大數據背景下的電力計量裝置故障智能化診斷技術應用

王一茗

（北京化工大學信息科學與技術學院,北京 102200）

當今社會，經濟發展質量顯著提高，對電力計量裝置的應用提出了更高的要求，使其故障診斷技術面臨嚴峻挑戰與考驗。當前在大數據技術背景下，有必要精準把握電力計量裝置故障診斷的核心方法與要求，創新智能化方法應用模式，提高診斷效率。本文就此展開了探討。

1 研究背景

在當前電力工程運行中，電力計量裝置故障診斷始終占據著關鍵地位，對于保障整個電網運行的穩定性與可靠性具有重要作用。在當前技術條件下，電力計量裝置的診斷方法多種多樣，不同的診斷方法具有不同的數據獲取方式、不同的數據模型構造過程，在診斷效果與診斷效率方面同樣存在顯著差異，需要結合電網工程的客觀實際需求，擇優選取[1]。近年來，國家相關技術部門高度重視電力計量裝置故障智能化診斷技術的應用與創新，深入實施大數據技術的應用，在細化故障診斷流程、提高數據采集覆蓋率等方面制定并實施了一系列重要技術規范與行業標準，在推進大數據技術轉換等方面取得了令人矚目的現實成就，積累了豐富而寶貴的實踐經驗。同時，各級電網單位同樣在創新大數據技術應用模式、提升電力計量裝置故障智能化診斷水平等方面進行了積極探索，且效果顯著，完善了電力營銷體系，優化了反竊電檢查環節成效。盡管如此，受大數據運行架構等主客觀要素的影響，當前電力計量裝置故障智能化診斷中的大數據技術應用依舊存在諸多短板，不利于實現大數據技術的深刻價值，必須給予高度重視。上述背景下，深入探討基于大數據的電力計量裝置故障智能化診斷技術，具有極為深刻的現實意義[2]。

2 大數據平臺及運行架構分析

2.1 大數據技術平臺

大數據技術是以數據分析技術為主要載體，以海量的數據資源為主要面向對象，通過精準高效地處理數據流與信息流等相關資源，完成特定的數據分析與整理任務。現代科學技術及基礎理論研究的日趨成熟，誕生了囊括數據處理技術、模型構建技術、信息分析技術等在內的系列化技術方法。大數據自誕生至今，先后經歷了諸多演變與發展，在價值內涵方面得到極大豐富與發展，被賦予了更多的時代價值，在應用范圍與應用程度方面得到了極大拓展。縱觀大數據技術的發展與衍變實際，不僅衍生出了諸多高效率的數據分析方法，更是在數據整理與存儲等方面實現了跨越式發展，構建形成了以時代信息為特征的技術平臺體系，為新時期經濟社會高質高效發展注入了無限動力[3]。

2.2 總體架構設計

在大數據時代，電力計量工作需要面對海量的數據資源，步入數據資產管理的宏觀進程，實現基于大數據技術的電力計量裝置故障診斷過程，為優化后續電力計量裝置的整體效果提供可靠參考。基于大數據的電力計量裝置故障智能化診斷技術應以數據流與信息流為主要載體，融入云計算數據平臺的價值理念，構建形成數據資產管理云平臺立體化組織架構，為具體實際業務的開展與運行以及數據分析處理提供可靠保障。

3 電力計量裝置故障異常及檢測手段分析

3.1 電力計量裝置故障異常

3.1.1 竊電

竊電是電力計量實踐中的常見違規行為，是直接誘發電力計量裝置異常的主要原因，不利于電網系統的整體穩定性與可靠性，屬于人為主觀實施的異常狀況范疇[4]。竊電行為通常以不正當手段，破壞電力計量裝置，損毀電網系統的構件，致使電力計量裝置難以準確穩定運行，出現少計量、不計量等狀況，在所消耗電費數據方面存在顯著偏差，久而久之容易造成電網運行的系統性問題。

3.1.2 干擾

電網系統是電力計量裝置的重要載體，只有基于穩定而可靠的電網系統運行狀態，才能使電力計量裝置保持在良好運行環境之中。縱觀當前電網系統運行實際，普遍存在著受外來各類因素干擾的問題，對干擾因素的排查、分析與防控落實不到位，會影響電網系統的穩定性，破壞電力計量裝置的整體運行屏障。比如，電網諧波問題便會影響電力計量裝置的基波、工頻等，導致出現負荷頻率，計量誤差非常大，甚至容易出現負計量狀態。

