電網結構日益復雜，突發事件偶然性等內外部原因，設備故障時有發生[1]。主要原因有：變電站線路、設備運行狀態信息數據量大，且數據分散，沒有有效集中以進行線路和設備異常、故障分析和決策支持；變電站設備巡檢主要依靠人工巡檢，智能化程度低，無法避免人為因素造成的影響，且不利于巡檢數據存檔。當發現輸電線路、設備異常或故障時，需要運維人員到現場操作設備進行控制，不能進行在線預測預警。

本文設計了一種變電站智能運維系統，自動巡檢變電站設備，自動采集變電站線路、設備運行狀態信息并進行匯總，將異常或故障信息發到到運維人員手持終端，能進行遠程控制將故障設備隔離。

2 設計方案

設備故障影響因素數據可分為連續、分類、非結構化三種類型[2]。針對不同的數據類型特點，依次選用Pearson相關分析、單因素方差分析、統計對比三種方法，對故障影響因素進行相關性分析，通過數據收集、數據處理、相關性分析、模型計算、策略輸出進行設計，如下所示。

本文以某地市公司變電設備管理現狀為基礎，利用Logistic回歸、深度學習、風險矩陣分析等方法，對變電設備故障及其影響因素等數據進行深度分析與挖掘，構建一種故障預測識別與風險評估模型，提出一種故障預測識別與風險評級相結合的變電站設備差異化運維策略，指導公司變電設備檢修運維精益化管理工作。

圖1 設計框架

3 模型及算法

本文采用Logistic回歸故障預測模型，邏輯回歸就是對定性變量的回歸分析。即研究某一事件發生的概率p=P(Y=1)與若干因素之間的關系[3-5]。

本文是對設備運行風險進行分析，響應變量Y(故障是否發生)是定性變量，僅有發生故障(Y=1)與不發生故障(Y=0)兩種狀態。故障發生的影響因素有投運年限、負載率、油溫、生產廠家、溫度等，分別用x1,…,xk表示。故本文建立Logistic回歸故障風險預測模型如下：

其中β0,β1,…，βk是各影響因素對應的回歸系數[6-7]。

從而得到故障發生概率p的計算公式：

利用Python軟件，編程調用Logistic模型，利用極大似然估計法求解回歸系數；將2016年1～12月的143832條記錄作為訓練樣本，2017年1～3月的數據作為測試數據。利用Python軟件，編程調用Logistic模型，設置不同的臨界概率p，得到如表1所示。

綜合考慮模型準確率和命中率，選用p=0.5作為分類臨界概率，從而得到回歸系數。借助上述建立的Logistic回歸故障風險預測模型，對2017年4～5月的樣本進行預測。利用Logistic模型得到各樣本的預測結果，得到各故障等級的設備數量如表2所示。

表1 不同概率p的訓練結果明細表

表2 變電站故障預測誤差分析

注:0表示未發生故障，1表示發生故障；i-j表示把i識別成j的數量(i=0,1，j=0,1)。

由上表預測結果可知：預測樣本總預測準確率為90.45%，所預測的兩個月的預測準確率都在85%以上，可見預測模型準確率非常高。

4 硬件結構

2017年，某地市公司利用本課題研究的成果，成功搭建了變電站智能運維輔助決策大數據平臺。該平臺包括本地監控后臺、運維中心、多個智能機器人、多個手持終端、多個控制器、多個斷路器、多個變壓器監測單元、多個互感器、多個避雷器監測儀和氣象信息采集裝置；智能機器人、變壓器監測單元、互感器、避雷器監測儀、SF6氣壓表、液壓表、控制器分別與本地監控后臺連接；氣象信息采集裝置與運維中心連接；所述手持終端經無線網和運維中心連接；運維中心經硬件防火墻與本地監控后臺連接；斷路器控制端與控制器輸出端連接；智能機器人能在變電站場所自由行走，能自主避障，對變電站設備進行紅外成像。

圖2 智能決策平臺硬件結構

本系統能夠實現設備故障的準確預測，并自動給出決策建議，輔助差異化精益運維管理。從某地市供電公司應用成效看，設備故障預警模型準確度可達到90%以上，較以往人工經驗預判準確度提升約20倍。通過量化該區域內的運維承載力，對人力、物資、財力等成本進行科學估算及評估。據統計，實行差異化運維策略后，每站巡視節約了3.33人時，在提高運維效率的同時，大大降低綜合運維成本。

5 結論

本課題利用Logistic回歸、深度學習等方法，提出一種故障預測與風險評級相結合的變電站設備差異化運維策略。本課題是“大數據”和“互聯網+”發展戰略落地的有效實踐，該成果已在某網省電力公司101座變電站得到成功應用，設備狀態監視運行情況便捷，缺陷隱患、故障發現和推送及時，處理高效。通過歷史數據以及地域、天氣等多源數據分析，能夠準確預測出在特定環境下設備故障出現概率，提前部署運維搶修力量，大大提高優質服務質量和供電服務水平，提升公司品牌形象和社會影響力。該平臺能夠為企業提供智慧決策方案，現場巡檢方面具有廣闊的推廣前景。