電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的數(shù)據(jù)科學(xué)問題:挑戰(zhàn)與展望

李 剛, 張 博, 趙文清, 劉云鵬, 高樹國(guó)

(1. 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院, 河北省保定市 071003; 2. 河北省輸變電設(shè)備安全防御重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué)), 河北省保定市 071003; 3. 國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司電力科學(xué)研究院, 河北省石家莊市 050021)

0 引言

電力設(shè)備作為電力系統(tǒng)運(yùn)行的基本要素,其運(yùn)行狀態(tài)直接影響著能源電力系統(tǒng)的效能。電力設(shè)備(如發(fā)電機(jī)、變壓器、繼電保護(hù)裝置等)的狀態(tài)評(píng)估工作(如風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)預(yù)測(cè)、變壓器剩余壽命、輸電線路狀態(tài)監(jiān)測(cè)等)對(duì)保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行有著重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。隨著智能電網(wǎng)體系的不斷完善,電力設(shè)備的類型、數(shù)量、工況復(fù)雜性等大幅增加。設(shè)備的日趨復(fù)雜和規(guī)模的不斷龐大,使優(yōu)質(zhì)高效的數(shù)據(jù)分析模型在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估與應(yīng)急事件響應(yīng)中顯得尤為重要。2015年烏克蘭電力系統(tǒng)大范圍停電事件[1]警告我們,電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估已經(jīng)進(jìn)入了數(shù)據(jù)敏感時(shí)期,更迫切地需要研究新型數(shù)據(jù)分析模型應(yīng)用于電力系統(tǒng)。

到目前為止,已有諸多數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用于電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的各個(gè)領(lǐng)域,研究者們針對(duì)設(shè)備的元部件、多部件組合、多條件組合等不同角度,從專家系統(tǒng)、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方式、數(shù)據(jù)挖掘方式和智能算法等角度,研究數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用于電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估的可行性。同時(shí),得益于多樣的數(shù)據(jù)獲取方式,現(xiàn)階段設(shè)備本體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、工況運(yùn)檢數(shù)據(jù)、環(huán)境氣象數(shù)據(jù)、家族質(zhì)量史等數(shù)據(jù)日趨規(guī)模。數(shù)據(jù)顯示,僅國(guó)家電網(wǎng)有限公司的入網(wǎng)智能電表數(shù)據(jù),年產(chǎn)數(shù)據(jù)量就達(dá)到了200 TB,國(guó)網(wǎng)災(zāi)備中心的數(shù)據(jù)量,更是接近了15 PB[2]。電力設(shè)備狀態(tài)信息數(shù)據(jù)逐漸趨向形成一個(gè)全景、龐大、多元的綜合數(shù)據(jù)體,如何采用恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理原理建立完整的集設(shè)備信息采集、傳輸、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)、集成、挖掘分析、展示、設(shè)備維護(hù)、信息再學(xué)習(xí)的完整電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估處理體系模型[3],是擺在當(dāng)下研究者面前的一大問題。

當(dāng)下,以大數(shù)據(jù)技術(shù)為代表的一系列數(shù)據(jù)科學(xué)理論方法,已經(jīng)滲透到醫(yī)療、金融、環(huán)境、工業(yè)等諸多領(lǐng)域并取得了相應(yīng)的應(yīng)用成果。同時(shí)在國(guó)家層面上,美國(guó)于2013年頒布了大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃[4],同年中國(guó)發(fā)布的《中國(guó)電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書》確立了大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能電網(wǎng)設(shè)備安全運(yùn)行、電力設(shè)備數(shù)據(jù)管理、電力市場(chǎng)業(yè)務(wù)分析上的應(yīng)用前景和潛在價(jià)值?，F(xiàn)階段國(guó)家電網(wǎng)正逐步建立電力設(shè)備信息全數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)處理體系,數(shù)據(jù)科學(xué)在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域的重要性步入一個(gè)嶄新的高度。

本文在對(duì)電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估方法進(jìn)行概述的基礎(chǔ)上,分析現(xiàn)階段電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估工作中的面臨的數(shù)據(jù)科學(xué)問題,探討了電力設(shè)備在數(shù)據(jù)科學(xué)背景下的關(guān)鍵技術(shù)和研究趨勢(shì),同時(shí)論述了數(shù)據(jù)科學(xué)在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的典型應(yīng)用場(chǎng)景,最后結(jié)合相關(guān)工作實(shí)際,展望了數(shù)據(jù)科學(xué)在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域的潛在發(fā)展方向。

