變電設備狀態評估大數據分析的應用前景

文/朱天翼 劉家強 周成光

近年來，隨著我國電力體制改革的不斷深化，使得電網規模日益擴大。為滿足電力用戶的用電需求，并進一步提高供電可靠性，智能變電站隨之增多。在智能變電站中有著大量的變電設備，這些設備的運行穩定與否直接關系到變電站的正常運行。由于變電設備的數量較大，產生的信息較多，所以可對大數據分析技術進行合理應用。借此，本文就新一代智能變電站變電設備狀態評估大數據分析應用前景展開淺談。

1 大數據分析在變電站設備狀態評估中的應用

1.1 自動預警開關儲能電機故障

在變電設備狀態評估中應用大數據分析，可實時統計斷路器儲能電機的動作次數，根據統計的次數判斷儲能電機是否運行正常，若出現異常運行情況，則立即發出預警。建立起數據庫，在數據庫中匯總斷路器的儲能結構類型、運行時間、變電站溫度等信息，應用大數據分析技術，結合儲能電機啟動頻次，對斷路器故障進行概率性分析，并設置自動報警限值，實現智能預警功能，快速診斷出故障類型。

1.2 預警變電站測控裝置異常

變電站變電設備的遙測信息系統故障率較高，通過統計發現，測控裝置死機是遙測信息系統故障的主要成因，一旦出現死機問題，遙測信息系統就無法對變電設備狀態信息進行采集，使系統喪失了對設備異常信息的實時監控功能。在以往的變電站運維工作中，運維人員很難在海量的遙測數據中找出設備異常信息。而將大數據挖掘與分析技術應用到故障預警中可解決這一問題，具體的應用方案如下：根據電網節點平衡原理，利用逐層搜索算法，對500kV、220kV電壓等級區域母線及主變動功率平衡進行分層計算，結合線路送受功率平衡和雙回線負荷平衡規律，確定發生故障的變電設備。當變電站集控系統監測出變電設備運行狀態的異常信息時，可準確定位故障位置，發出預警信息。在應用大數據分析技術的情況下，可快速檢測出變電站測控裝置發生的死機問題，以及數據采集、數據傳輸故障問題。

1.3 跟蹤分析CVT電壓數據

在智能變電站的變電設備狀態評估中應用大數據分析技術，可通過跟蹤統計CVT電壓的實時數據，及時發現CVT電壓三相異常現象，其應用方案如下：對比分析PMS中電容式電壓互感器型號、參數、運行時間的靜態數據、歷史數據與實時數據，提取出CVT二次電壓異常時的具體數據，將其作為判定CVT故障的主要特征數據。在故障規則庫中，納入CVT三相電壓的失衡度數據信息，利用大數據分析CVT三相電壓的歷史失衡趨勢，最終確定預警故障相。利用大數據分析預警故障相的歷史數據與實時數據的增減變動趨勢，根據變化幅度總結出故障數據特征，將其納入到人工智能告警庫中，實現對CVT電壓的智能告警。

大數據分析除在上述三個方面應用之外，還可應用于智能變電站的線路事故跳閘后保護動作信息時序分析、斷路器三相動作的同期度分析、短路器事故跳閘后本體機構壓力信息監視、干式電抗器電流和阻抗跟蹤分析等方面。

2 新一代智能變電站變電設備狀態評估大數據分析的應用前景

2.1 建立異常知識庫

智能變電站的變電設備種類較多，其所生成的變電設備狀態信息十分龐雜，進而增加了設備狀態數據的甄選難度。為了解決這一問題，智能變電站應基于大數據分析建立起變電設備異常知識庫，收集各種變電設備的運行狀態數據，采用預處理的方式，將龐雜的變電設備基礎狀態參量進行向量化，結合運用相應的算法，得出最能反映設備狀態的關鍵特征狀態參量。如，利用大數據分析技術得出變電設備狀態間的歐氏距離和變電設備監測參數，利用計算結果對狀態監測參量與變電設備狀態的相關程度進行度量。一般情況下，歐氏距離越小，其相關程度越高。通過大數據分析得出設備狀態的關鍵特征參數，將最大歐氏距離值設定為標準參量，進而構建起變電設備關鍵特征狀態參量體系，將其作為變電設備異常知識庫的關鍵組成部分。

2.2 確定變電設備狀態參量權重

在現行的變電設備狀態評價企業標準中，主要采用專家打分的方法評價電網公司的變電設備，這種方法雖然便于執行、操作簡單，但是由于該方法受專家經驗和主觀因素影響程度較大，需要人為確定變電設備各項狀態量分值權重，所以無法反映變電設備狀態量的實際影響程度，同時也難以保證變電設備評估結果的客觀性和準確性。為改善變電設備狀態評估現狀，應運用大數據挖掘技術確定設備狀態參量的權重。具體方法包括以下三種：

（1）收集變電設備缺陷信息、故障統計信息、歷史監測信息以及歷史評估數據，綜合考慮設備缺陷與故障的影響程度，以及設備狀態參量能夠表征設備缺陷與故障的程度，采用數據挖掘技術對設備狀態參量的權重進行準確設定。

（2）利用數據挖掘技術找出設備狀態參量與故障之間的關聯規則，對每項狀態參量的權重系數進行單獨計算，將計算得出的各個單項狀態參量的常權重系數進行綜合計算，得出變電設備綜合狀態量的變權重系數。

（3）收集變電設備狀態評估歷史信息，利用大數據分析技術對歷史評估數據和事后驗證數據進行分析，建立起變電設備狀態變化趨勢分析模型，實現對變電設備故障的實時診斷，并評估出變電設備故障危急程度。

3 結論

綜上所述，在智能電網中，智能變電站是不可或缺的重要組成部分之一，其運行穩定與否對整個電網的運行具有直接影響。而智能變電站內有著數量眾多的變電設備，為了解并掌握變電設備的實時運行狀態，可在狀態評估中，對大數據分析技術進行合理應用。在未來一段時期，智能變電站將會隨著電網規模的擴大不斷增多，為滿足變電設備狀態評估的需要，應對加快異常知識庫的構建，并對參量權重進行合理確定，從而提高評估結果的準確性。