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    基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)輸電線路缺陷與故障關(guān)聯(lián)分析研究

    2017-12-21 02:18:49白云章鹿華
    關(guān)鍵詞:典型老化線路

    白云 章鹿華

    (1.許繼電氣股份有限公司 2.國網(wǎng)冀北電力有限公司)

    基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)輸電線路缺陷與故障關(guān)聯(lián)分析研究

    白云1章鹿華2

    (1.許繼電氣股份有限公司 2.國網(wǎng)冀北電力有限公司)

    本文從電網(wǎng)歷史故障數(shù)據(jù)出發(fā),對電網(wǎng)輸電線路缺陷原因與特點(diǎn)進(jìn)行深入剖析。采用大數(shù)據(jù)挖掘方法建立了缺陷與典型故障的關(guān)聯(lián)量化關(guān)系,基于輸電線路缺陷類型查找設(shè)備缺陷原因,開展輸電線路缺陷與典型故障天數(shù)間隔相關(guān)性分析,據(jù)此對缺陷風(fēng)險因素進(jìn)行分類劃分,為實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行故障分層管理提供有力技術(shù)支撐。

    輸電線路故障;設(shè)備缺陷;電網(wǎng)大數(shù)據(jù);關(guān)聯(lián)分析

    0 引言

    2013年3月,中國電機(jī)工程學(xué)會針對當(dāng)時電力企業(yè)和電力行業(yè)數(shù)據(jù)的狀況,發(fā)布了《中國電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書》。電力行業(yè)的信息時代正處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn),智能化變電站、現(xiàn)場移動檢修系統(tǒng)、測控一體化系統(tǒng)、GIS和智能化表計等的建設(shè),使以往數(shù)據(jù)類型較為單一、增長較為緩慢的情況發(fā)生轉(zhuǎn)變,將逐漸步入由復(fù)雜及異構(gòu)數(shù)據(jù)源廣泛存在和驅(qū)動的時代[1]。

    電力大數(shù)據(jù)是指通過傳感器、智能化設(shè)備、視頻監(jiān)控設(shè)備、音頻通信設(shè)備和移動中斷等各種數(shù)據(jù)采集渠道收集到的,結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集合[2]。

    電力大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)主要可以概括為以下幾個方面:首先是數(shù)據(jù)量大,包括了電網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營、運(yùn)營管理以及客戶管理等各個方面的海量數(shù)據(jù);其次是數(shù)據(jù)種類多,既有傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù),同時有圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù);再次是數(shù)據(jù)處理的速度快,然后是數(shù)據(jù)具有潛在的價值,最后是數(shù)據(jù)處理靈活性高,復(fù)雜程度高[3]。

    在國內(nèi)電力行業(yè)領(lǐng)域,國家電網(wǎng)公司已建立國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的信息集成平臺。隨著三地集中式數(shù)據(jù)中心的陸續(xù)投運(yùn),一級部署業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍的拓展,結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心的上線運(yùn)行,電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從總量和種類上都已初具規(guī)模。隨著后續(xù)智能電表的逐步普及,電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時效性層面進(jìn)一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時”特性,已在海量、實(shí)時的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)一步凸顯[4]。

    電力企業(yè)輸電線路運(yùn)維檢修的最大風(fēng)險表現(xiàn)為線路故障,線路故障的發(fā)生可能由線路缺陷、人員操作、社會環(huán)境、自然環(huán)境等內(nèi)外部多種因素造成。同時各種誘發(fā)因素之間也存在相互影響,例如人員操作、社會環(huán)境、自然環(huán)境等因素可能直接引發(fā)線路缺陷,間接導(dǎo)致線路故障。

    本文從某省級電力公司的電網(wǎng)輸電線路缺陷和線路故障線路數(shù)據(jù)特點(diǎn)和管理需求出發(fā),通過數(shù)據(jù)挖掘的方式建立多維度、多業(yè)務(wù)間的量化關(guān)系,全面了解電網(wǎng)設(shè)備故障類型,同時明確重點(diǎn)管理環(huán)節(jié),為進(jìn)一步分析工作提供方向指導(dǎo),同時深入分析典型故障,針對高、中、低危故障類型,形成分層管理體系,輔助指標(biāo)管理策略與完善指標(biāo)日常管理方法,為電力公司制定設(shè)備運(yùn)行故障分層管理工作方案提供數(shù)據(jù)支撐。