1 電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估方法概述及面臨問題

自20世紀(jì)70年代美國(guó)麻省理工學(xué)院Schweppe和Widles兩位教授開創(chuàng)性地總結(jié)并建立電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估模型以來,電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法已經(jīng)歷經(jīng)近50年的發(fā)展歷程[5-7],衍生出了多種評(píng)估方法。從時(shí)間維度上,可以將電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估分為預(yù)期狀態(tài)評(píng)估、瞬時(shí)狀態(tài)評(píng)估和自適應(yīng)狀態(tài)評(píng)估[8]。

傳統(tǒng)電力設(shè)備故障診斷方法受數(shù)據(jù)源質(zhì)量、分析技術(shù)等制約,往往只對(duì)設(shè)備進(jìn)行預(yù)期狀態(tài)評(píng)估,在瞬時(shí)狀態(tài)評(píng)估和自適應(yīng)狀態(tài)評(píng)估中研究較為匱乏。隨著電力系統(tǒng)并網(wǎng)設(shè)備的增加、傳感器技術(shù)的改進(jìn),產(chǎn)生了海量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和檢測(cè)數(shù)據(jù)等,傳統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)估方法逐漸顯露出了一些不足,主要體現(xiàn)在:①傳統(tǒng)的因果框架下的狀態(tài)評(píng)估方法因設(shè)備機(jī)理、工況較復(fù)雜,難以建立完備的知識(shí)庫(kù)且維護(hù)成本高、更新難度大;②傳統(tǒng)的閾值處理法逐漸顯現(xiàn)出對(duì)不同設(shè)備、不同運(yùn)行條件下的評(píng)估片面性;③由于管理層級(jí)的隸屬不同、信息參量格式不一致等原因,導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)法有效利用。

伴隨大型電力工程的實(shí)施,電力設(shè)備體現(xiàn)出了集成度高、部件耦合性強(qiáng)的特點(diǎn)。同時(shí)高性能通信網(wǎng)絡(luò)和傳感器的應(yīng)用和普及,使電網(wǎng)信息系統(tǒng)可以快速獲取設(shè)備電壓、電流、振動(dòng)、頻率、溫度、油脂氣體等諸多信息[9]。因此,當(dāng)下電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估模型,可囊括不同地域、類型、時(shí)區(qū)的數(shù)據(jù)集。這就要求數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)具備將多種在空間上隔離、在時(shí)間上異步的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合、關(guān)聯(lián)同步的能力,以及具備通過語(yǔ)法整合和算法分析,發(fā)現(xiàn)離散的異構(gòu)數(shù)據(jù)集中所隱藏的關(guān)聯(lián)性的能力,從而可以挖掘電力設(shè)備在部件級(jí)、系統(tǒng)級(jí)等方面潛在的信息?？偟膩碚f,現(xiàn)階段電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域可大致歸納為以下幾個(gè)特點(diǎn)。

1)截至2017年底,美國(guó)電網(wǎng)已接入超2 500個(gè)同步相量測(cè)量裝置,通過實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知方式傳輸,其響應(yīng)速度較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控(SCADA)相比提高了100倍[2],這就需要評(píng)估系統(tǒng)具有更高的數(shù)據(jù)處理實(shí)效性。

2)待處理數(shù)據(jù)維度更大、數(shù)據(jù)密度更低。暫且不考慮電網(wǎng)生產(chǎn)、市場(chǎng)營(yíng)銷、企業(yè)運(yùn)行管理等非設(shè)備類數(shù)據(jù),僅電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)就包含設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、設(shè)備檢修維護(hù)日志、設(shè)備仿真數(shù)據(jù)等。根據(jù)數(shù)據(jù)類型亦可歸納為:二維數(shù)據(jù)流、圖像數(shù)據(jù)、波形數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類型。

3)并行化處理能力與存儲(chǔ)同步性更高。多數(shù)據(jù)

源大容量數(shù)據(jù)采集要求數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)支持多種類數(shù)據(jù)的高帶寬傳輸(例如:SCADA系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采樣間隔達(dá)到3～4 s,智能電表以5 min為采樣周期實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)[2])。同時(shí)電力設(shè)備會(huì)發(fā)生概率性偶發(fā)故障導(dǎo)致的局部網(wǎng)絡(luò)瞬時(shí)數(shù)據(jù)洪峰,電力設(shè)備斷路器開關(guān)需在納秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)傳輸、分析、響應(yīng)過程,這就給電力數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)分析平臺(tái)提出了更高的要求。

4)設(shè)備數(shù)據(jù)具有不確定性。電力設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜,表征設(shè)備狀態(tài)的指標(biāo)眾多,在狀態(tài)評(píng)估過程中具有諸多不確定性問題。例如,評(píng)估指標(biāo)存在定性與定量描述問題;評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置存在主觀隨意性和客觀失真性問題;評(píng)估指標(biāo)的狀態(tài)等級(jí)邊界存在信息模糊性與隨機(jī)性等問題。

