大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术应用

大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术应用

幸慧君

珠海供电局        广东省珠海市   邮编 :519000

摘要：随着我国终端的数据接入量不断增加，采集量也随之越来越大，采集器每天需要采集的数据非常多，在保持高强度的运行下，会致使大量的故障出现，而电力的维护工作也越来越困难。电力计量装置故障智能化诊断方法具有良好的智能性，不仅能够提高电力计量工作的工作效率，使故障诊断结果更加准确，还可以提升电力企业故障诊断系统的性能，保障电网的稳定运行，有利于提高电力企业的经济效益。

关键词：大数据；电力计量装置故障；智能化诊断

引言

电力计量工作质量高低既与公司自身的经济收益息息相关，并且也牵涉到电力用户的切身利益，特别是当电力计量装置在运行期间发生故障时，若是工作人员无法在第一时间内查明故障并将其处理，则必定会导致电能资源出现流失或是对电力公司的信誉造成影响。因此，持续强化对电力计量装置故障问题的分析探究，确保其正常、准确地运作对于提升电能服务质量，为用户提供更加优质的电能资源而言有着重要作用。

1研究背景

在当前电力工程运行中，电力计量装置故障诊断始终占据着关键地位，对于保障整个电网运行的稳定性与可靠性具有重要作用。在当前技术条件下，电力计量装置的诊断方法多种多样，不同的诊断方法具有不同的数据获取方式、不同的数据模型构造过程，在诊断效果与诊断效率方面同样存在显著差异，需要结合电网工程的客观实际需求，择优选取。近年来，国家相关技术部门高度重视电力计量装置故障智能化诊断技术的应用与创新，深入实施大数据技术的应用，在细化故障诊断流程、提高数据采集覆盖率等方面制定并实施了一系列重要技术规范与行业标准，在推进大数据技术转换等方面取得了令人瞩目的现实成就，积累了丰富而宝贵的实践经验。尽管如此，受大数据运行架构等主客观要素的影响，当前电力计量装置故障智能化诊断中的大数据技术应用依旧存在诸多短板，不利于实现大数据技术的深刻价值，必须给予高度重视。

2电力计量装置常见的故障

2.1电力计量装置自身存在故障

电力计量装置若是自身存在异常，那么就会使得电能的计量准确性受到一定影响。并且，电力计量装置通常都是处在恶劣的环境中运行，时间久了，就会使得装置内部的零件发生严重损耗，使之性能降低，从而导致互感器或是电表产生异常，促使整个电力计量装置在进行电能的计量之时产生较大误差，最终计量得出的结果与实际存在差异，也就不能将其作为依据来对用户进行收费。

2.2电压表出现短路或失压

在电力计量装置中出现较为频繁的故障有电压表短路和失压问题。由于电流线圈为电压表十分重要的零配件，在具体使用时，如果长时间处在高负荷状态下则极易引起电压表出现短路，进而使得计算出的电压数值存在误差。此外，如果电压表在制造期间存在瑕疵，就会在后期运作时出现接触不良的问题，这也属于引发装置故障的一类原因。因此，有关工作人员必须要仔细检查电压表，判断其是否存在质量问题，而且还要细致、全面地对电力计量装置的各个零配件实行检测，从而充分保障计量数据的准确性。

3电力计量装置故障诊断方法

在国内，当前运用较为普遍的对电力计量装置故障加以诊断的方法主要有:信号诊断、数据模型诊断法，以及还有借助个人的过往实操经验来实行诊断。就目前来看，诊断工作普遍需依靠人力操作，智能化与自动化程度较低，因而整体工作量比较庞大，并且工作效率也不高。为此，伴随着科技水平的持续提升，智能化技术也愈发完善，将其运用在电力计量装置的故障诊断中，能够取得较好的效果。不过在电力数据采集环节，计量装置十分容易产生各种故障，同时伴随着收集数据量的持续增多，传统的数据库无法迅速对发生的故障加以分析排查，使得整体工作效率不高，不能满足目前用户的服务要求。所以，在大数据背景下，新的诊断技术研发问世，使得上述问题得到了有效的处理，可以以较快的速度排查得出故障原因，提升工作效率，为用电客户提供更加优质的服务。

4电力计量装置智能化诊断技术措施

4.1电力计量装置故障智能化诊断知识库的建立

通过建立此知识库，既能够实现对数据的有效储存，并且还能够对数据实行充分的处理，例如，删除、输入、替换、修正、检索等。另外，在知识库内，还存放着与各类故障有关的问题，所以有关管理人员应当及时将知识库的内容加以更新，保证诊断结果的准确性。此知识库涵盖了两大部分:(1)异常特征模型;(2)专家规则库。这两部分均具有特殊的管理模式。前者所使用的管理模式为，创建模块再实行修改或者是删除处理，后者则是设置了导入和导出模块，再实行更换调整。在知识库界面方面，需要利用Web平台来实行管理控制，在将数据输入知识库内后，便需与异常特征模型与专家规则库实行对比和分类。每当开展一次故障诊断分析工作，对应的知识库便会构建与之对应的异常特征模型库，而且能够有效凭借电力计量装置故障的具体特征来构建故障模型。不过在具体的异常特征模型库内，并非是足够全面的，所以，有关管理人员应当及时调整和改进知识库，保证数据库能够及时进行更新。在实际工作中，考虑到知识库的异常特征模型库所涵盖的内容极为庞大，为防止其占取较大内存，应当及时将无用信息加以删除，保证能为有用信息预留出足够的空间。在异常特征模型库中，因为其数据量非常大，所以，相应地更新与维护工作流程也较为复杂。在创建知识库时，还涵盖了详尽的专家规则，对于实际运行时出现的每次故障都应将其有关信息加以记录，这使得技术人员查找历史信息变得更加方便。

4.2电力计量装置故障的在线检测

电力计量装置的动态检测功能是通过分布式系统来加以实现的。为能对电力计量装置实行动态化检测分析，最为关键的一点便是要检测电力计量装置中存储的有关信息。由于这些数据是十分关键的，对于整个装置的正常运作有着决定性作用，不过这些数据的总量极其庞大，若是其发生异常，就会使得计量装置立刻产生故障，无法正常运作，所以对装置的有关数据实行动态化检测属于整体监控工作中最为重要的内容之一。接着便是需要检测信息数据的访问方式，在具体工作中，记录装置的内部信息访问普遍均是凭借流式数据来加以实现的，若是在检测期间发现无法借助此方式实行数据访问，那表示可能出现了某种问题。对计量装置实行在此检测，主要目的在于测试其能否处理大文件，处于正常状态下的计量装置是能够处理百GB甚至是TB大小的文件额定，而且可以对内部信息数据实行准确计算，若是经过检测得知其无法进行处理，则表明存在故障。

结束语

受大数据技术框架、电力计量装置实际应用环境等方面的影响，当前电力计量装置故障智能化诊断实践中依旧存在诸多薄弱环节，阻碍着诊断效率与质量的优化提升。因此，有关人员应该从电力计量装置故障诊断的客观实际出发，遵循大数据技术的实际应用原理与规程，创新故障智能化诊断的方法流程，为全面彰显大数据技术的核心价值奠定基础，为促进电力计量装置故障智能化诊断技术的发展贡献力量。

参考文献

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