浅谈大数据在电气设备安全评估中的应用

浅谈大数据在电气设备安全评估中的应用

宋丽婷

河南中烟黄金叶生产制造中心，河南 郑州 45000

摘要：大数据和人工智能曾经远离我们，但现在对我们已经很熟悉了。广泛用于医药，材料，航空航天等领域。这两个已经解决了许多问题，人们很难通过计算机来解决这些问题。在电气设备评估中引入人工智能和大数据也将给人们带来极大的便利。设备的安全性评估不可避免地需要大量的数据分析和计算，这对于人类而言是极其复杂的，但对于计算机而言却并非如此。它不仅可以帮助企业节省成本，而且可以提高设备安全评估的效率和准确性。

关键词：大数据人工智能;电子设备;安全评估

在电力系统中，硬件设备是其稳定运行的重要保证，也是每个企业获得经济效益的关键。在长期运行过程中，各种设备都受到其自身原始和客观因素的限制。该故障将对传输的稳定性和安全性产生极大的负面影响。因此，目前，电力管理部门在操作电气设备时应进行合理的检测和评估，并及时发现隐患。

1.大数据分析技术研究现状概述

2008年8月，外国学者Victor Michael Enberg首先提出了大数据的概念，并将其解释为传统工具无法在可承受的时间范围内捕获和处理的数据组。自大数据概念诞生以来，它已逐渐应用于云计算，物联网，互联网，信息科学，统计等领域，并取得了长足的进步。 2015年9月，中国国务院发布了促进大数据发展的行动计划，标志着借助大数据和大数据技术平台，中国电力行业也将获得广阔的发展空间。

2.电气设备安全评估方法

设备的正常运行是保证工作效率的基本条件，在运行过程中维护设备的安全尤为重要。每种设备都有相应的安全评估方案，电气设备也不例外。它有自己的评估过程，通常可以分为两个阶段：风险分析和风险评估。详情如下。

2.1风险分析

风险分析的第一步是找出危害源。电气设备的危险源通常分为两类。首先，设备本身的潜在危险，例如火灾，电击，正常操作和材料。另一个是个人信息的安全性。一些设备用户信息和操作员信息需要保密。结果，信息已成为危险的来源。只有保护信息安全，我们才能保证设备的正常运行。风险分析的第二步是确定电气设备危险源的安全阈值。每个设备都有自己的安全阈值，可以在设备出厂时定义该阈值。对于未定义的阈值，需要在以后使用时手动定义它们。当测量值低于或高于安全阈值时，必须将其关闭以进行维护。接下来，风险分析的第三步是对设备进行安全检查，分为全面检查和局部检查。综合测试需要大量的人力和物力，综合测试的概率比本地测试的概率低。局部检查是对设备的功能或某些设备进行检查，既不会影响设备的正常运行，又可以节省大量的人力和物力，因此局部检查是设备检查中最主流的检查方法。最后一步是总结设备的测试结果。

2.2风险评估

风险评估通常分为三个阶段：风险前评估，中间风险评估和后续风险评估。对于风险预评估，评估人员必须对产品性能指标有更好的了解，尤其是对于某些危险品，需要进行多次安全评估。由于产品的火灾事故会造成巨大的损失并影响设备的正常运行，因此定期对设备进行安全预评估尤为重要。但是，某些设备会随着使用寿命的延长而逐渐老化。此时，必须定期更换设备。为了减少设备老化对生产效率的影响，有必要对设备进行及时评估和淘汰。此外，风险评估的第二阶段是中级风险评估，即需要对预评估中关键标记对象进行中级风险评估，即对具有潜在风险的设备进行进一步评估。如果中间评估中仍存在较大的安全隐患，则必须按照相应的指标处理设备，进一步判断处理情况，或报废设备，或采取一些防护措施，以防止设备问题进一步发生。造成更大的损失。最后，风险评估的第三步是跟踪风险评估，即使用安全保护措施进一步跟踪和保护设备。尽管设备具有安全保护，但不能保证设备的绝对安全。需要进一步跟踪。必须再次处理存在安全问题的设备。对于没有安全问题的设备，还必须执行多重跟踪保护，甚至是终身跟踪保护。至此，风险评估已经完成。

3.电力设备大数据与安全评估

在汽车制造业中，借助人工智能，无人驾驶汽车也将在不久的将来出现在人们的生活中，以便利人们的生活。在医学和健康领域，通过大数据和人工智能，可以更准确地帮助医生更有效地协助诊断和治疗各种疾病。现在，大数据和人工智能可以应用于电气设备的安全评估。

3.1提高电气设备安全评估效率

手动评估设备的安全性需要大量的精力。由于设备安全评估是一项复杂的工作，因此不仅要进行大量的数据统计，而且还要进行后续的数据处理。这些任务对人们来说非常大，可以在计算机上轻松完成。借助大数据和人工智能，不仅可以对设备进行及时，高效的评估，而且可以预测设备的安全性能，大大减少了工作量，提高了安全评估的效率。

3.2提高电气设备安全评估的准确性

难以保证人工数据的评估结果的准确性。通过大数据的预测和计算机的分析，将大大提高数据评估的准确性。计算机对数据的敏感性是人类无法企及的。借助计算机系统，几秒钟内即可准确完成数千套数据。但是，人的工作受多种因素的影响，例如情绪，环境等，很容易导致对数据的错误评估。电脑不会存在不良情绪或恶劣的环境因素，电脑工作中不会有任何情绪色彩，只要操作正确，就会给出正确的结果，因此可以提高电气设备的精度。利用计算机和人工智能的大数据进行安全评估。

3.3节省成本

电气设备的全面安全评估将花费大量的人力和物力，特别是对于大型公司而言。通过对设备进行机器人检查，不仅可以提高工作效率，而且可以减少人员支出，可以大大节省生产成本。因此，与人类相比，应用大数据，人工智能等计算机语言实现设备的安全性评估具有很大的经济效益。

4电气大数据技术的发展趋势

随着大数据技术的飞速发展，以及在电气行业中的广泛应用，当今许多业内人士不禁要问：当前的大数据技术已经相对成熟，还有未来发展的空间吗？大数据在电力行业中的应用是否仅限于数据收集，预测和其他方面，难以升级到电力系统技术的核心支持水平？否长期以来，它已被大数据技术的迅速发展和分支机构日益多样化所打破。 2016年3月，算法大数据技术悄然兴起，有望应用于电子人工智能系统的数据组开发和分析。 2016年4月，基于大数据技术的数据分析技术被引入行业。在不久的将来，该技术可能会改变电力系统的分类和终端管理模式，并实现更加智能的电力系统管理。可以说，大数据正在以惊人的速度发展，并将改变电力行业的生态格局。

结语

大数据智能电网和大数据电力系统采集平台将是大数据技术在电力行业发展和应用的序幕。 随着大数据技术的不断成熟，未来越来越多的电力行业将被引入大数据技术中。 借助大数据，电力行业的智能技术水平将越来越高，电力行业将进入一个全面的大数据时代。

参考文献

[1]宗建华,闫华光,史树冬.智能电能表[M].北京:中国电力出版社,2010.

[2]夏云飞.智能电表与抄核收管理信息系统的一体化整合[J].通讯世界,2014(1):47-48.

[3]腾讯科技.余承东:智能手机将变成智慧手机大数据处理能力将远超人类[J].信息与电脑,2016(22):25-26.

[4]景韵旭.浅述电气自动化中的大数据收集与统计分析[J].同行,2015．

[5]朱运川.浅议提高继电保护运行的可靠性[J].科技创新导报,2014.