2 數(shù)據(jù)科學(xué)背景下電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估的關(guān)鍵技術(shù)與研究趨勢(shì)

數(shù)據(jù)科學(xué)概念最早由圖靈獎(jiǎng)獲得者Peter Naur在1974年提出。目前普遍認(rèn)為是一種涵蓋數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息論、自動(dòng)控制理論、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)方法、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)和可視化技術(shù)的綜合學(xué)科。對(duì)比大數(shù)據(jù)技術(shù)較公認(rèn)的“3V”特性(即容量大、多樣性和高速性)而言。數(shù)據(jù)科學(xué)的研究特點(diǎn)可總結(jié)為:用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式研究科學(xué)問題,同時(shí)以科學(xué)的理論為基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學(xué)圖靈獎(jiǎng)獲得者Jim Gray博士根據(jù)人類歷史的科學(xué)研究歷程,提出在經(jīng)歷了實(shí)驗(yàn)科學(xué)、理論科學(xué)和計(jì)算科學(xué)的進(jìn)程后,科學(xué)研究正迎來“第四范式”——數(shù)據(jù)科學(xué),即從實(shí)驗(yàn)推理論證的計(jì)算科學(xué),轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué),強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)在科研中的基礎(chǔ)地位[10]。

現(xiàn)代電力設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),包涵SCADA數(shù)據(jù)、廣域監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)、數(shù)字故障錄波器數(shù)據(jù)、事件序列記錄器數(shù)據(jù)、從終端用戶獲取的電源管理單元數(shù)據(jù),以及諸如地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)等[11],是一個(gè)典型的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合。這就要求電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估跳出通常情況下結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析處理的局限,在數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用背景下,其將是一個(gè)包含半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大規(guī)模集群并行計(jì)算、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化的綜合數(shù)據(jù)處理技術(shù)體系。因此,本文歸納了數(shù)據(jù)科學(xué)背景下電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估的一般技術(shù)流程,如圖1所示。未來電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估的趨勢(shì)是建立一個(gè)集電力設(shè)備多種類狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)與可視化展示等全生命周期的模型,下面將著重討論幾個(gè)關(guān)鍵問題及其研究進(jìn)展與趨勢(shì)。

圖1 數(shù)據(jù)科學(xué)背景下電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估的一般技術(shù)流程Fig.1 General technical process for the state evaluation of power equipment under data science background

2.1 電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)

由于電力設(shè)備大都暴露在工況復(fù)雜的外界環(huán)境中,導(dǎo)致經(jīng)采集、傳輸而來的數(shù)據(jù)集中包含諸多非正常數(shù)據(jù)[12-13],具體分類如圖2所示。以往在清洗單一設(shè)備數(shù)據(jù)時(shí)通常采用刪除、替換和插補(bǔ)等方法,或在傳送過程中采用多種校驗(yàn)方式進(jìn)行驗(yàn)證,但由于當(dāng)下數(shù)據(jù)種類多樣且電網(wǎng)對(duì)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控水平的提高,對(duì)電力設(shè)備數(shù)據(jù)清洗提出了新的要求。

圖2 電力設(shè)備數(shù)據(jù)價(jià)值分類Fig.2 Power equipment data value classification

由于數(shù)據(jù)集體現(xiàn)出越來越強(qiáng)的設(shè)備綜合特征表達(dá)能力,若對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗時(shí)只針對(duì)部件級(jí)的診斷需求,則會(huì)使得原始數(shù)據(jù)被局部診斷問題所約束、破壞,降低了設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的泛化性。現(xiàn)有研究進(jìn)展尚無(wú)法做到對(duì)設(shè)備多種數(shù)據(jù)同時(shí)清洗,大多采用規(guī)避閾值法處理數(shù)據(jù)的方式。例如根據(jù)風(fēng)機(jī)運(yùn)行功率與實(shí)時(shí)風(fēng)速建立模型[14],依據(jù)輸變電設(shè)備狀態(tài)信息契合客觀時(shí)序規(guī)則建立模型[15],或者不依據(jù)輸電設(shè)備機(jī)理與工作線路影響,根據(jù)所采集數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特征建立模型[16],上述均從電力設(shè)備數(shù)據(jù)所具有的某一共性特征出發(fā),以達(dá)到對(duì)多維度數(shù)據(jù)同時(shí)清洗的目的。

