基于大數據的運維策略及安全管控的技術研究

喬立華 段文輝 王克謙 王鵬 陳海濤

摘 要：本文在對大數據技術在電力行業的應用進行了前瞻性分析的基礎，結合大數據技術在電力行業應用的理論依據，提出基于大數據的模型構建與智能處理技術的研究，包括電力運維策略方法及應用，圖像的智能分析等。在研究的基礎之上，分析如何實現變電站的安全管控，表明該技術成果應用能顯著提高電網的安全水平。

關鍵詞：大數據；運維策略；安全管控

近年來大數據不斷地向社會各行各業滲透，使得大數據的技術領域和行業邊界愈來愈模糊和變動不居，應用創新已超越技術本身更受到青睞。大數據技術可以為每一個領域帶來變革性影響，并且正在成為各行各業顛覆性創新的原動力和助推器。

對電力行業而言，電力生產涉及的運行工況、參數、設備運行狀態等實時生產數據，現場總線系統所采集的設備檢測數據以及發電量、電壓穩定性等方面的數據，電力企業運營和管理數據，共同構成了“電力大數據”。[1]目前，大數據分析技術在變電站生產運維和安全管控中的應用較少。而大數據技術應用到電力生產運維工作中將發揮巨大的作用和產生良好的經濟價值。[2]本文將大數據技術與最優運維策略、設備狀態趨勢預判、現場作業安全管控、順控操作時遠方視頻驗證等方面進行結合，來闡述對變電站運維模式的改進和提高運維效率的作用。

1 理論依據

變電站在電力系統中有著重要的地位和作用，實現變電站的無人值守是當今電力系統的發展趨勢。但現有變電站圖像監控系統雖可以實現圖像監控與報警信號進行簡單的聯動，還無法實現各子系統之間遙信、遙測、遙視、遙控信息的系統級別的智能聯動。變電站運檢人員在現場進行設備巡視，只是對運行設備進行感觀的、簡單的定性判斷，而還存在一些現場巡檢人員靠肉眼無法完全發現的缺陷。如果這些缺陷未能及時發現和處理，可能發生嚴重事故，造成不必要的損失。

將大數據分析和挖掘技術引入，使視頻監控系統變被動為主動，從海量數據進行有效的信息提取，完成變電站設備的精益化安全管理。通過對站內設備信息的提取結合大數據技術，分析設備的當前狀態和運行趨勢，從而進行有效的風險預判。同時，通過大數據的挖掘，結合變電站運維巡視制度，可以自動形成變電站遠程巡視的電子報告，實現替代人工到站巡檢方式，提高巡視效率。因此，將大數據技術與傳統視頻監控相結合，應用到變電站運維值守中，可以實現運維策略優化和遠程安全管控。

2 基于大數據的模型構建與智能處理技術

2.1運維策略的算法和策略評價模型的構建

變電站內各種設備信息數據，如設備溫濕度，油位油壓，運維人員的臨時任務等都時刻傳送到運維數據的中心，使得運維數據中心數據量巨大。在面對如此繁多的的數據大規模的訪問的情景下，如果僅僅考慮變電站數據的整體性能已經遠遠無法滿足運維人員對多QOS的需要。因此，就迫切需要建立一種能滿足和適應多種數據需求的運維機制，不僅在可以確保運維人員的多QOS需求，實現數據資源與運維人員的最優效用，而且能夠重視數據資源的有效利用和系統綜合性能的顯著提高。結合電力運維數據的特征和在異構環境下對QOS的研究，選取可靠性、時間參數、優先級和安全性作為其約束條件，使用效用函數將QOS轉換為效用值，以評價運維目標的實現程度。

2.2 模擬人眼技術

在變電站日常的巡檢工作中，對于目標不同方位和層次的觀察是通過運維人員的眼睛來實現的，而對于不同角度的觀察由走動來實現的，但是現場的攝像機獲取的圖像具有平面性、單一性，進而失去了立體感。[3]怎樣使變電站運維工作中的攝像機的捕捉的畫面具有立體感，帶來更真實的視覺運維，是我們在變電站智能巡檢運維中要面臨的首要問題。通過對Hou方法的研究，實現了對攝像機采集的平面圖像立體化，使不同攝像機的畫面組合，模擬人眼在現場觀察目標，可以確保了遠程智能巡檢的質量和效果。

2.3 圖像智能分析技術

識別變電站中儀表讀數，隔離開關、斷路器和高壓開關等的分合狀態需要借助基于視頻運動物體的檢測系統，通過對實際視場建立高魯棒性的背景模型分析，集成混合高斯和運動差分算法，實現對儀表、隔離開關、斷路器和高壓開關的智能分析。[4]首先通過背景模型對每個像素點建立多個多維高斯分布來混合模擬該點的背景值，然后通過對高斯模型的匹配，混合高斯模型的更新，生產新的背景模型，融入幀間差分的背景更新，最后進行交替進行的圖像差分法來提取背景模型，同時對進行背景減除法進行圖像檢測，如果圖像的背景整體發生了較大的變化時，結合混合高斯模型和幀間差分相融合的自適應背景更新算法進行背景的更新和運動物體的檢測。進而實現對儀表和各種開關的檢測。

3 變電站安全管控的研究

作為電力系統的重要組成部分——變電站，其穩定持續工作是變電站工作的首要目標。[5]由于設備具有高壓帶電的特點，所以對設備的運維檢修時，檢修人員的安全保障措施變得非常重要。根據電力系統變電站對設備巡視、檢修工作的安全管理和變電站安全生產管理的需求，本文擬通過在普通視頻監控的基礎上，補充必要的信息設備，豐富站內數據采集手段，預判設備運行狀態；運維優化策略，減少到站巡視次數；實現設備數據智能預警，提前消除隱患；實現故障告警和順控操作驗證技術，及時處理設備故障等方法結合大數據挖掘和分析方法實現對變電站的安全管控。

4 小結

本文通過多QOS評價模型運維策略的算法和策略評價模型的構建，模擬人眼技術以及圖像智能分析技術的研究，在變電站內實現了大數據運維的研究。同時，通過對豐富站內數據采集手段，優化運維策略，研究設備數據智能預警技術，實現故障告警和順控操作驗證技術等實現對變電站的安全管控。

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（01）：2-12.

[2]陳龍，萬明，李世鋒.基于大數據的電網信息運維主動監控預警系統[J].電氣應用，2015，34（S2）：522-525.

[3]王潤芳，張倩.基于人眼模擬視覺的小區域車輛路徑選擇仿真[J].計算機仿真，2015，32（05）：399-402.

[4]張召峰，孫慶森，楊軍.圖像智能分析技術在輸電線路監控系統中的應用[J].自動化技術與應用，2017，36（07）：96-100.

[5]李志霞，王曉雷，張路，等.基于區域識別的變電站作業安全智能監護系統研究[J].電力信息與通信技術，2018，16（07）：28-33.