摘要：近些年，我國的電力行業發展非常快速，為解決變電運維工作中所獲得的大量設備數據未能得到充分利用的問題，本文在搭建變電站云平臺已成為可能的條件下，主要結合數據挖掘技術對運行人員從現場獲得的數據進行分析處理。這些數據包括設備壓力、泄漏電流、動作次數、以及設備臺賬等，可以用來提高工作效率和質量、進行業務決策，避免形成數據孤島，提高變電運維的智能化水平。一是利用了趨勢外推法進行數據擬合來指導設備巡視維護工作，二是采用多元線性回歸法分析設備狀態的影響因素并進行缺陷預測和故障診斷，三是通過人工神經網絡深度學習進行電網停電承載力分析。

　　關鍵詞：數據挖掘;變電運維;人工神經網絡;承載力分析;缺陷預測

　　引言

　　近年來，電力行業對通信技術的重視程度不斷加強，應用范圍不斷擴大。為確保配電網管理系統的正常運行，需要對電力系統產生的信息等進行實時記錄，因此有更多的數據生成。目前，國家借助多種措施對電力市場進行改革，同時智能電網技術也在不斷發展，信息數據會愈發龐大，電力系統數據儲存能力必須要逐漸提升起來。

　　電力論文投稿刊物：《智慧電力》(月刊)創刊于1973年，由國網陜西省電力公司主辦，是國內外公開發行的全國性科技刊物。《智慧電力》除特高壓技術、電力系統、分析與研究、設計與規劃、電力信息與安全等傳統欄目外，還設置和打造智能電網，電動汽車技術，分布式發電，儲能和微電網，清潔能源發電等特色欄目。

　　1變電站巡視

　　在電力系統中，進行變電站巡視是一個不可避免的環節，它是電力設備正常、平穩運行的重要保證。而依照國家電力行業標準所規定的標準化的電力設備巡檢必然會產生巡檢狀態、巡檢視頻等大量的數據，能否高效的采集和存儲這些數據將直接決定巡檢的質量和對設備狀態的判斷，它不僅是設備狀態檢修的基礎保證，也符合變電站綜合自動化正在實施的電氣運行模式的需要。

　　一方面，變電站巡視工作是運行人員的日常工作，具備重復性強、工作量大、難以保證巡視質量等特點，需要嚴格遵循巡視周期并按要求執行巡視作業卡。在巡視過程中會產生大量基礎數據，例如保護數據、通信數據、時鐘數據、電能計量讀數等設備的各種運行參數。如變壓器及高壓電抗器油中溶解氣體含量、局部放電數據、套管介損、微水、油溫、油位、鐵芯接地電流、夾件接地電流、噪聲;斷路器的跳閘報告、測距報告、動作次數、氣體成分、氣室壓力、油壓;避雷器的泄露電流、動作次數;GIS設備的壓力、溫度、局部放電圖譜、環境參數;各類匯控柜端子箱內的溫濕度數據等;蓄電池電壓和內阻值;紅外測溫溫度值等反應設備實時狀態的數據。

　　運維人員在巡視后將所抄錄數據登記于PMS2.0系統中，但此數據庫并沒有得到充分利用。另一方面，一直以來，對設備巡視工作人員減負、提質增效方面的研究方法主要有:①確定合理的巡視周期和巡視方式;②通過加強過程管控，保證巡視到位控制巡視質量。后者強調流程控制，往往造成人員分心，認為走完流程即完成工作，缺乏對巡視結果的評估和審查，無法充分發揮人員的主觀能動性;相比起來，前者通過優化巡視策略，加強對重點設備的巡視來減少運行人員的工作量，更有效地提高了設備巡視工作的效率。因此，可以利用數據挖掘技術對PMS2.0系統中存儲的數據進行分析，以確定設備狀態的發展趨勢，從而發現重點巡視設備甚至縮短巡視周期。隨著云計算、大容量數據存儲等技術的不斷發展和提高，大容量的數據倉儲變得更加完備、可靠，符合了電力系統對數據采集和存儲的要求。

　　2運行數據特點

　　2.1告警數據源

　　選擇遠程變電站自動化系統數據挖掘平臺，需要考慮的問題比較多，首先要完成的工作是提取運行信息，從監控系統中提取到所需信息后，要對其進行分析，挖掘出其中蘊含的重要信息。此項工作是一個海量選取過程，選定模式確定后，需要對數據進行篩選與區分，使不同類型的警報均處于有序狀態。在數據挖掘模型最終確定前，應先對信息源進行有效分析，并以此為基礎對渠道進行挖掘。