然而,電力設(shè)備通常具有高耦合性,對(duì)設(shè)備并發(fā)數(shù)據(jù)同時(shí)清洗,必然會(huì)使某些設(shè)備部件的故障、異常等數(shù)據(jù)被當(dāng)作噪聲處理,導(dǎo)致后續(xù)的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果出現(xiàn)偏差。目前已有研究者討論對(duì)噪聲和異常值進(jìn)行監(jiān)測(cè)、分類[17]。例如,針對(duì)相量測(cè)量單元(PMU)數(shù)據(jù)的擾動(dòng)事件分類[18],依據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則、基于密度聚類和小波變化等統(tǒng)計(jì)模型對(duì)變壓器中油中溶解氣體分析(DGA)數(shù)據(jù)預(yù)處理和噪聲分類等[19],但是從電力設(shè)備多維狀態(tài)數(shù)據(jù)的噪聲分類中發(fā)現(xiàn)設(shè)備部件的異常,仍顯得有些吃力。同時(shí),現(xiàn)階段研究表明,在大統(tǒng)計(jì)量數(shù)據(jù)中,過于傾向從設(shè)備噪聲中獲取信息可能造成信息的無(wú)中生有,導(dǎo)致設(shè)備局部部件可疑點(diǎn)的信息量不必要的增加。研究者需進(jìn)一步探究如何權(quán)衡噪聲及“偽噪聲”的利用價(jià)值。

2.2 電力設(shè)備狀態(tài)信息融合技術(shù)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法只能對(duì)設(shè)備特定部件的單一狀態(tài)量進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估,無(wú)法反映設(shè)備綜合運(yùn)行狀況并進(jìn)行合理預(yù)測(cè)[20]。設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)與設(shè)備機(jī)理并不是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,存在較多的耦合性,信息融合可以使設(shè)備狀態(tài)評(píng)估方式從單一電氣量分析擴(kuò)展到多電氣量、狀態(tài)量、開關(guān)量的復(fù)合評(píng)估方式。信息融合一般分為3種:數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合?，F(xiàn)有研究方法中,通常將設(shè)備多種狀態(tài)參量分別評(píng)估加以打分,再使用卡爾曼濾波器、證據(jù)理論模型、模糊集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,并借助權(quán)重、評(píng)分等方式對(duì)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行決策級(jí)融合[21-22],在數(shù)據(jù)級(jí)和特征級(jí)融合的案例尚不多見。

電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估的決策級(jí)(或多級(jí)決策)的信息融合雖可以評(píng)價(jià)設(shè)備的整體狀態(tài),但由于設(shè)備機(jī)理復(fù)雜,且評(píng)價(jià)規(guī)則樹仍需研究者根據(jù)實(shí)驗(yàn)和專家經(jīng)驗(yàn)建立,無(wú)法避免主觀因素帶來的影響,而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)級(jí)融合仍是當(dāng)下研究熱點(diǎn)之一?，F(xiàn)階段,國(guó)家電網(wǎng)有限公司正逐步探索在電網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控平臺(tái)中實(shí)施數(shù)據(jù)標(biāo)簽化,即通過統(tǒng)一各個(gè)設(shè)備監(jiān)測(cè)量的數(shù)據(jù)模型來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)級(jí)信息融合[23]。

2.3 電力設(shè)備狀態(tài)信息的存儲(chǔ)技術(shù)

目前,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已無(wú)法滿足當(dāng)下設(shè)備狀態(tài)評(píng)估對(duì)大容量、高并發(fā)、快速響應(yīng)的數(shù)據(jù)處理需求和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、設(shè)備故障協(xié)同處理等業(yè)務(wù)需求。與傳統(tǒng)存儲(chǔ)平臺(tái)相比,云平臺(tái)則可以很好地應(yīng)對(duì)以上問題,有研究者指出,云計(jì)算平臺(tái)在執(zhí)行效率上有顯著優(yōu)勢(shì)[24],如式(1)所示。

(1)

式中:β為風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);rc為風(fēng)險(xiǎn)控制率;e為兩平臺(tái)預(yù)期執(zhí)行差異;a為兩平臺(tái)實(shí)際執(zhí)行差異。結(jié)果顯示,云平臺(tái)在數(shù)據(jù)處理速度、正確率、預(yù)期返回值、數(shù)據(jù)備份等方面,均優(yōu)于非云平臺(tái)。

