基于大數據的中低壓配網運維平臺的研究

梁海波

【摘 要】在電網的管理過程中，運維與檢修非常重要，尤其在目前中低壓配網電網維護中，要求對故障點進行有效的定位、跟蹤和快速的故障處理。因此，必須建立一個大數據的運維平臺，一方面能提升電力部門的工作效率，另一方面對于電網資源分配、運營方式改造、服務模式創新、部門結構優化等能起到積極的作用，同時也有利于提高電力部門的管理水平。

【關鍵詞】大數據;中低壓配網;智能化;運維平臺

【中圖分類號】TM73 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2019）09-0073-02

隨著國家經濟的快速發展，國民對電力系統的安全性和可靠性的要求越來越高，因此運維管理變得非常重要。運維管理要運用信息化建設的理念開展，即運用大數據分析技術和智能技術進行，轉變傳統的工作方式和管理方法，逐步形成對中低壓配網的“實時監控、統一調試、科學管理”運行機制[1]，為后續發展奠定堅實的基礎。

1 建立中低壓配網運維平臺需要的關鍵技術

1.1 數據歸集

中低壓配網的數據具有多樣性、復雜性、不確定性的特點，由于系統從外部數據源中獲取各種數據，因此必須對這些數據進行提取、歸類、篩選、修復、轉換、重新加載等操作，為后續的各種數據處理做準備。數據歸集是建立中低壓配網運維平臺的首要環節[2]。數據提取的有效性及精準性關系到故障判斷的準確度，同時影響運維的效率。

1.2 數據存儲

在中低壓配網的大數據中，一般為結構化數據，同時也包括圖像、音頻、視頻、文本等非結構化數據。對于大數據而言，總的存儲模式一般采用分布式數據庫的存儲模式，其中結構化數據一般采用關系型數據庫（如Oracle），該數據庫系統不僅可以存儲海量數據，而且數據檢索和查詢速度較快;半結構化數據則采用分布式數據庫（如HBase），該數據庫系統具有較強的可靠性和兼容性，適合存儲類似于音頻圖像的數據;非結構化數據則采用分布式文件系統（如Hadoop），該系統具有可擴展性存儲的高效性，適合存儲一些文本之類的數據。

1.3 數據處理

由于中低壓配網的數據類型較多，因此必須根據不同的數據類型和業務類型進行數據處理。一般而言，動態型且吞吐量較大的數據采用流處理技術，該技術能實時處理各種動態數據，具有高效、穩定的特點;對于靜態型數據處理可選擇批處理技術，該技術可對多個數據源的數據進行并行處理，具有簡便易行、伸縮性好的特點;多種計算并行處理可選擇內在計算的方式，也就是說可能同時存在流處理、批處理、圖形處理等相結合的處理方式，這樣可提高數據處理的效率。

1.4 數據分析

中低壓配網運維系統的所有數據經過一系列的處理后，可對該數據進行數據分析。數據分析是該系統的最關鍵的環節，一般采用數據挖掘的方法。數據挖掘技術可分為統計方法、機器學習方法、神經網絡方法和數據庫方法。在中低壓配網運維平臺中，一般采用機器學習方法為最優的解決方案[3]，通過對機器設備的學習更新，加強設備的識別能力，提高電網數據處理的智能化。

2 中低壓配網運維平臺的架構分析

2.1 系統架構

中低壓配網運維平臺的系統架構要根據配電信息的層次劃分，系統主要以云計算和大數據技術作為核心模式，具有開放性的特點，創建系統架構要根據當地的實際情況確定，以處理流程為主線進行設計。系統結構主要由用戶層、網絡傳輸層、前置端、后臺服務端四大部分組成[4]。用戶層主要由故障報修者通過電腦、智能手機進行報修;網絡傳輸層主要是由目前國內的三大運營商所提供傳輸線路，主要是基站或傳輸專線;前置端（DMZ）是接收數據后進行轉換處理，通過內外數據交換平臺（前置端），到達后臺的服務器;后臺服務器系統（內網）主要是把數據儲存在數據庫中，并進行一系列的數據處理后進行大數據分析，把分析結果通過PC端顯示出來，即判斷出故障的地點、原因等。

2.2 應用架構

中低壓配網運維平臺的框架大體分為交互層、大數據處理平臺、應用層。應用框架如圖1所示。各個業務系統分別采集了來自各數據源的不同數據，把原始記錄先記錄在前端服務器數據庫中，然后根據數據中心的服務器進行大數據計算分析，根據分析結果進行故障處理和日常巡檢[5]。

