基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信預(yù)警技術(shù)探索

席軍林　苗健源　李瑋月　吳曉涵

摘要：當(dāng)前階段內(nèi)電力信息通信技術(shù)快速發(fā)展，尤其是隨著相應(yīng)運(yùn)維監(jiān)測(cè)與管理系統(tǒng)的完善，電力系統(tǒng)運(yùn)維工作取得了良好進(jìn)展。但綜合實(shí)際情況來(lái)看，電力信息通信中并未形成完善的信息收集機(jī)制，在數(shù)據(jù)全面性、精準(zhǔn)性等方面仍存在著一定的不足。本文根據(jù)信息通信技術(shù)中的相應(yīng)知識(shí)點(diǎn)，結(jié)合當(dāng)前階段內(nèi)我國(guó)電力信息通信預(yù)警技術(shù)中存在的不足，對(duì)通信預(yù)警技術(shù)進(jìn)行著重闡述，并分析了相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，對(duì)運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);電力信息通信;預(yù)警技術(shù)

1 引言

從我國(guó)電監(jiān)會(huì)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中可以看到，因?yàn)榕潆娋W(wǎng)引起的故障停電時(shí)間已經(jīng)占到所有故障停電的80%以上，而有關(guān)部門要想解決這些問題，其就必須要準(zhǔn)確掌握配電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，也只有這樣才能實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)值的實(shí)時(shí)預(yù)警與計(jì)算，從而降低整體的故障停電時(shí)間與次數(shù)，這對(duì)提升供電局供電質(zhì)量有著非常重要的作用和意義?？梢钥吹?，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)的研究范圍已經(jīng)變得越來(lái)越廣泛，并且也取得了非常理想的成果，但因?yàn)榕潆娋W(wǎng)的運(yùn)行過程較復(fù)雜，且運(yùn)作狀態(tài)也很多變，所以在實(shí)際工作時(shí)相關(guān)人員還需要不斷完善與創(chuàng)新，這樣才能保證后續(xù)工作的順利開展。

2 電力信息通信預(yù)警意義

電力信息通信網(wǎng)是相應(yīng)電力系統(tǒng)使用的特定網(wǎng)絡(luò)，是支撐電力系統(tǒng)正常運(yùn)行的支柱之一。通過保證電力信息通信網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，可以在一定程度上為電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行提供良好保證。一般情況下，在電力信息通信行業(yè)中，往往容易出現(xiàn)設(shè)備故障，或存在某種運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。總體上來(lái)說，此種風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生能夠?qū)ο鄳?yīng)設(shè)備等均產(chǎn)生不同程度的影響，直接關(guān)系到整個(gè)電網(wǎng)的運(yùn)行情況。一旦電網(wǎng)系統(tǒng)中的部分設(shè)備系統(tǒng)受到侵害，則會(huì)大大降低其數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測(cè)等性能。現(xiàn)階段內(nèi)，我國(guó)電力信息通信技術(shù)快速發(fā)展，尤其是在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的背景下，構(gòu)建了多個(gè)管理系統(tǒng)。但從某種意義上來(lái)講，在電力信息通信網(wǎng)的運(yùn)行過程中，仍存在著明顯問題。例如，相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)監(jiān)控告警信息進(jìn)行收集時(shí)，分散性較強(qiáng)，進(jìn)而致使在實(shí)際運(yùn)行階段內(nèi)，工作人員無(wú)法對(duì)其中存在的問題進(jìn)行有效查找，很難利用系統(tǒng)基礎(chǔ)框架等實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行故障的及時(shí)處理，為業(yè)務(wù)的順利開展帶來(lái)嚴(yán)重的不良影響。隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。基于此，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸走入公眾視野，并得到了廣泛應(yīng)用。此技術(shù)作為新時(shí)代下的一種新型技術(shù)與構(gòu)架，可以通過較為經(jīng)濟(jì)的方式對(duì)各類技術(shù)進(jìn)行高速捕捉，進(jìn)而從相應(yīng)技術(shù)中提取應(yīng)用價(jià)值。

3 大數(shù)據(jù)背景下電力信息網(wǎng)絡(luò)智能風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警方法

3.1 應(yīng)用趨勢(shì)預(yù)警的方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

對(duì)于趨勢(shì)預(yù)警的方法來(lái)說，主要是利用電網(wǎng)信息化的資源指標(biāo)的趨勢(shì)分析對(duì)資源能不能達(dá)到預(yù)警觸發(fā)的條件進(jìn)行判斷，一般運(yùn)用的是ARIMA、STL等多種方法建模并且進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)，考慮到我國(guó)電網(wǎng)公司的信息化發(fā)展情況，并且與當(dāng)下業(yè)界的主流算法進(jìn)行有效結(jié)合，進(jìn)而制定一種SG和信息指標(biāo)的大數(shù)據(jù)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)方法。這一方法是在STL算法的作用下，把原始數(shù)據(jù)劃分成趨勢(shì)部分和周期部分以及隨機(jī)部分。

3.2 應(yīng)用分級(jí)預(yù)警的方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

對(duì)預(yù)警事件進(jìn)行劃分，主要是指指標(biāo)級(jí)和基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)以及信息網(wǎng)絡(luò)級(jí)，比較基礎(chǔ)的就是預(yù)警事件都是指標(biāo)級(jí)，當(dāng)某基礎(chǔ)性設(shè)施可以劃分成多個(gè)指標(biāo)時(shí)就會(huì)形成一定的預(yù)警，對(duì)預(yù)警事件進(jìn)行歸納，統(tǒng)一將其稱作是基礎(chǔ)性設(shè)施級(jí)的預(yù)警事件;當(dāng)有信息網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)或者是普通節(jié)點(diǎn)發(fā)生預(yù)警，就要?dú)w納預(yù)警事件，將其稱作是信息網(wǎng)絡(luò)級(jí)的預(yù)警事件。就預(yù)警事件分級(jí)的策略來(lái)說，能夠幫助管理人員對(duì)各種類型的預(yù)警事件的意義進(jìn)行分析，而且還能很好地進(jìn)行應(yīng)對(duì)，為電力企業(yè)的發(fā)展打好基礎(chǔ)，提高社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

