基于大數(shù)據(jù)分析的電氣設備狀態(tài)評估技術(shù)研究

胡拓宇

摘要：文中對基于大數(shù)據(jù)分析的電氣設備狀態(tài)評估技術(shù)進行研究，明確大數(shù)據(jù)分析過程，對管控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫設計等進行分析，結(jié)合具體案例對狀態(tài)評估模塊進行測試，驗證模型實用性。將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與電力設備評估有效結(jié)合是智能電網(wǎng)建設創(chuàng)新之舉，能提升設備檢測參數(shù)精確性。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)分析;電氣設備狀態(tài);評估技術(shù)

中圖分類號：TP391.4

文獻標識碼：A

文章編號：2095-6487（2019）03-0021-02

0引言

在電力系統(tǒng)中硬件設備是其穩(wěn)定運行的重要保障，也是各個企業(yè)獲取經(jīng)濟效益的關鍵。各類設備在長期運行過程中受到自身原有與客觀要素限制，發(fā)生故障之后對電網(wǎng)電力傳輸穩(wěn)定性與安全性會產(chǎn)生較大負面影響。所以當前電力管理部門在電氣設備運行中要合理檢測與評估，發(fā)現(xiàn)潛藏的故障問題需要及時進行檢修。

1大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究現(xiàn)狀概述

大數(shù)據(jù)通過快速采集、整理與分析，能獲取極具經(jīng)濟價值的數(shù)據(jù)，常用的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要有深度學習技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡等。分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有關聯(lián)分析與FP-growth算法、分布式聚類算法、分布式分類算法，關聯(lián)分析就是通過多種方法深度挖掘數(shù)據(jù)中不同元素之間的聯(lián)系性。聚類算法就是將不同數(shù)據(jù)進行分類，在相同類別中數(shù)據(jù)具有較小的差異性，類間數(shù)據(jù)差異性較大。與聚類算法相比，分類算法具有明確目標，分類算法大多分為兩個步驟，首先是樣本數(shù)據(jù)對模型訓練，其次是具體數(shù)據(jù)分類，樣本質(zhì)量對數(shù)據(jù)分類成效會產(chǎn)生較大影響。如果數(shù)據(jù)量不斷增大，狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)在持續(xù)增加，傳統(tǒng)分類算法存有較大不足之處，此時要采取并行化處理。深度學習就是應用不同軟件系統(tǒng)對人體大腦功能進行模擬，對外部環(huán)境多項信息進行反饋等1。

2大數(shù)據(jù)分析過程

大數(shù)據(jù)應用主要目標是為了保障多項數(shù)據(jù)能有效整合，獲取不同形式數(shù)據(jù)，應用工具是數(shù)據(jù)庫。為了有效滿足異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲基本要求，需要對數(shù)據(jù)庫以及分布式系統(tǒng)進行有效構(gòu)建。合理應用內(nèi)存計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)流計算基數(shù)、多維度數(shù)據(jù)計算處理能力等，通過多項技術(shù)應用對海量數(shù)據(jù)進行挖掘與預判?，F(xiàn)階段大數(shù)據(jù)分析挖掘過程主要是由數(shù)據(jù)采集獲取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、大數(shù)據(jù)挖掘流程組成。大數(shù)據(jù)分析流程如圖1所示。

近些年隨著各類電子元器件以及傳感器應用，促使大數(shù)據(jù)采集工作快速發(fā)展，在計算機技術(shù)、智慧城市以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展中，促使數(shù)據(jù)來源有效拓寬。傳統(tǒng)標識技術(shù)主要有二維碼、條形碼、射頻識別等，還有當前應用較多的NFC技術(shù)。諸多電氣設備運行環(huán)境狀況較差，獲取的數(shù)據(jù)存有遺漏情況。為了提升大數(shù)據(jù)分析與挖掘精確性，要對多項數(shù)據(jù)采取預處理措施。依照不同分析與分類方法，將大數(shù)據(jù)合理劃分與統(tǒng)計。結(jié)合統(tǒng)計結(jié)果，要刪除沒有應用價值的結(jié)果，對分析結(jié)論進行概括性表達。

3基于大數(shù)據(jù)分析的電氣設備狀態(tài)評估

3.1數(shù)據(jù)預處理

電氣設備運行容易受到自身以及外部環(huán)境多項要素影響，如設備長時間運行老化問題以及設備運行環(huán)境條件等，多項影響要素對測量數(shù)據(jù)精確性都會產(chǎn)生較大誤差。為了設備狀態(tài)能得到精確化評估，提升信息獲取質(zhì)量，需要對數(shù)據(jù)采取有效的預處理措施。在采集數(shù)據(jù)預處理中要對數(shù)據(jù)進行有效整理，對數(shù)據(jù)合理清理，做好噪聲數(shù)據(jù)平滑處理，對空缺數(shù)據(jù)及時補充。做好數(shù)據(jù)集成處理，對數(shù)據(jù)整合存儲。在數(shù)據(jù)規(guī)約中，主要目標就是采用多樣化方法對數(shù)據(jù)有效壓縮，如應用聚類方法。