3.1.3 裝置

盡管在當前物理硬件環境下，電力計量裝置的整體性能得到了顯著提升，技術參數得到了極大改進，但是在部分情況下依舊會出現自身故障問題，產生由裝置問題而造成的電力計量裝置故障異常。實踐表明，對電力計量裝置的應用配置不規范、適用環境惡劣等均會造成其數據監測異常，主要表現為顯示異常、回路異常等現象，出現明顯偏離實際的讀數誤差。因此，強化電力計量裝置自身穩定性，防止裝置自身問題，勢在必行。

3.2 電力計量裝置的檢測手段

3.2.1 電流檢測

電流檢測是電力計量裝置的主要檢測手段之一，以斷路器、相電流以及基變量等為主要檢測對象，以更加積極主動的模式檢測電力計量裝置的異常問題。比如，在長時間、連續性的運行狀態之后，斷路器的工況無法檢測到檢修信號，且三相不平衡電流的數據信息超出額定標準，但未能實現自動恢復，上述這些狀況均可作為電流檢測的依據[5]。

3.2.2 電壓檢測

電壓檢測與電流檢測類似，但在操作方法與檢測原理上存在不同。在電壓檢測中，需要根據電網結構的整體狀態，對斷路器是否存在檢修信息進行檢測，判斷電力計量裝置的運行情況。若發現功率因數起伏波動幅值較大，超出技術條件允許范圍，則代表著裝置存在故障。同時，若電壓檢測發現系統自動化運行狀態受到干擾，同樣表明需要調整裝置本身，使其滿足預先設定的檢測標準。

3.2.3 功率因數檢測

現代科學技術的快速發展，為電力計量裝置功率因數檢測提供了更為豐富的技術手段，使得傳統技術條件下難以完成的功率因素檢測任務更具可行性。功率因數檢測以相關因素數據大小及幅值為面向對象，若檢測發現其存在忽高忽低狀況，則需要在電力計量端口做技術處理，防止單一化的功率因數問題擴散蔓延形成系統性或多元性的功率因數問題。通過實施功率因數檢測，可對電網系統中的多類型故障進行專項排查，為提升電力計量裝置的準確性提供參考。

4 電力計量裝置的大數據處理框架研究

4.1 采集模塊

采集模塊是電力計量裝置大數據處理框架的關鍵構成要素，在大數據處理框架內發揮著數據信息采集等功能，是實現大數據技術方法的首要模塊，通常根據其實際運行原理及方法可細化分為數據監測和數據采集導入兩個部分。數據采集模塊以電網系統的整體運行狀態為采集對象，形成特定數據庫集群，并通過特定數據導入方式將數據導入到預定區域范圍內，可最大程度確保數據導入效率和安全。大數據環境下的電力計量裝置在數據采集的同時還需要對數據進行控制處理、數據轉換等預處理操作，并分擔部分異常特征計算等任務。

4.2 存儲模塊和計算模塊

在當前電網運行狀況下，電力計量裝置所要面對的監測數據呈指數化增長態勢，如何對這些海量數據進行統籌分配與處理，以應對數據量急劇增長帶來的考驗，一直以來都是電力計量裝置運行的關鍵所在。通過基于大數據技術的存儲模塊和計算模塊，可依托更加可靠的數據分布儲存方式以及可線性擴展的計算方式，為數據管理提供便利。在數據存儲模塊和計算模塊，應配置完善的硬件設施，形成相對完整有序的數據備份和故障處理方案，對各個監測節點的狀態進行同步處理，實現異常特征分析、多維數據診斷等預期效果，彰顯彈性分布數據集的價值優勢。

4.3 多維分析和智能診斷模塊

多維分析和智能診斷模塊是電力計量裝置大數據處理框架的核心模塊，屬于系統的中樞要素，只有始終確保其整體效能，保持其穩定有序運行，才能實現對電力計量裝置監測數據的多維分析和智能診斷。在多維分析和智能診斷模塊的支持作用下，可根據異常數據的類型與強度，對其進行數據建模，將電力計量裝置故障異常狀況由數據化的方式轉換為可視化的展現方式，實現對故障問題的精準研判。由于當前電力計量裝置的運行環境相對多樣化，因此在多維分析和智能診斷模塊的設置及運行中，同樣應體現出差異化，利用常用的智能故障診斷算法，在大數據框架范圍內進行優化計算。

