大数据平台设备故障预警系统实现

大数据平台设备故障预警系统实现

贾文博 ,杨荣昌

中煤能源新疆煤电化有限公司，831100，新疆维吾尔自治区昌吉市

摘要：在电力系统日常的运行工作中，当电网设备或其他装置出现故障而不能正常运行时，电网二次设备中的继电保护设备就可以选择性、高效的隔断故障装置和整个电网的联系，进而防止了整个设备发生瘫痪的情况。随着中国供电设施的进一步完善，电力设备的种类数量也会日益增多，对于电力网络的稳定性要求也越来越高。因此，大数据平台二次设备故障检测技术，逐渐成了国家电网工作者关注的重点。

关键词：大数据平台；设备故障；故障预警

引言

随着信息技术和互联网技术的飞速发展，对于电力行业产生了很大的影响，促进了国家电网建设、电力生产行业、电力企业相关管理逐步向着智能化、信息化、数字化的方向发展。大数据平台在线监测系统、电网设备状态监控系统和无线通信技术逐渐应用于国家电力企业管理中，提高了电网运行的效率，使电能生产工作逐步趋于安全和稳定。利用大数据平台进行二次设备故障监控，能保证二次设备的运行安全。二次设备作为电网设备安全运行的基础，其运行状态会影响到整个电网的安全工作情况。利用大数据平台对电力企业电网设备的工作状态等相关信息进行收集和监控，构建电网设备故障诊断及预警系统，建立二次设备运行信息数据库，利用相关算法对故障信息进行分析，并和数据库中保存的历史故障信息进行比对分析，从而找出故障原因和故障位置，快速处理故障点，最终输出二次设备运行状况评价表。因此，大数据平台设备故障实时监测及时预警系统是电网得以安全平稳运行的重要保障，对于电力企业的未来发展存在着重要的意义。

1电力行业故障预警与诊断技术发展现状

电力行业现有多种诊断技术。例如，基于机理模型的故障诊断方法，通过对电力设备建立数学模型或物理模型，对设备运行状态进行预测和诊断，此方法的主要问题是难以对复杂的电力设备建立精确的数学模型，在实际应用中受限制较多；基于专家系统的故障诊断方法，系统利用电厂专家多年累积的故障处理经验和知识，模拟专家推理、判断和决策过程，进行故障处理，此方法需要大量的生产经验和专家知识来支撑故障推理；基于数据统计的故障预警方法，则是从统计学的角度根据电力设备故障历史数据进行故障预警，通过分析统计数据得到所需要的概率分布密度函数，对故障发生进行预测。近年来，运用大数据、人工智能技术，基于数据分析的故障预警与诊断研究取得长足进步，通过统计分析、BP神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、聚类分析等方法对数据进行训练得到预测模型，实现故障预测与诊断。

2大数据平台设备故障在线检测及时预警平台设计

2.1结构设计

大数据平台设备故障在线监测及时预警系统需要保证全数字电力系统仿真器（advanceddigitalpowersystemsimulator，ADPSS）核心模块的实时监测和独立特性，应独立运行于专业监控模块的实时操作系统之中。大数据平台二次设备故障在线监测及时预警系统需具备实时性的接口模块，利用配置专用硬件的方式构建系统的“硬件层”，利用技术核心功能构建系统的“功能层”，以各项监控软件和数据处理软件构成“应用层”。将“硬件层”“功能层”“应用层”进行综合，从而构成一体化的大数据智能应用平台。大数据平台设备故障在线监测及时预警系统利用分层模块化设计，对设备运行数据进行实时数据监测和历史数据挖掘，利用大数据技术对设备故障进行分析，同时对设备运行状态进行进一步推断，对继电器、交换机、电网运营数据进行监测，并将上述数据上传至数据库中，且将电网运行中可能发生的故障进行上报，从而帮助电网安检人员能够随时调阅设备故障信息，从而对维护变电站设备的方案进行规划，在遇到设备故障时能够提前进行应对。

2.2模块化结构设计

大数据平台设备故障在线检测及时预警系统具有较为强力的数据处理性能，能够对变电站设备运行状态进行监管，进而让变电站的故障检修工作做到自动化管理。且具有独特的模块化设计和较为广阔的应用环境，结构相对简单，性能较为稳定，开发成本易控制，在部分模块出现了技术突破后可以仅升级部分模块，即可让大数据平台设备故障在线检测及时预警系统进行更新。不仅利用模块化设计，还能让大数据平台设备故障在线检测及时预警系统做到实时在线故障检测和故障预警，进一步控制产品的研发和更新周期，提高产品质量，进而应对国家电网发展较快的现象。该系统在变电站中的广泛应用可以进一步提高变电站自动化、智能化、数字化运行管理水平，保证国家电网的运行安全，控制电力输出的安全，让人民群众享受到持续稳定的电力服务。大数据平台设备故障在线检测及时预警系统能实时有效地对电网设备的隐藏故障进行监测，采用电网设备故障预警规则库进行故障排查，定期定时进行电网设备巡回检查。该系统还具有可视化功能，利用可视化软件能够对电网设备的运行状况进行三维模型构建，让维修管理人员直观地检查各电网设备的运行状况。可视化技术基于大数据技术，将电网设备运行状况和大数据信息进行对照进行三维模型建模。利用可视化技术能够在一定程度上将变电站维修工作进行简化，尽可能避免电网检修出现误操作的现象，从而提高供电可靠性。

2.3设备评估

设备评估主要是通过对电力系统中的设备进行实时监测和数据收集，对电力设备运行状态进行评估。在大数据技术的支持下，智能电网不仅能够保障设备监测的实时性，还可以结合设备自身参数信息、运行状态数据，以及外部环境条件等进行综合分析，明确不同工况下设备的运行状态，以及可靠性指标，实现对风险、故障的有效预测，为电网运行管理提供可靠指导和有效参考，降低故障、问题等发生概率，保障系统运行的可靠性和稳定性。电力系统设备数据信息包括实时数据和离线数据，其中前者主要指设备在线监测数据、故障记录数据、操作模式信息等；后者包括数据运行状态记录信息、故障诊断数据等。设备的实时数据监测、收集和管理是以云平台为基础的，在计算机服务器、分布式存储系统和数据管理系统的共同作用和支持下，借助调度算法、任务管理等相应功能模块，实现对于设备数据信息的并行处理。

2.4仿真培训

大数据技术还能够用于智能电网调度员的仿真培训，强化培训系统功能，满足二次电气设备模拟需求。在实际运用的过程中，可借助大数据技术，实现对二次设备的数据采集，并对相应信号进行标准化处理，通过对设备类型关联规则的预处理和信息挖掘，与相应规则进行关联匹配，结合电力系统区域划分情况，以及相应设备的电压等级等相关条件，对电力设备数据信息进行科学分类和加载。基于大数据技术的仿真培训，是以实际监控信号为基础展开的，既能够确保仿真的完整性，同时也能够提升仿真作业的真实性，有助于提高仿真培训的质量和效果。

结束语

道岔转换设备是由多元复杂部件组成的系统设备，其故障发生原因及相关因素极其复杂，这也是造成道岔转换设备故障高发、维护困难的根本原因。本文在利用大数据分析技术获取道岔转换设备工作状态核心数据的基础上，充分利用数据整合与关联特性，通过积累大量专家知识及经验，形成道岔转换设备室内外，转辙机内外的多元数据整合，建立起道岔转换设备故障的综合诊断能力。系统已在包神铁路现场试运行，并取得了良好的应用效果。

参考文献

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