    1 總體分析思路

    本文數(shù)據(jù)分析過程以輸電線路故障數(shù)據(jù)為研究起點(diǎn)及核心,分析引發(fā)故障的關(guān)鍵因素,對引發(fā)線路故障的三大關(guān)鍵因素從時間、空間等多角度進(jìn)行規(guī)律和趨勢分析;在此基礎(chǔ)上,建立線路故障數(shù)據(jù)與缺陷數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分析,通過數(shù)據(jù)實(shí)際反映線路缺陷與故障間的邏輯關(guān)系,實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨業(yè)務(wù)的多維數(shù)據(jù)分析。應(yīng)對措施提出及應(yīng)用過程根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,引入風(fēng)險識別、評估及應(yīng)對體系,嘗試對關(guān)鍵分析結(jié)果提供風(fēng)險應(yīng)對措施,保證管理投入不缺失、不重復(fù)[5]。

    2 主要做法

    2.1 關(guān)聯(lián)分析設(shè)備缺陷,系統(tǒng)協(xié)同統(tǒng)籌管理

    (1)基于輸電線路缺陷類型分析,查找設(shè)備缺陷原因

    2012~2014年期間,某省級電力公司110kV、220kV、500kV輸電線路缺陷數(shù)據(jù)共計7995條。

    輸電線路缺陷類型包括被盜、大風(fēng)、零部件老化、異物影響、負(fù)荷電流增大、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、外力破壞等48項(xiàng),各類型線路缺陷數(shù)據(jù)數(shù)量和比例見表1。

    表1 2012~2014年設(shè)備缺陷統(tǒng)計表

    從線路缺陷類型分布看,在48類缺陷中,6類缺陷占總數(shù)的80%,即12.24%的缺陷類型占缺陷總數(shù)的80%,缺陷發(fā)生原因較集中。缺陷發(fā)生頻次較高的影響因素依次為被盜、大風(fēng)、零部件老化、異物影響、負(fù)荷電流增大和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等。

    被盜是線路缺陷的最主要原因, 2012~2014年期間發(fā)生的線路缺陷中42.22%由被盜導(dǎo)致。雖然數(shù)量大,但是從故障數(shù)據(jù)分析中,被盜并不能直接導(dǎo)致線路故障??梢哉f被盜對于線路故障風(fēng)險屬于高頻低危因素。

    在線路缺陷數(shù)據(jù)中,大風(fēng)導(dǎo)致的線路缺陷占13.52%,異物影響導(dǎo)致的線路缺陷占4.31%,是線路缺陷發(fā)生的第二、第四因素。同時大風(fēng)和異物影響也是直接導(dǎo)致線路故障的關(guān)鍵因素之一。因此可以說大風(fēng)對于線路故障風(fēng)險屬于高頻高危因素。

    2012~2014年期間雷害故障直接導(dǎo)致的線路缺陷數(shù)量53條,僅占缺陷數(shù)量的0.68%,直接導(dǎo)致的線路故障數(shù)量為91條,占故障數(shù)量的46%,雷害一旦發(fā)生則易引發(fā)線路故障,因此可以說雷害對于線路故障屬于低頻高危因素。

    (2)輸電線路缺陷與典型故障相關(guān)性分析

    各月發(fā)生的各類型缺陷與雷害、異物影響、大風(fēng)三類典型故障各月發(fā)生總數(shù)之間相關(guān)系數(shù)。T期,表示T月份各類缺陷條數(shù)與T月份典型故障條數(shù)之間的相關(guān)系數(shù);T+X期,表示T月份各類缺陷條數(shù)與T+X月份典型故障條數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)。

    為了保證相關(guān)性分析的合理性與準(zhǔn)確性,受到數(shù)據(jù)量的限制,在計算中對進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計算的故障類型數(shù)據(jù)和缺陷類型數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選。僅對記錄數(shù)量大于50條的故障或缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計算。

    線路故障數(shù)據(jù)中,異物影響、大風(fēng)故障記錄分別為28條、27條,記錄數(shù)量較少,因此將雷害、異物影響和大風(fēng)三類典型故障作為一個整體,計算各類缺陷與典型故障之間的相關(guān)系數(shù)。

