基于智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析的狀態(tài)監(jiān)測與故障處理方法

林道鴻 方連航 萬信書 吳強 劉紅巖

摘要：本文針對大數(shù)據(jù)收集分析的狀態(tài)檢測與故障處理方法，問題研究了在統(tǒng)計大數(shù)據(jù)中所有的解決方法，闡述了其所存在的問題及解決方案，總結(jié)得出大數(shù)據(jù)在當代社會具有決定性作用的結(jié)論。

關鍵詞：智能配電網(wǎng)；大數(shù)據(jù)分析；監(jiān)測

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）07-0100-02

在我國傳統(tǒng)的配電網(wǎng)為了保障安全問題往往不會采用壓力比較大的配電網(wǎng)進行安裝，一般會使用中壓配電網(wǎng)，并且利用輻射的內(nèi)部結(jié)構(gòu)使得設備在運行的時候會產(chǎn)生單向流動的電網(wǎng)絡。為了使得配電網(wǎng)工作高效并且安全，現(xiàn)在我國普遍采用智能配電網(wǎng)，并且努力利用DG的安裝位置是的輸出功率正常，符合安全性以及運行高效學習保障。

1 故障處理方法

1.1 提前分析相關數(shù)據(jù)

在進行配電網(wǎng)工作之前，對于相關的功能進行提前的測試，記錄下來數(shù)據(jù)，對實際的工作效果進行判斷，使得工作可以比較快速而且高效的完成。舉個例子，在傳感設備的設置上，對于其工作而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析，將數(shù)據(jù)完整地進行記錄，然后對數(shù)據(jù)進行選擇，選擇出其中有用的信息制定出比較符合客觀規(guī)律的工作計劃以及方法，利用這些工作計劃以及方法來減少要分析的數(shù)據(jù)量，然后制定出一個故障排除以及設備監(jiān)測的初始特征量矩陣。對這些特征量進行選取，網(wǎng)絡關聯(lián)矩陣構(gòu)建就是區(qū)域數(shù)據(jù)的預備處理[1]。

1.2 各種數(shù)據(jù)的結(jié)合

為了更好的進行設備狀態(tài)的監(jiān)測，以及設備工作環(huán)節(jié)效率的保證，對于數(shù)據(jù)的融合必須要著手進行準備。對空間上的單電氣特征量進行一定程度的融合，使得這些電氣特征量可以在檢測工作狀態(tài)的時候融合在一起，成為一個單時段電氣特征量的狀態(tài)監(jiān)測矩陣，在這些矩陣進行安裝之后，可以將數(shù)據(jù)在時間序列上進一步的擴展，最終效果就是合成一個高維度時空的狀態(tài)監(jiān)測矩陣。這種矩陣還在進行檢測分析的時候?qū)收系姆治龊苡袔椭?/p>

1.3 數(shù)據(jù)分析實體構(gòu)建

緊跟著數(shù)據(jù)分析的就是這種對數(shù)據(jù)的多維度尺度分析，對高維度的時空狀態(tài)監(jiān)測矩陣進行工作處理，使得各種數(shù)據(jù)以及工作的狀態(tài)在不變的情況下可以使得低維度的空間也可以顯示高維度的數(shù)據(jù)，這樣就把數(shù)據(jù)分析的難度大大降低了，數(shù)據(jù)實體建構(gòu)就可以比較輕松的實現(xiàn)了，數(shù)據(jù)可視化也就大概成功了[2]。數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價值量會在一定的程度上降低，使得數(shù)據(jù)可以進一步在基礎數(shù)據(jù)量的程度上進行融合，數(shù)據(jù)分析可以比較快速的進行。矩陣由于數(shù)據(jù)的可視化處理，使得數(shù)據(jù)的時間序列可以比較快速地進行擴大以及豐富，數(shù)據(jù)會在一定程度上形成一個非常嚴密的，維度比較高的時空狀態(tài)監(jiān)測矩陣，這樣使得數(shù)據(jù)的實體化表現(xiàn)就更加明顯了。

1.4 設備運行狀態(tài)研究分析

這個過程是基于數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化的過程之后來進行研究的，這個需要我們在保持各種數(shù)據(jù)的狀態(tài)研究的方法不變的前提之下對于結(jié)果進行研究，在參考數(shù)據(jù)網(wǎng)的運行狀態(tài)以及情況來制定處理方法，一般我們會采用非正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)狀態(tài)優(yōu)化，這樣可以在有許多不利因素的情況下，仍然能得到準確的數(shù)據(jù)并且減少和降低其修正控制。當發(fā)現(xiàn)非正常狀態(tài)下數(shù)據(jù)不能采取合適的調(diào)節(jié)時，必須轉(zhuǎn)換其方式，改變收集數(shù)據(jù)的方法，然后再運用自愈功能，預防和控制相關因素的影響[3]。更重要的是，當大數(shù)據(jù)處于監(jiān)測狀態(tài)時，如果直接對其進行數(shù)據(jù)的處理，不能合理的將數(shù)據(jù)的準確性提高，對故障的處理也就達不到相應的要求，所以對高維時空的處理技術必須處于監(jiān)測狀態(tài)，在進行相應的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和處理。