如表1所示,目前已有多種成熟的云存儲(chǔ)模型,并逐步在電力系統(tǒng)中應(yīng)用。例如,基于Hadoop平臺(tái)多副本一致哈希數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的輸變電設(shè)備信息模型[25],基于HBase數(shù)據(jù)庫(kù)建立分布式計(jì)算和二級(jí)索引機(jī)制相結(jié)合實(shí)現(xiàn)快速檢索變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)[26]。由于當(dāng)下設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)類型多樣(圖片、聲音、文本、流數(shù)據(jù)、大體量歷史數(shù)據(jù)等),數(shù)據(jù)需求場(chǎng)景不一(設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)分析、歷史狀態(tài)全景評(píng)估、異?？焖贆z測(cè)等),筆者認(rèn)為需結(jié)合電力設(shè)備數(shù)據(jù)特征,建立多存儲(chǔ)模型結(jié)合的復(fù)合型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架。

表1 常見云存儲(chǔ)模型Table 1 Common cloud storage models

2.4 電力設(shè)備狀態(tài)信息可視化技術(shù)

現(xiàn)有的設(shè)備可視化規(guī)范依據(jù)的是《電力系統(tǒng)圖形描述規(guī)范》,由于圍繞電力設(shè)備的數(shù)據(jù)采集不斷細(xì)化,數(shù)據(jù)分析處理的規(guī)模不斷擴(kuò)大,狀態(tài)評(píng)估模型呈現(xiàn)出實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量巨大、智能化調(diào)度需求增加和系統(tǒng)綜合分析要求明顯等特點(diǎn),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)展示技術(shù)無(wú)法滿足當(dāng)下的業(yè)務(wù)需求。研究表明,人類從視覺獲取的信息占總信息量的80%以上[27],現(xiàn)今電力設(shè)備狀態(tài)信息囊括數(shù)值類、文字類、圖像類、音/視頻類，以及設(shè)備各部件參數(shù)間的耦合數(shù)據(jù)。因此需要一個(gè)較好的數(shù)據(jù)可視化展示模型,真實(shí)客觀、生動(dòng)有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果?，F(xiàn)階段既有基于電力系統(tǒng)圖形規(guī)范實(shí)現(xiàn)設(shè)備局部級(jí)綜合狀態(tài)信息的可視化呈現(xiàn)模型[28],也有基于第三方平臺(tái)技術(shù)的可視化模型[29]。但不同用戶(例如運(yùn)維、檢修、設(shè)備廠商等)對(duì)可視化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)需求不同,導(dǎo)致現(xiàn)階段還未出現(xiàn)綜合的可視化展示模型框架,隨著計(jì)算視覺和虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的不斷發(fā)展,為可視化平臺(tái)及基于可視化的故障、失效發(fā)現(xiàn)機(jī)制提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

3 幾種典型應(yīng)用場(chǎng)景

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)在狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域的不斷深入,未來電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估不再拘泥于定期檢測(cè)、例行維護(hù)和事后搶修的模式,而是如圖3所示,可根據(jù)不同需求,綜合提取電力設(shè)備多種特征參量,對(duì)高耦合性的設(shè)備提出具有針對(duì)性的評(píng)估需求,做到“對(duì)癥下藥”,以延長(zhǎng)資產(chǎn)使用壽命、減少運(yùn)維成本等。

圖3 典型應(yīng)用場(chǎng)景Fig.3 Typical application scenarios

3.1 電力設(shè)備信息特征提取

隨著數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的不斷發(fā)展,電力設(shè)備狀態(tài)信息日趨形成集電氣量運(yùn)行與工況數(shù)據(jù)、多種文本記錄、部件紅外紫外與絕緣老化等圖像、振動(dòng)與局部放電波形等在內(nèi)的多源數(shù)據(jù)集,對(duì)其進(jìn)行綜合分析,既可以從縱向時(shí)序角度發(fā)現(xiàn)設(shè)備各部件潛在的狀態(tài)變化規(guī)律,也可以橫向?qū)Ρ仍O(shè)備類別、運(yùn)行地域環(huán)境、生產(chǎn)信息等,為發(fā)現(xiàn)設(shè)備家族缺陷、故障發(fā)生規(guī)律以及確定設(shè)備維修策略提供有力依據(jù)。

