智能电网下变电运行的数据需求及数据结构分析

智能电网下变电运行的数据需求及数据结构分析

岑梦杰

中国南方电网有限责任公司超高压输电公司百色局 广西 百色市 533000

摘要：随着社会生产力的提高，我国在电能上有了更高的需求，智能电网建设逐步增多与完善。对变电运营的数据需求进行分析，可以发现其中尽管复杂，但可以将其进行归类，有三类数据，分别为离散数据、矢量数据及流媒体数据。对这三类数据的结构进行分析，可以更好地进行管理与治理，能让变电站数据更好地服务智能电网。

关键词：智能电网；变电运行；

变电站的运用，从一开始的五防系统发展，慢慢进入到大数据时代，智能电网中无论是云计算还是人工智能，都在变电站数据管理上发挥着重要的作用，提高管理效率。本文对智能电网下变电站运用数据采集需求进行分析，并对数据结构分析方法作出讨论。

1. 变电运行的技术要求

1. 检查地线是不是完好

接地线接地可避免正负电流不平衡，进而电阻过大，导致电力变压器烧毁。地线在电力安全中起着重要作用。同时，对对接位置也有很高的要求。当电压相对较低时，选择中性点连接导线是正确的。只有这样，导线两端的电流和电压才能平衡，以确保电容器不会被过高的电压烧坏。

2. 对跳闸故障进行检查

一旦出现用电不规范的情况，就会出现跳闸，因此需要熟悉变电运行技术的维护人员进行故障检查。首先需要对电闸保护功能进行检查，核查其是否可以发挥保护作用。倘若保护功能是正常的，需要对电闸开关进行检查，并在排查过程中，及时做到故障排出的记录，提高每一部检查的准确度，最后需要结合实际情况，考虑是否需要更换成新电闸，确保用电安全。

3. 控制电压过高

电压太高，会出现电容器被烧坏的情况，电容器本身有限压的功能，如果用户的功耗不够标准化，同一时间范围内使用较多的大功率电器，就会出现烧毁的情况，工作人员需要对电容器的运行情况进行仔细检查，一旦出现故障，必须断开电源，及时更换电容器。

2. 变电运用的原始数据来源

（一）双精度浮点离散数据

双精度浮点离散数据主要是从电压互感器、流量计以及油量计中获得。相较于其他类型的数据，离散型的数据在信度分析以及回归分析等方面更容易展开，数据质量及分析上更便于进行。

（二）流媒体数据

流媒体的数据是从红外摄像探头和音频探头等相关设备中获取的。其中前者得到的数据是三维流媒体数据，后者的数据是一维流媒体。两者所得数据在离散数据分析上面临的难度较大，但却能在神经网络及模糊判断等一类模块下作出深入的探究。

（三）矢量数据

矢量数据主要是从激光陀螺仪以及加速度计等仪器中来。这类数据的特征比较明显，体现在相对离散以及矢量信息充足等方面，就这些数据展开求导，能得到连续性的有用信息，并在热力图以及矢量叠加等分析后，能得出带有系统振动特性的数据。对这类数据进行离散化，最终获取的数据，跟双精度浮点离散数据较为相近，并且能实现位图化，最终得出流媒体数据。

3. 变电运行相关管理建议

（一）健全变电站的管理体系

变电站的设备数量较多，在维护管理上面临的难度较大。管理体系足够完善，可以为专业维修人员排除故障提供机会，不会对人力物力造成浪费，从而降低企业整体的运营成本，提高利润空间。落实好变电站相关管理工作，还能促进变电站内部在项目上的规划及推行，对管理办法不断进行革新，在员工上强化管理，提升员工效率的同时还能提高变电站的工作质量。