2 對相應數(shù)據(jù)故障處理的設計

2.1 接收數(shù)據(jù)處理

接收數(shù)據(jù)處理的特征具有不確定性和區(qū)域分差性，選取合適的參考對象，不僅能提高數(shù)據(jù)接收的能力與強度，還能加快數(shù)據(jù)的預處理。選取合適的特征狀態(tài)，對網(wǎng)絡的矩陣關聯(lián)也有一定的處理運用，但是這樣的前提是必須明確對各個節(jié)點和區(qū)域之間的關聯(lián)，以合理的狀態(tài)對數(shù)據(jù)進行檢測和規(guī)范化狀態(tài)，還能進一步提高數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量。相對于結(jié)合過的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，設計其統(tǒng)計方法不僅需要完成對其功率和電氣情況的統(tǒng)計，還應該在有合適推斷的環(huán)境下進行。為了增加其概率的統(tǒng)計，都應該從有功功率，無功功率和其他方面加以合理的推測和分析。網(wǎng)絡關聯(lián)也是其影響因素之一，在配電系統(tǒng)中的網(wǎng)絡信息，能加快對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計速度，并且還能促進分析情況，對數(shù)據(jù)自動做出合理的分析和討論。

2.2 數(shù)字特征的選擇

現(xiàn)在普遍使用的智能配電網(wǎng)會有幾種不同的數(shù)據(jù)處理方式以及設備故障的發(fā)生的種類，這些故障類型根據(jù)處理的方式又有不同的難易程度。一般智能配電網(wǎng)會有常見的幾種方式，比如單相接地產(chǎn)生的故障，三相短路等多種故障類型，并且對于故障的處理方式也各不相同。在檢測排查的過程中，最難進行檢測以及處理的就是單相接地故障，為了使得這些保護以及設備故障排查的方法融合并且可以發(fā)生相應的作用，對不同數(shù)據(jù)的特征量可以進行融合處理，使多種特征量可以發(fā)揮作用。海量的數(shù)據(jù)要進行一個完整模型的構(gòu)建，使用規(guī)范的語言進行構(gòu)建，使用合理的模型進行數(shù)據(jù)融合以及高效率的存儲以及查詢利用。

2.3 數(shù)據(jù)分析合理化

本文在建立數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)計劃的條件下，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維的矩陣，然后再對其加以分析處理，也可以將高維的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維的，再利用多維的尺度，在不影響大數(shù)據(jù)整體合理性的前提下，將數(shù)據(jù)密度可以加大，并且在離散程度加大的情況下，不僅能將距離定義為對象與之外的數(shù)字合理承包在大數(shù)據(jù)之中，之后再確定各個數(shù)據(jù)的局部進行整體的理論分析。再運用二維空間的矩陣，基于密度的局部因子提高其合理的靈敏性。

2.4 各種數(shù)據(jù)管理的合理具體化

在智能電網(wǎng)建立與管理的工程中，多種信息會進行融合與管理，建立可以方便于信息提取的信息互相操作模型。與傳統(tǒng)的電網(wǎng)相比，智能電網(wǎng)的數(shù)據(jù)類型比較復雜，所包含的類型也非常的豐富。如何選擇一種合適的方法是我們需要進行考慮的。我們需要綜合利用統(tǒng)計方法，支持向量機、相關向量機等比較合理的理論進行融合與處理，研究異構(gòu)數(shù)據(jù)融合以及挖掘數(shù)據(jù)的方式。設備會產(chǎn)生故障絕對不是一個直接發(fā)生的過程，而是一個慢慢積攢的過程，質(zhì)變的發(fā)生并不是一蹴而就得到的。多年進行積累的時候會使得數(shù)據(jù)的分析以及提取更加具有意義，這種大數(shù)據(jù)下的研究以及積累會更具有使用度，更加具有參考價值。

3 結(jié)語

在不久的未來，我們會采用可以處理分析巨量數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)進行使用與工作，這種智能的處理裝置會為我們的生活帶來許多的便利。在運行設備的時候會產(chǎn)生許多的數(shù)據(jù)，云平臺以及大數(shù)據(jù)分析會使得電力問題的分析、電力設備檢修、電力裝置信息系統(tǒng)的檢測有完備的技術支持，并且結(jié)果的分析是比較可靠以及具體的，有利于信息檢測。

參考文獻

[1]趙慶周，李勇，田世明，等.基于智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析的狀態(tài)監(jiān)測與故障處理方法[J]. 電網(wǎng)技術，2016，40（3）：774-780.

[2]柴謙益，鄭文斌，潘捷凱，等.基于大數(shù)據(jù)分析的智能配電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測與故障處理方法研究[J].現(xiàn)代電子技術，2018（4）：105-108.

[3]牛林. 基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)設備狀態(tài)檢測與預警技術的研究[D].浙江大學，2015.