1)電力設(shè)備文本信息挖掘

電力設(shè)備文本數(shù)據(jù)大致可分為設(shè)備臺(tái)賬類、日常檢修巡檢類和故障記錄類,包括設(shè)備規(guī)格記錄、試驗(yàn)與檢修記錄、巡檢與帶電檢測(cè)記錄、故障與缺陷描述報(bào)告和事件順序記錄等在內(nèi)的多種文本數(shù)據(jù)[30],是極少數(shù)可以貫穿電力設(shè)備從生產(chǎn)到報(bào)廢整個(gè)生命周期的數(shù)據(jù)集。由于文字對(duì)設(shè)備信息的描述具有語(yǔ)義偏差、描述信息字段化且描述程度閾值化的特點(diǎn),導(dǎo)致電力設(shè)備的文本挖掘尚屬探索階段?，F(xiàn)有成果中有針對(duì)斷路器建立與國(guó)家電網(wǎng)有限公司評(píng)價(jià)導(dǎo)則相結(jié)合的語(yǔ)義庫(kù),實(shí)現(xiàn)依據(jù)缺陷文本對(duì)斷路器狀態(tài)評(píng)估的實(shí)例[30],針對(duì)結(jié)構(gòu)、機(jī)理更加復(fù)雜的變壓器等設(shè)備則有待研究。同時(shí),如何建立與電力設(shè)備運(yùn)行機(jī)理、規(guī)律對(duì)應(yīng)的自然語(yǔ)言語(yǔ)料庫(kù),是現(xiàn)階段解決電力設(shè)備中文文本數(shù)據(jù)語(yǔ)義沖突和文本信息分類檢索[31]等問題的關(guān)鍵,并有待進(jìn)一步研究。

2)電力設(shè)備圖像信息識(shí)別

圖像數(shù)據(jù)可以直觀地呈現(xiàn)出設(shè)備(例如輸變電線路、絕緣子,電力變壓器套管、油溫、繞組溫度等)特征。在電力設(shè)備快速巡檢、故障定位和狀態(tài)評(píng)估等人工較難作業(yè)和判定測(cè)量的工作中,具有較大的應(yīng)用前景。例如,采用模板匹配算法和Canny邊緣檢測(cè)算法相結(jié)合對(duì)絕緣子覆冰厚度進(jìn)行檢測(cè),達(dá)到與人工測(cè)量平均值相差1.5 mm的精確度[32];采用改進(jìn)的多尺度Retinex算法與Fisher準(zhǔn)則函數(shù)相結(jié)合對(duì)惡劣條件下絕緣子灰密程度進(jìn)行識(shí)別,準(zhǔn)確率可達(dá)95%[33]。對(duì)于設(shè)備集成度、復(fù)雜度更高的電力變壓器等大型綜合設(shè)備來說,還有待進(jìn)一步研究。

3)電力設(shè)備波形信息分析

電力設(shè)備運(yùn)行過程中不但會(huì)生成諸多電氣量數(shù)據(jù),也會(huì)伴隨多種物理現(xiàn)象產(chǎn)生,如局部放電、部件振動(dòng)等設(shè)備內(nèi)部現(xiàn)象和雷擊、地震等外在工況現(xiàn)象。提取此類信息量的波形,可以挖掘設(shè)備運(yùn)行的物理特性,確定設(shè)備損耗情況(如絕緣損耗),發(fā)現(xiàn)環(huán)境工況對(duì)設(shè)備的直接影響。經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析、傅里葉變換等無(wú)法較好地表現(xiàn)信號(hào)的頻域特征,研究者通常采用時(shí)域和頻域處理相結(jié)合的模型。例如,采用基于Hilbert-Huang變換、Wigner-Ville分布、小波分析等方法,在變壓器振動(dòng)[34]、局部放電[35]和輸變電設(shè)備雷擊[36]等場(chǎng)景取得了較好的應(yīng)用效果。

由于電力設(shè)備集成化程度較高且大多露天運(yùn)行,信號(hào)中存在多種信號(hào)疊加(如電力變壓器負(fù)載引起的鐵芯與繞組振動(dòng)疊加)和周邊信號(hào)干擾(局部放電夾雜的窄帶干擾和白噪聲等)的現(xiàn)象,有研究者提出了采用深度學(xué)習(xí)方法解決振動(dòng)信號(hào)復(fù)雜而帶來的診斷困難問題[37],以及采用小波包和模態(tài)分解結(jié)合降低振動(dòng)噪聲[35]的模型。但如何更有效地處理波形信號(hào)中的信號(hào)疊加、噪聲信號(hào)、非平穩(wěn)信號(hào)等,仍需更深入研究。

3.2 電力設(shè)備全景狀態(tài)評(píng)估

當(dāng)前的電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估工作,已呈現(xiàn)出從設(shè)備單一部件的評(píng)估向設(shè)備全景狀態(tài)評(píng)估發(fā)展的趨勢(shì)。傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)和經(jīng)驗(yàn)公式(如針對(duì)高壓斷路器的模糊綜合評(píng)價(jià)法、針對(duì)電力變壓器的三比值法等)雖具有較完備的設(shè)備機(jī)理依據(jù),但逐漸顯現(xiàn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)固化、無(wú)法綜合參照設(shè)備各個(gè)參量的不足,可采用“在線數(shù)據(jù)+實(shí)驗(yàn)機(jī)理數(shù)據(jù)”或“智能算法+故障機(jī)理模型”這類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合的方式。例如,針對(duì)電力變壓器提出的在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與靜態(tài)機(jī)理實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的評(píng)價(jià)模型[38],較好地評(píng)估了設(shè)備實(shí)際運(yùn)行情況。