3 中低壓配網運維平臺的功能設計

3.1 電網日常監控

中低壓配網在運行過程中，各方面的狀態信息可通過實時監控的方式提取出來，具體包括以下幾個方面：{1}基本狀況，即電網的負載量、供電范圍（圖）、當前在網的用戶數量、各變壓器及線路的負載率等，都能通過圖形或列表的方式顯示。{2}電網維保，該功能主要是監測電網故障處理及日常保養情況，其中包括故障上報、已完成的故障處理、故障處理過程跟蹤、日常線路及設備的檢修情況、故障影響范圍。{3}派工處理，即委派相應的維修人員到電網故障的地點進行維修，并能實時反饋維修情況和進度，同時顯示所有維修人員的維修信息，包括完成的時間和維修效果等。{4}綜合部署計劃，該功能主要是電網的發展規范及工作計劃信息的顯示，其中包括電網的擴容、新線路部署、停電計劃通知、工程實施狀態跟蹤等。

3.2 電網故障診斷

中低壓配網的故障診斷主要根據三大方面的信息來源進行分析：{1}電網線路診斷，主要根據線路負載率、電流大小、電壓范圍、用戶使用情況、線路及設備的老化程度等進行初步的判斷[6]。{2}電網結構布局，主要根據電網的線路走向、變壓器的設置等進行判斷。{3}故障方信息，即根據故障方所提供的相關信息進行判斷，信息內容一般包括開戶信息、故障地點、操作行為等。根據診斷信息，系統會自動進行大數據分析，自動定位故障的地點和故障原因。

3.3 電網故障處理

在找到電網故障的地點和原因后，必須派維修人員進行現場處理，功能主要包括故障地點信息、維修人員數量、維修時使用的工具或裝備、維修實時進度、預計維修時間、維修情況反饋、用戶反饋、工單統計及分析等，派工情況可通過電腦終端或手機App顯示，派工信息可通過手機提醒相關維修人員，相關人員可以看到關鍵節點的信息。

3.4 電網安全防護

系統根據日常電網的監控數據，經過大數據處理分析后，做下一步的安全防護決策，主要根據線路的破損及老舊情況、能耗情況、可靠性、工單數據分析等方面進行分析。例如，對老舊的線路或設備進行更換，故障率高的地方進行線路重新規劃或整改，對違規亂拉線路的行為予以管控等，從而提高電網的防護等級。

3.5 決策分析

根據系統的運維情況、線路及設備的運行狀況、資源配備情況等，經過大數據分析后，得出一系列的參考數值。對于領導層而言，這些數據為下一步的電網規劃及發展提供參考，其中包括系統升級改造、資源配置、結構優化、電網發展規劃等，進而提高決策的快捷性和精準性[7]。

4 項目實施

項目實施遵循的原則：要滿足各部門的功能需要，資源配置要合理有效，同時要為今后的發展預留可擴展的空間。

系統采用B/S三層結構開發，應用服務器中間件采用Tomcat提供Web及App訪問服務，后臺數據庫采用Oracle、Mongodb數據庫，硬盤方面配備了數據庫服務器、應用服務器、數據存儲、接口服務器、電腦終端及相關的外部設備。

5 結語

通過構建中低壓配網運維平臺，95598客服人員可把故障的地點和故障現象及時通知維修人員，及時處理現場故障，同時通過對電網的實時監控，可發現電網本身存在的缺陷，為電網的升級和改造提供參考，從而提升電網的可靠性。

參 考 文 獻

[1]張東霞，苗新，劉麗平，等.智能電網大數據技術發展研究[J].中國電機工程學報，2015，35（1）：2-12.

[2]周志華.機器學習[M].北京：清華大學出版社，2016.

[3]宋惠忠，顧華忠，顧韜，等.基于多源數據挖掘的低壓配電網線損智能診斷模型[J].浙江電力，2017，36（12）：57-62.

[4]張月.基于大數據算法的輸電線路故障分析研究[D].武漢：湖北工業大學，2017.

[5]張鳳翱，李國平.基于載波通信技術的低壓配電網設備自動化識別系統[J].浙江電力，2017，36（4）：60-63.

[6]畢月.故障診斷方法在配電網中的應用和智能配電網的發展[J].電子技術與軟件工程，2015（15）：237.