    線路缺陷數(shù)據(jù)中,被盜、大風(fēng)、零部件老化、異物影響、負(fù)荷電流增大、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、外力破壞、大雨、工藝不佳、絕緣老化、材質(zhì)不良、產(chǎn)品零部件不合格、樹線矛盾、設(shè)備老化、過電壓、動物影響、自然環(huán)境、工藝不良、原因不明、地面塌陷、建設(shè)施工、雷害等22類線路缺陷記錄均大于50條,較適合計算與典型故障類型之間的相關(guān)系數(shù);漏裝錯裝、運(yùn)行環(huán)境等26類線路缺陷記錄均不足50條,因此不對以上類型缺陷做與典型故障類型之間的相關(guān)系數(shù),計算結(jié)果如表2所示。

    從表2的相關(guān)系數(shù)計算結(jié)果可以看到:T月各類缺陷與T月的故障之間的相關(guān)系數(shù)都很低,T月絕緣老化缺陷與T+1月的典型故障相關(guān)系數(shù)較高;T月設(shè)備老化缺陷與T+2月的典型故障相關(guān)系數(shù)較高;T月工藝不佳缺陷與T+3月的典型故障相關(guān)系數(shù)較高;被盜雖然是造成缺陷的最主要因素,但與典型故障在各期的相關(guān)系數(shù)都很低。

    (3)輸電線路缺陷與典型故障天數(shù)間隔相關(guān)性分析

    按照每一條輸電線路,分析線路缺陷與線路故障發(fā)生的時間關(guān)系。對每一天線路,以時間作為分析軸,所有缺陷與故障發(fā)現(xiàn)時間在時間軸上的位置,選擇典型故障發(fā)生時間作為原點(diǎn),對故障發(fā)生前180天內(nèi),該線路發(fā)生的每一項(xiàng)缺陷發(fā)生時間與該故障時間之間間隔的天數(shù)。例如,以某線路2013年6月19日雷害故障數(shù)據(jù)為核心,向前追溯2013年6月19日前180天內(nèi)的缺陷數(shù)據(jù),依次為2013年5月14日、2013年5月13日、2013年3月28日、2013年3月27日、2013年3月4日,計算距離2013年6月19日雷害故障發(fā)生的天數(shù),之后匯總所有線路故障時間與缺陷時間之間的間隔天數(shù),按照間隔天數(shù)對記錄條數(shù)進(jìn)行匯總計算,形成發(fā)生條數(shù)在0~180天之間的分布圖,如圖1所示。

    表2 設(shè)備故障及缺陷相關(guān)性統(tǒng)計

    圖1 故障與缺陷發(fā)生天數(shù)間隔統(tǒng)計

    圖1分析可見,典型故障與缺陷發(fā)生日期之間,故障發(fā)生前180天內(nèi)的缺陷中,93.1%距離故障發(fā)生約0~137天,占總體統(tǒng)計時間的76%;47.6%的缺陷分布在57~105天,占總體統(tǒng)計時間的26%; 41.3%的缺陷分布在72~105天,占總體統(tǒng)計時間的18%,可見距離缺陷發(fā)生2.5~3.5個月之間較易引發(fā)線路故障。

    2.2 風(fēng)險因素分類劃分,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行故障分層管理

    在明確指標(biāo)管理策略方面,輔助運(yùn)維檢修業(yè)務(wù)選擇關(guān)鍵監(jiān)控預(yù)警指標(biāo),并針對不同特點(diǎn)的指標(biāo)確定監(jiān)控策略[5]。

    通過線路故障數(shù)據(jù)與缺陷數(shù)據(jù)分析,可以將線路風(fēng)險因素按照發(fā)生的頻度和對線路的影響程度分為:高危、中危、高頻低危與低頻低危四大類型[6]。如圖2所示,紅色虛線區(qū)域內(nèi),屬于線路故障的高危因素,橙色虛線區(qū)域內(nèi),屬于線路故障的中危因素,黃色虛線區(qū)域內(nèi),屬于線路故障的高頻低危因素,綠色虛線區(qū)域內(nèi),屬于線路故障的低頻低危因素。

    圖2 線路故障風(fēng)險圖譜

    (1)高危因素

    特點(diǎn):一旦發(fā)生很可能導(dǎo)致線路故障,通常為外部自然環(huán)境,如雷害、火災(zāi)、覆冰、異物影響、大風(fēng)等或社會環(huán)境,如大型機(jī)械碰線等引發(fā)。而非內(nèi)部管理因素[7]。