從設(shè)備本體角度上講,由于電力設(shè)備涉及金屬、絕緣材料和油脂等物質(zhì),導(dǎo)致設(shè)備各個(gè)部件的評(píng)估導(dǎo)則不同,傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷墓潭?quán)重評(píng)估方式,在針對(duì)不同設(shè)備、廠家、工況等特定診斷情形時(shí),往往只能提供宏觀的評(píng)價(jià)導(dǎo)向而無(wú)法提供較精確的分析結(jié)果,適用性較差,有研究者提出了可變權(quán)重法。例如,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則和變權(quán)重公式建立SF6高壓斷路器評(píng)估模型,較好地解決了綜合評(píng)估過程中設(shè)備性能劣化程度不均導(dǎo)致的評(píng)價(jià)結(jié)果失真問題[39]。

從設(shè)備狀態(tài)參量角度上講,如前文所述,電力設(shè)備狀態(tài)參量具有一定的不確定性,這也是進(jìn)行電力設(shè)備全景狀態(tài)評(píng)估的一大難點(diǎn)。目前已有采用關(guān)聯(lián)規(guī)則和集對(duì)分析原理降低電力變壓器狀態(tài)評(píng)估誤差的實(shí)例[40],平均有效正判率達(dá)到94%。此外,電力設(shè)備部件眾多,以變壓器為例,其包含鐵芯、套管和有載分接開關(guān)等,各個(gè)部件涉及的油色譜、電氣指標(biāo)和設(shè)備家族質(zhì)量問題也各不相同。狀態(tài)參量的不斷豐富也為歸納設(shè)備家族缺陷、設(shè)備地域運(yùn)行特征等差異提供了依據(jù)。

從狀態(tài)評(píng)價(jià)方法上講,由Wolpert等提出的“沒有免費(fèi)的午餐理論”[41]可知,沒有哪種算法是普適的?，F(xiàn)階段的各種評(píng)估模型,在設(shè)備部件級(jí)評(píng)估中有良好表現(xiàn),建立電力設(shè)備全景狀態(tài)評(píng)估模型,還需聯(lián)動(dòng)多種評(píng)估模型以達(dá)到取長(zhǎng)補(bǔ)短、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的目的,這就要求研究者深入挖掘電力設(shè)備數(shù)據(jù)特征和模型之間的潛在聯(lián)系,在電力設(shè)備數(shù)據(jù)級(jí)融合的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)模型間的異構(gòu)融合。

3.3 電力設(shè)備故障診斷

傳統(tǒng)故障診斷方法主要依據(jù)既定的閾值公式或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)來判定,診斷結(jié)果較為泛化,缺少設(shè)備針對(duì)性。雖然獲取的狀態(tài)量不斷豐富,但由于設(shè)備本體具有高度集成性,電網(wǎng)負(fù)荷環(huán)境及工況外部環(huán)境具有諸多不確定性,另外電力設(shè)備數(shù)量雖然龐大,但故障樣本數(shù)相對(duì)較少、重大故障樣本更為稀少等諸多因素存在,導(dǎo)致大體量數(shù)據(jù)仍無(wú)法較好地實(shí)現(xiàn)綜合性故障診斷的目標(biāo),現(xiàn)階段狀態(tài)數(shù)據(jù)源的多樣性可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備更細(xì)化的診斷需求。例如,以盡可能降低資產(chǎn)損失為目的的電力變壓器快速故障診斷[19]、針對(duì)輸電系統(tǒng)的并發(fā)性故障診斷[42]、針對(duì)異步電機(jī)的以振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)為組合依據(jù)的可降噪故障診斷[37]、針對(duì)風(fēng)機(jī)葉片退化問題的早期故障診斷[43]等。這類具有針對(duì)性的故障診斷方式使電力設(shè)備故障診斷逐漸形成從事后分析到事前控制、事前異常趨勢(shì)預(yù)警、事中快速處置和事后閉環(huán)分析的全周期式設(shè)備故障診斷體系。

此外,由于電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估需要依托較完備的設(shè)備故障機(jī)理,在采用數(shù)據(jù)科學(xué)手段建立模型的基礎(chǔ)上,引入設(shè)備故障診斷歷史經(jīng)驗(yàn)和專家技能,會(huì)進(jìn)一步提升診斷決策水平。例如,結(jié)合時(shí)序信息的多元Petri網(wǎng)診斷模型[44]、采用Apriori算法與Tanimoto系數(shù)相結(jié)合的方式更清晰地表示套管接線、紅外數(shù)據(jù)和末屏引出線的相關(guān)度[45]等。