3.2單狀態(tài)量的電氣設備狀態(tài)評估

從電力設備運行狀態(tài)中能得出其具有低動態(tài)性，所以當前在評估中口語發(fā)揮出強記憶性時間序列自回歸模型應用價值。在電氣設備運行中狀態(tài)量能分為兩類，一類是通過平穩(wěn)序列實現(xiàn)AR擬合，如常見的接地電流。其次另外的狀態(tài)量會產(chǎn)生周期性變化，但是整體變化幅度較小，相關人員通過合理調(diào)控能使得AR有效擬合。但AR模型具有相應局限性，不能精確化檢測出監(jiān)測數(shù)據(jù)在狀態(tài)量閾值外的異常情況，主要是由于設備和數(shù)據(jù)狀態(tài)存在較大差異性。設備在長時間運行中各項性能逐步降低，加上潛藏的故障導致設備運行穩(wěn)定性較低，對狀態(tài)評價正確性產(chǎn)生較大影響。

4大數(shù)據(jù)狀態(tài)評估系統(tǒng)有效設計

4.1系統(tǒng)整體設計

4.1.1設計原則

在智能化運檢技術(shù)體系中系統(tǒng)建設是重要組成內(nèi)容，在設計中頭籌規(guī)劃，方案設計等多項工作中要嚴格遵循頂層設計基本原則。通過對運檢等業(yè)務標準進行分析可知，對運檢資源、設備、風險、故障等多項標準進行分析，再判定運檢技術(shù)發(fā)展規(guī)劃，能擬定系統(tǒng)化維修計劃，確保系統(tǒng)建設研究活動能深入開展，建立統(tǒng)一規(guī)范化的系統(tǒng)?，F(xiàn)有電網(wǎng)中應用的各類設備設施，服務應用可以沿用，能對建設投資進行調(diào)控。系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)中心收集整合不同系統(tǒng)中的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)運行中反應速度等需要全面適應廣大用戶基本應用體驗，在新型系統(tǒng)架構(gòu)體系中要融入大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等。評估系統(tǒng)要對軟件架構(gòu)合理劃分，應用開放程度較大的技術(shù)系統(tǒng)，認識到電力二次安全防護以及電網(wǎng)安全防護重要作用。

4.1.2功能設計

管控系統(tǒng)主要應用功能需要具備電網(wǎng)可視化、設備狀態(tài)合理分析、運檢階段監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)控預警、運檢指標管理、績效評價、在線監(jiān)控、電網(wǎng)設備故障檢測等部分。大數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測業(yè)務主要有通過多維度開展設備狀態(tài)監(jiān)控，設備狀態(tài)預警監(jiān)控與狀態(tài)綜合評價，對輸變電設備運行情況進行全面監(jiān)控，收取更多信息，提供在線監(jiān)測、設備問題統(tǒng)計、電網(wǎng)預警等。然后結(jié)合設備運行環(huán)境以及運行現(xiàn)狀，對關聯(lián)設備鼓掌距離等綜合分析。通過GIS展示故障可能發(fā)生位置，整合故障基本類型，提升故障自動化診斷效率。

4.2系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設計

管控系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)設計中主要是應有B/S結(jié)構(gòu)，在云計算平臺中布設服務器。客戶通過瀏覽器能獲取服務器中相關資源與服務，應用AR模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡算法對HBase狀態(tài)數(shù)據(jù)進行深度挖掘，然后獲取電氣設備評價結(jié)果。通過RESTful技術(shù)遠程調(diào)用服務時，獲取的數(shù)據(jù)設定為JSON格式，傳遞到數(shù)據(jù)分析層，通過業(yè)務邏輯處理，能將JSON格式傳遞到瀏覽器中?？蛻舳酥饕菍⑾到y(tǒng)與客戶進行有效交互，主要是用于客戶端輸入，在顯示界面中將輸出內(nèi)容通過圖形形式進行展示。

文中服務器主要是基于Hadoop平臺上實現(xiàn)，用戶通過頁面獲取相應請求之后，服務器端需要采取分布式并行計算。服務器端主要有大數(shù)據(jù)層、業(yè)務應用層、分布式計算層。用戶在交互層提交數(shù)據(jù)與業(yè)務時會被業(yè)務應用層進行處理，將處理好的數(shù)據(jù)傳遞到交互層。大數(shù)據(jù)分層西主要是對電器設備獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行收取，判定設備是否存在故障問題。傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如用戶信息、權(quán)限分配表、生產(chǎn)搶修記錄等。針對電氣設備監(jiān)測信息、狀態(tài)評價等需要通過大數(shù)據(jù)分析的半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，可以選用分布式數(shù)據(jù)庫進行儲存。

5結(jié)束語

通過大數(shù)據(jù)對設備狀態(tài)進行評估，能合理應用狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。在電氣設備狀態(tài)評估，對監(jiān)測數(shù)據(jù)具有較高要求。對電氣設備不同狀態(tài)量變化關系進行分析，合理應用狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。

參考文獻

[1]李軍浩，韓旭濤，劉澤輝，等.電氣設備局部放電檢測技術(shù)述評[J].高電壓技術(shù)，2015（8）：2583-2601.

[2]張健，王丹妮，齊振忠.SF6氣體成分檢測技術(shù)在電氣設備狀態(tài)評估中的應用[J].電子世界，2013（21）：71-72.

[3]董建軍，韓小強，郎水靜，等.關于電力電氣設備預防性檢修的討論[J].建筑工程技術(shù)與設計，2014（7）：593.