    管理策略:這些外部因素可控性較低,難以通過內(nèi)部控制等管理手段降低其發(fā)生頻度。對這類高危因素的管理策略應(yīng)為將強(qiáng)監(jiān)控預(yù)警、應(yīng)急預(yù)案等措施通過縮短故障處置時間降低其對供電保障與電力設(shè)備損失的影響。在指標(biāo)監(jiān)控方面,利用發(fā)生在空間與時間分布上具有較強(qiáng)的集中性特點(diǎn),通過多年歷史故障與缺陷數(shù)據(jù),推測未來故障高發(fā)線路,預(yù)警未來故障發(fā)生的線路、運(yùn)營單位、電壓等級、月份等。

    (2)中危因素

    特點(diǎn):發(fā)生后不一定直接導(dǎo)致線路故障,通常為內(nèi)部管理問題造成,例如產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不合理、建設(shè)施工、工藝不佳、材質(zhì)不良、絕緣老化等。但是這些因素很可能成為故障的隱患,經(jīng)過一段時間惡化為線路故障。

    指標(biāo)管理策略:這些因素可以通過內(nèi)部管理提升降低其發(fā)生頻度。對這類因素的管理策略為通過監(jiān)控預(yù)警、及時檢修等措施減少其發(fā)生的次數(shù)。在指標(biāo)監(jiān)控方面,利用缺陷數(shù)據(jù)與故障發(fā)生在時間上的相關(guān)性,利用當(dāng)期數(shù)據(jù)實(shí)時監(jiān)控內(nèi)部運(yùn)維檢修管理缺陷,預(yù)警故障高發(fā)線路與時間[8]。

    (3)高頻低危因素

    特點(diǎn):發(fā)生次數(shù)高,但是不會直接或間接引發(fā)線路故障,突出表現(xiàn)為線路被盜。雖然不會直接引發(fā)嚴(yán)重的故障,但是不加控制將會造成財產(chǎn)損失。

    指標(biāo)管理策略:這些因素可以通過內(nèi)部管理提升降低其發(fā)生頻度。對這類因素的管理策略為通過線路改造、加強(qiáng)監(jiān)督等措施控制發(fā)生頻次。在指標(biāo)監(jiān)控方面,利用缺陷數(shù)據(jù)與故障發(fā)生數(shù)據(jù),通過橫向運(yùn)行單位和縱向時間比對,輔助管理對標(biāo)、與項(xiàng)目后評價,促進(jìn)管理提升。

    (4)低頻低危因素

    特點(diǎn):發(fā)生的次數(shù)與對線路的影響都很小。

    指標(biāo)管理策略:不作為管理重點(diǎn),在指標(biāo)管理方面,不予投入資源進(jìn)行日常監(jiān)控預(yù)警[9]。

    3 結(jié)束語

    電力大數(shù)據(jù)作為一種新興的技術(shù)和理念,雖處在發(fā)展階段,但展示出了數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的巨大能量。以數(shù)據(jù)為中心的信息化理念將變革傳統(tǒng)的信息化工作思路,促進(jìn)信息化與工業(yè)化深度融合,給電力行業(yè)帶來全新的工作方式,在智能電網(wǎng)建設(shè)、智慧城市建設(shè)中發(fā)揮更大的作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用必將促進(jìn)電力行業(yè)轉(zhuǎn)型升級,促進(jìn)能源節(jié)約和高效利用,對服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展、示范“電力先行”有積極意義[10]。

    本文以線路缺陷和線路故障數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過大數(shù)據(jù)挖掘方法形成對設(shè)備運(yùn)維的分層管理體系,通過監(jiān)控線路缺陷數(shù)據(jù),為日常運(yùn)維檢修計劃制定提供數(shù)據(jù)支撐。例如,基于“設(shè)備質(zhì)量類缺陷,如工藝不佳、設(shè)備老化、絕緣老化等與典型故障發(fā)生存在較高相關(guān)性。但工藝不佳、設(shè)備老化、絕緣老化類缺陷與當(dāng)月典型故障數(shù)據(jù)的相關(guān)性很低,但與T+1月~T+3月典型故障數(shù)據(jù)相關(guān)性較高”的結(jié)論,可以根據(jù)N年M月設(shè)備老化缺陷發(fā)生次數(shù),預(yù)警N年M+1月后的缺陷線路及同片區(qū)線路的故障發(fā)生幾率,可輔助制定N年M+1月~M+3月度運(yùn)維檢修計劃。

    [1]張沛. 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀及前景[J]. 電氣時代,2014(12):24-27.

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    2017-05-18)

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