4.4 應用模塊

在完成數據多維分析和智能診斷后，需要對相關處理結果進行輸出，產生特定操作價值，這就需要用到電力計量裝置大數據處理框架的應用模塊。在當前技術條件下，該應用模塊通常采用B/S架構，即所謂的大數據基礎平臺的封裝，為具體操作用戶提供交互式的操作頁面，并按照特定規則與方法將多維分析與智能診斷的結果通過頁面進行展示。在電力計量裝置故障診斷中，通過應用模塊實現人機交互，并可對診斷結果進行查詢與檢索，形成對計算任務的指令調度，為完善分布式、高效率的內存計算框架做出導向，提高計量裝置的大數據處理效率。

5 基于大數據的電力計量裝置故障智能化診斷技術探討

5.1 電力計量裝置故障智能化診斷知識庫的建立

為有效提升電力計量裝置故障智能化診斷的實施質量，必須首先構建基于大數據技術的知識庫，將所有可能出現的故障診斷類型納入知識庫的涵蓋范圍之內，以對電力計量裝置的工作情況進行動態監測。在大數據技術環境下，故障智能化診斷知識庫得同樣具備動態化特征，對其中的數據信息保持動態化刪除、修改、更換以及查詢等。通常情況下，故障智能化診斷知識庫還應包括兩個方面，即異常特征模型和專家規則庫，以實現對不同類型故障問題的優化處理。對于異常特征模型而言，可建立模塊并進行修改或刪除，而專家規則庫則可實現對具體故障模塊數據的導入與導出，實現二者的同步并行。知識庫建立后，應對其中的數據信息進行縱向比對，利用邏輯規則，分析電力計量裝置的異常信息，診斷該裝置中故障的類型。

5.2 電力計量裝置故障的在線監測

在線監測功能需要通過分布式系統予以實現。大數據技術的關鍵應用核心在于對數據的分析與判斷，而在線監測功能則可對電力計量裝置儲存的相關數據進行監測。在此過程中，應制定詳細可行的在線監測實施規則，為具體監測行為與監測過程的確定提供基礎性依據與保障，防止在線監測過程無據可依、無章可循，確保在線監測工作始終沿著更高效率與更高質量的方向發展。要明確在線監測數據的訪問形式，在系統內部通過流式數據的方式對電力計量裝置的信息進行調閱與訪問。若在線監測無法實現對特定類型數據的訪問，則要判斷其中是否存在較大容量的存儲文件，對在線監測系統進行校驗，對電力計量裝置的部分數據做出去偽處理。

5.3 電力計量裝置故障異常信息的診斷

異常信息的出現會導致電力計量裝置發生相應故障，因此應針對異常信息做出專門處理，以確保電力計量裝置的穩定、高效、精準運行，并對其是否存在故障狀態做出研判。在電力計量裝置故障異常信息診斷中，必須強化具體操作人員的專業素養，形成“大數據思維”，在面對各類異常信息診斷需求時，主動運用“大數據思維”解決相關難題，以更好地對故障類型、具體位置及規模影響等做出分析。電力計量裝置出現異常信息，主要是由于電壓回路或電網系統電流回路出現故障，導致電流與電壓的起伏波動，應通過報警系統獲取警報信息，對故障問題進行分析并處理。

5.4 多樣化故障預警技術

多樣化故障預警技術需要依賴于多樣化的故障診斷模型，以最大限度降低電力計量裝置的故障率。若電力計量裝置出現故障問題，正常工作運行狀態被打破，則系統應及時啟動預警機制，對電力計量裝置的運行情況進行提醒，并將相關提醒信息傳遞到主站計算機系統。同時，多樣化故障預警技術還具有文語轉換、預警短信等多種類型模式，可對各類不同故障予以精準分析。以文語轉換技術為例，它可根據音色以及語言類型的不同，將故障預警信息傳遞到預先劃定的監測責任范圍內，使不同的責任區對故障預警信息進行分類發送。

6 結語

受大數據技術框架、電力計量裝置實際應用環境等方面的影響，當前電力計量裝置故障智能化診斷實踐中依舊存在諸多薄弱環節，阻礙著診斷效率與質量的優化提升。因此，有關人員應該從電力計量裝置故障診斷的客觀實際出發，遵循大數據技術的實際應用原理與規程，創新故障智能化診斷的方法流程，為全面彰顯大數據技術的核心價值奠定基礎，為促進電力計量裝置故障智能化診斷技術的發展貢獻力量。