3.3 設(shè)備級(jí)故障風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算

第一，設(shè)備的重要程度計(jì)算。當(dāng)配電網(wǎng)饋線設(shè)備發(fā)生故障之后，相關(guān)人員可以通過斷路器、負(fù)荷開關(guān)熔斷等方式來(lái)將故障段進(jìn)行隔離，然后通過自動(dòng)重合閘與開關(guān)合閘來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)非故障區(qū)域的正常供電。通過對(duì)配電網(wǎng)中的各種不同設(shè)備進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，不同的設(shè)備在發(fā)生故障之后產(chǎn)生的影響效果也是完全不同的，如有的范圍比較小，有的則影響比較小，但故障的影響程度也會(huì)直接顯示出設(shè)備的重要程度。需要注意的是，受故障影響停電后果嚴(yán)重的設(shè)備，其在配電網(wǎng)中的地位也會(huì)高一些，且自身的停電風(fēng)險(xiǎn)也較大，而停電影響主要針對(duì)用電用戶與供電企業(yè)，當(dāng)然與供電的可靠性也有一定關(guān)聯(lián)。所以，在實(shí)際工作中，相關(guān)人員可以構(gòu)建科學(xué)的反映設(shè)備重要程度的指標(biāo)，如損失電量、損失負(fù)荷、停電用戶級(jí)別加權(quán)等。第二，設(shè)備的故障概率計(jì)算。設(shè)備出現(xiàn)故障的原因可能是受內(nèi)部因素與外部因素的共同影響導(dǎo)致，其中內(nèi)部因素包括有設(shè)備缺陷、設(shè)備隱患、設(shè)備使用年限等，外部因素則是施工破壞、雷雨天氣（雷電強(qiáng)度、降雨量）、氣候影響（溫濕度、風(fēng)速）等，這些都是構(gòu)成配電網(wǎng)設(shè)備故障的主要原因。但是，在實(shí)際工作中如面臨因設(shè)備自身因素引起的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，相關(guān)人員可以利用故障率來(lái)表示，設(shè)備運(yùn)行過負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)源狀態(tài)時(shí)這就可以認(rèn)為是負(fù)荷級(jí)別。

3.4 饋線級(jí)故障風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算

一般情況下，饋線級(jí)故障風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)源于設(shè)備發(fā)生故障時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)，這是因?yàn)轲伨€上各主要設(shè)備自身都會(huì)存在一個(gè)故障風(fēng)險(xiǎn)值，而能夠直接呈現(xiàn)出饋線風(fēng)險(xiǎn)大小的指標(biāo)則是饋線上的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)均值與最大值。因?yàn)榭紤]到配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)自身的靈活性與復(fù)雜性，在這樣的狀態(tài)下，單一指標(biāo)受各種誤差的影響機(jī)率也會(huì)更高一些，而相關(guān)人員要想減少因隨機(jī)造成的不良影響，那么就需要將各分項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行結(jié)合，這樣才能建立科學(xué)、規(guī)范的饋線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

3.5 通信風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

以Hadoop及Spark為例，該類大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)在近年來(lái)逐漸受到更廣泛的應(yīng)用，發(fā)展速度較快。其中Hadoop可以進(jìn)行大規(guī)模集群操作，具有較強(qiáng)的便捷性，同時(shí)可增設(shè)不同數(shù)量的節(jié)點(diǎn)共同計(jì)算。且其計(jì)算速度并不會(huì)受到集群數(shù)量的減弱影響，相反，計(jì)算速度與集群數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系，以此有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)中存在的不足。但相對(duì)而言，Hadoop在處理實(shí)時(shí)應(yīng)用方面存在明顯的劣勢(shì)。而Spark作為一種通用并行計(jì)算框架，其產(chǎn)生與改進(jìn)是以Hadoop為基礎(chǔ)的，主要應(yīng)用內(nèi)存并行計(jì)算方式及流式處理技術(shù)，具備較好的實(shí)時(shí)處理性能。電力信息通信預(yù)警技術(shù)的應(yīng)用過程中，相關(guān)技術(shù)人員通過構(gòu)建電力信息通信大數(shù)據(jù)處理框架，對(duì)各類信息數(shù)據(jù)進(jìn)行有效收集、整合、分析、管理。對(duì)應(yīng)的日志收集板塊主要負(fù)責(zé)收集來(lái)自各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)日志、防火墻日志等。利用Hive技術(shù)創(chuàng)建業(yè)務(wù)分析模型，以此保證日志的多維度查詢。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，相關(guān)人員可以利用設(shè)備重要程度與設(shè)備故障概率為基礎(chǔ)來(lái)計(jì)算出設(shè)備故障的風(fēng)險(xiǎn)值，待計(jì)算出結(jié)果之后便可以繼續(xù)計(jì)算出饋線故障風(fēng)險(xiǎn)值與系統(tǒng)故障風(fēng)險(xiǎn)值。需要注意的是，當(dāng)故障風(fēng)險(xiǎn)值超過工作人員所設(shè)置的閾值時(shí)，該系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行預(yù)警。從這里可以看出，在此基礎(chǔ)上開發(fā)出的配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，其不僅能實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)的在線預(yù)警與實(shí)時(shí)計(jì)算，而且還能保證整體的計(jì)算質(zhì)量。

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