　　變電設備，尤其是二次設備的運行穩定性等，需要通過變電站自動化監視控制系統進行保障。運行過程中，監控系統會根據電網的運行狀況給出相應的監控信息，同時，有關工作人員將以此為基礎對電站設備等進行監控。遙控信息涵蓋的信息形式和內容較多，其中最主要的是遙測信息。對設備運行和分布狀況進行直觀反映是遙測信息的主要作用。變電站設備的所有現場信息組成遙信信息，此信息可直觀反映出電網的實際運行狀況，在整體信息采集量中的占比>70%。

　　2.2電網告警信號特征

　　電網告警信號通過SCADA(SupervisoryControlAndDataAcquisition，數據采集與監視控制系統)上傳至調度臺。但目前缺乏對應的信息篩選系統，因此發出告警信息時需要工作人員辨識。電網告警信息存在2個特征。(1)信息較多。當電網發生故障時，告警信息呈現出大量發送狀態，而且電壓等級越高對應的發送信號則越多。以220kV電網故障為例，發生故障后出現的告警信息多達幾十條，如果二次保護設備不能正確動作，告警信息更多。(2)信息關聯且復雜。電網是一個巨大而復雜的系統，除了一次設備外，還有二次設備和輔助設施等。為保障電網的穩定運行，一次設備、二次設備和輔助設施都加裝有對應的感應裝置和狀態監視裝置，一旦發現異常，這些監視裝置都會發出對應的告警信息。綜合以上特點，說明電網告警信息的辨識十分困難。

　　3電網故障追蹤對數據挖掘方法的應用對策

　　3.1加強日常巡視和管理的有效落實

　　智能變電站發展過程中，電力設備工作能否安全、穩定的開展將在很大程度上影響電網的運行質量，因此，在大數據挖掘技術作用下，要求在今后的工作中，智能變電站要進一步加強對各項設備的維護和巡視工作的有效開展，在此過程中，相關單位可以成立技術發展和巡視工作小組，通過這種方式對安全隱患、系統和設備等進行有效排查，從而對故障線路和設備中的問題進行明確，尋找更有效的方式來解決問題。其次還應該建立定期巡視維護方案，督查人員也應該對各項檢查工作進行監督，季節交替和惡劣天氣下也應該建立必要的檢查制度，采取有效的保護機制，從而保證智能變電站設備安全運行的穩定性和科學性。綜上所述，隨著當前智能變電站監控

　　3.2決策樹下的故障數據挖掘方法

　　在當前數據挖掘的分類算法中，決策樹方法的應用最為廣泛，這種方法主要是應用在非連續性變量的分析和預測過程中，也就是在工作中借助樹形結構對問題進行描述，這是一種典型可收斂式的分類器。決策樹在對信息進行細化分類的過程中，往往會最大化影響變量的差別性，最終將數據分在沒有交集的分支上。由于電網出現故障后需要在較短時間內對工作中產生的各種故障問題進行分析，所以運用決策樹方法，可以更準確地實現對報警信息的分類處置，這對于調度端故障追蹤程序起到了支持作用。決策樹分類算法屬于一種監督式學習方法，在工作中需要將訓練樣本輸入其中，從而對監督模型進行分類處置，在歸納作用下形成決策樹，之后再對陌生數據進行預測或是分析。

　　4結語

　　對電網監控信息工作流程進行系統性分析，指出變電站的信息多而復雜，特別是智能變電站上線后，由于設備的集成以及自動化應用增多，對應的信號也變得多種多樣。引入先進技術和信息化手段實現信息的辨識和校核則顯得尤為重要。為此，以智能變電站為例，引入數據挖掘的相關方法對信息進行辨識，提出一種基于數據挖掘的設備故障診斷方法，為類似的故障診斷和信息處理提供參考。

　　參考文獻

　　[1]鮑寇南，張健，袁森，等.基于大數據的電網停電承載力分析與應用[J].電力大數據，2019，22(01):22-26.

　　[2]張斌，孫士穩.云計算和智能變電站分布式計算[J].信息系統工程，2010(8)：141-142.

　　作者：孫加齊