(二)创新变电检修的管理模式

电力企业需要结合自身实际情况，对管理中可能会面临的问题进行全面深入地考虑。并且在现有的基础上，针对变电检修管理模式作出针对性地完善，在其中融入创新。此外，还需要结合当下计算机发展，积极应用好信息管理技术，从而促进变电运行中，检修故障的智能化。就检修工作进行分配时，要对责任进行明确，制定规章制度，要求检修人员及时、真实地将所遇的问题以及如何解决的步骤进行记录，不断规范检修流程的规范性及标准化。现实工作中，倘若存在工作人员在操作上不够规范，要及时地进行制止并加以修改，严重的还需要作出严厉的处罚。

（三）为运维管理人员提高综合素养提供机会

智能电网变电中，设备运维管理需要相关的运维管理人员有极高的综合素养，这对运维管理而言，有着现实意义，更是运维管理问题得以处理的关键。智能电网变电一次设备运维管理中，最容易受到影响的因素就是专业的运维管理人员不足。因此，在运维管理人才上，要加大引进力度。通过对高素质、专业性强运维管理人员的吸引，为智能电网变电建立起一支技术硬、专业强的运维管理人员，为运维管理奠定人才基础。再者，就是不断提升运维管理人员综合素养。借助培训等方式，为运维管理人员的交流提供渠道，让运维管理人员有途径不断提升专业水平。最后，为运维管理提供一定时间便于休息，因为运维管理工作相对其他工作，强度较大，同时没有乐趣，长时间工作，工作人员就会心生懈怠，反而不利于工作的开展。因此，要多组织一些活动，让运维管理人员可以得到放松，提高工作的积极性。比如，智能电网相关负责人可以为运维管理人员举办一些文艺活动之类的活动，促进劳逸结合，同时在活动中进一步增强工作人员的责任与担当意识。

（四）智能电网下变电运行的数据结构分析

目前，变电站的核心数据库一般情况下在管理上都是采用分布式的，换句话说，就是将数据单独分离出来分别存储到相应的数据管理系统内。通常情况下，变电站运用的系统都会是微软SQL Server数据库，或者会选择MySQL数据库，只有在数据量相对较大的情况下，极少个别情况下才会运用到dBASE数据库，或者是Haddop数据库。

数据结构上基本分为4层。首层是数据硬件层，一般都是数据收集所需的硬件设施，比如互感器线圈、音频探头、陀螺仪等，还有一些被用在数据存储以及数据分类处理的硬件资源。

第二层是独立数据：也就是单独数据，往往是指分布式及分布式系统服务其中存储数据的统称。这些数据的服务对象只有独立系统，不会跟跨系统地促进数据交互。

综合数据层是排在第三层：综合数据层包含了两部分，一部分是变电站中独立数据系统获取的实时查询，另一部分是中央大数据仓库作出的备份。此外，对这两部分数据作出管理，如在回归基础上建立的各种回归和多维状态空间模型，这些空间模型也存储在集成数据层中。

服务数据层是第四层：因为集成数据量大，查询和更新所需的时间长，不能直接使用，因此必须建立服务数据层。服务数据层通常需要在源数据库结构下实现。

总而言之，智能电网变电一次设备是构成电力行业关键的一部分，其中开展的运维管理，就电力行业的发展而言，有着不可磨灭的影响。变电站数据尽管在来源上跟机构分布上都不是简单易懂的，但只要把握三种类别，就能精准掌握。现实大数据管理过程中，可以就这类数据展开针对性的管理，并且可以依照数据本身的意义，展开数据挖掘、针对性管理以及可视化等工作的推进，从而促进智能电网下变电相关数据利用的最大化。

参考文献：

1. 高峰, 刘广一, Chris Saunders,等. 智能电网大数据的分析与应用[J]. 电力建设, 2015, 036(010):11-19.

2. 刘广一, 朱文东, 陈金祥,等. 智能电网大数据的特点、应用场景与分析平台[J]. 南方电网技术, 2016(5):102-110.

3. 杨梦, 刘泽. 面向智能电网应用的电力大数据关键技术探析[J]. 通讯世界, 2019, 26(12):2.