數(shù)據(jù)挖掘在變電站設備運維中的應用

（國網(wǎng)新疆電力有限公司阿勒泰供電公司，新疆 阿勒泰 836599）

在電力企業(yè)的發(fā)展過程中，對于如此多的數(shù)據(jù)，如何利用現(xiàn)有的手段和技術水平，從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)的潛在價值，進而為電力企業(yè)改進決策、降低成本、提高收益提供依據(jù)，這已經(jīng)在電力系統(tǒng)中引起了越來越多的人的關注。因此，在大數(shù)據(jù)的趨勢下，電力企業(yè)如何發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價值就顯得尤為重要。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘技術是通過對海量數(shù)據(jù)進行建模，并通過數(shù)理模型對企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進行整理與分析，以幫助企業(yè)了解其不同的客戶或不同的市場劃分的一種從海量數(shù)據(jù)中找出企業(yè)所需知識的技術方法。如果說云計算為海量分布的電力數(shù)據(jù)提供了存儲、訪問的平臺，那么如何在這個平臺上發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價值，使其為電力用戶、電力企業(yè)提供服務，將成為云計算的發(fā)展方向，也將是大數(shù)據(jù)技術的核心議題。電力系統(tǒng)是一個復雜的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量龐大，特別是在電力企業(yè)進入大數(shù)據(jù)時代后，僅僅是電力設備運行和電力負荷的數(shù)據(jù)規(guī)模就已十分驚人。因此光靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法就顯得不合時宜，而數(shù)據(jù)挖掘技術的實現(xiàn)為解決這一難題提供了新的出路。數(shù)據(jù)挖掘技術在電力系統(tǒng)負荷預測和電力系統(tǒng)運行狀態(tài)監(jiān)控、電力用戶特征值提取、電價預測等方面有很好的應用前景。

二、數(shù)據(jù)挖掘在變電站設備運維中的應用

（一）基于大數(shù)據(jù)的智能巡檢

特高壓變電站地域廣、設備多，每日巡視耗費較大的精力。同時，因巡檢人員水平及能力不同，又缺乏規(guī)范的標準，造成對缺陷描述不統(tǒng)一，經(jīng)常導致缺陷重復錄入現(xiàn)象。借力大數(shù)據(jù)技術，巡檢人員可以有針對性的對可能出現(xiàn)問題的設備重點巡視，只需錄入設備現(xiàn)場數(shù)據(jù)便可由計算機自動生成缺陷描述及缺陷報告，實現(xiàn)對設備的集中管控。目前各電力公司普通采用手持移動終端巡檢的工作方式，這種工作方式實現(xiàn)了設備信息的自動錄入，但仍存在諸多問題，比如巡檢內(nèi)容繁雜且無針對性，無法實時讀取設備工況，缺陷異常的定性較為困難等。依托大數(shù)據(jù)技術，搭建變電站云平臺。云平臺可根據(jù)集成的設備出廠信息及歷史數(shù)據(jù)等知識資料，結合當前運行工況及氣象環(huán)境進行主動推薦當日巡視重點項目。運維人員手持智能巡檢設備，在巡檢過程中將發(fā)現(xiàn)的設備現(xiàn)象通過圖片、音頻、視頻或文字描述等方式錄入巡檢設備，巡檢設備將信息自動上傳云平臺，通過后臺服務器進行數(shù)據(jù)分析得出設備健康狀態(tài)變化趨勢，從而進行設備狀態(tài)定性，給出合理化建議，預先發(fā)現(xiàn)設備故障。

（二）基于數(shù)據(jù)挖掘的電力設備狀態(tài)評估系統(tǒng)

狀態(tài)檢修實質上就是建立一套設備的運行狀態(tài)分析系統(tǒng)來判斷設備的健康狀況，以決定是否對其進行檢修。

對電力設備狀態(tài)進行評估，首先要收集設備的相關信息，包括設備的基礎信息、歷史運行數(shù)據(jù)及設備缺陷信息等.通過對設備歷史運行數(shù)據(jù)和缺陷信息進行挖掘，得出設備缺陷情況下的特征值和設備關聯(lián)參數(shù)值，方便用戶對設備的歷史情況進行查詢和使用；設備當前監(jiān)測值從實時數(shù)據(jù)庫或試驗中獲得，是被分析的對象；設備健康狀況分析就是以數(shù)據(jù)挖掘的結果為依據(jù)，對設備當前監(jiān)測值進行對比分析，判斷當前設備運行狀態(tài)是否正常.關聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘方法中的一個重要分支，通過分析數(shù)據(jù)庫中不同數(shù)據(jù)屬性之間存在的潛在關系，找出滿足給定支持度和置信度的關系規(guī)則，對設備進行在線故障診斷。

（三）缺陷預測及管理

設備缺陷數(shù)據(jù)的特點包括：第一，數(shù)據(jù)量大，計算機信息管理系統(tǒng)將變電站中原有的設備資產(chǎn)信息管理系統(tǒng)、工作票操作票系統(tǒng)、運行值班日志、缺陷登記管理系統(tǒng)等系統(tǒng)聯(lián)系起來，這些系統(tǒng)在使用過程中就會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)來源多；第二，數(shù)據(jù)質量差，變電站中的設備缺陷數(shù)據(jù)往往存在不規(guī)范性、二義性、重復和不完整等問題，另外還存在一定數(shù)量的噪聲數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)和稀疏數(shù)據(jù)等；第三，數(shù)據(jù)種類多，設備管理方面的數(shù)據(jù)、設備運行方面的數(shù)據(jù)和設備缺陷方面的數(shù)據(jù)本身就具有多種類型，另外，變電站中的設備缺陷內(nèi)容本就種類繁多。這些特點都導致了缺陷管理和控制難度較大。

傳統(tǒng)的故障研究及學習一般都是事后分析，這種生產(chǎn)方法導致了定期計劃檢修的工作模式。利用數(shù)據(jù)挖掘技術可以加強和加深設備缺陷的分析功能，可為運行人員預測設備缺陷，從而更高效、更準確地捕捉缺陷，避免停電故障，防止效益損失，對故障診斷和預測的研究將具有十分重要的意義

結束語：

總而言之，大數(shù)據(jù)挖掘技術在電力系統(tǒng)中有廣闊的發(fā)展前景，為傳統(tǒng)電力工業(yè)注入了新的活力。研究適用于智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)分析理論、方法與技術，以實現(xiàn)更安全、更經(jīng)濟、更智能的電力系統(tǒng)，是值得研究的重要課題。