總的來說,現(xiàn)階段電力設(shè)備故障診斷力求建立集故障歸類、發(fā)現(xiàn)家族缺陷、尋找隱含故障誘因等功能于一體的設(shè)備級(jí)故障診斷體系,使電力設(shè)備故障診斷逐漸從被動(dòng)接受轉(zhuǎn)為主動(dòng)發(fā)現(xiàn),最終實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障率的分析判斷。對(duì)此已有研究者采用解析模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)及其衍生方法,在二次設(shè)備家族缺陷[46]、電力變壓器故障歸類和模型自由化[47]等方向取得了一定的進(jìn)展。但是電力設(shè)備故障頻率低,故障集缺乏完備性,導(dǎo)致模型易出現(xiàn)診斷誤差等。筆者認(rèn)為,可借助數(shù)據(jù)增強(qiáng)理論并通過專家系統(tǒng)等方法驗(yàn)證,進(jìn)一步緩解這類問題。

3.4 電力設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測(cè)

設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測(cè)通常指利用設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、故障發(fā)生率、設(shè)備部件老化程度等,對(duì)設(shè)備未來運(yùn)行狀態(tài)和可靠性做趨勢(shì)分析,可以將其看作是狀態(tài)評(píng)估和故障診斷的延伸?，F(xiàn)階段研究成果主要集中在依據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)公式(如英國(guó)EA公司的電力變壓器健康預(yù)測(cè)公式)并在其基礎(chǔ)上做改進(jìn)的模型;也有依據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式,根據(jù)設(shè)備某一類或幾類部件數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)建立預(yù)測(cè)模型,如針對(duì)油色譜、繼電保護(hù)裝置[48]、風(fēng)電機(jī)軸[49],或通過某些數(shù)據(jù)在客觀尺度上的變化規(guī)律(如依據(jù)Marquardt法[48]、Wiener過程[49]等)做設(shè)備部件級(jí)剩余使用壽命預(yù)測(cè)。

目前,得益于先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集技術(shù),設(shè)備全景壽命預(yù)測(cè)需求的數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)量已經(jīng)較為完備,當(dāng)下研究趨勢(shì)逐漸轉(zhuǎn)向建立集設(shè)備健康指數(shù)評(píng)估和設(shè)備家族對(duì)比的故障預(yù)測(cè)與健康管理(prognostic and health management,PHM)平臺(tái)。從基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備早期狀態(tài)預(yù)警[50],到基于設(shè)備持續(xù)退化趨勢(shì)的協(xié)變量預(yù)測(cè)[51]均有相關(guān)研究報(bào)道。筆者認(rèn)為,在保留數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)度和變化趨勢(shì)敏感性的同時(shí),將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法和設(shè)備機(jī)理、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ拖嘟Y(jié)合,建立設(shè)備全景壽命預(yù)測(cè)模型,是今后的研究方向之一。

4 展望及挑戰(zhàn)性問題

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中應(yīng)用的逐漸成熟,當(dāng)下狀態(tài)評(píng)估已從傳統(tǒng)的“統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)+設(shè)備機(jī)理”的分析模式,發(fā)展為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)背景下的具有設(shè)備、場(chǎng)景針對(duì)性的狀態(tài)評(píng)估模式。筆者認(rèn)為,數(shù)據(jù)科學(xué)在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域的發(fā)展過程中,還有如下幾點(diǎn)值得討論和關(guān)注。

4.1 電力設(shè)備數(shù)據(jù)壓縮存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)同步

當(dāng)前的電力設(shè)備狀態(tài)信息存儲(chǔ)管理不再局限于傳統(tǒng)強(qiáng)一致性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式,而是需要根據(jù)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)特性和數(shù)據(jù)類型建立弱一致性存儲(chǔ)方式。例如,在設(shè)備環(huán)境數(shù)據(jù)與設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)之間建立實(shí)時(shí)更新一致性關(guān)聯(lián),以解決電力設(shè)備多源數(shù)據(jù)缺乏有效數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度的問題。同時(shí)在設(shè)備突發(fā)數(shù)據(jù)流到來時(shí)(如電力設(shè)備因故障或其他情況引起的暫時(shí)洪峰式數(shù)據(jù)潮流,或電力設(shè)備正常運(yùn)行工作時(shí)的持續(xù)異構(gòu)數(shù)據(jù)流),需要對(duì)瞬時(shí)龐大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮以確保狀態(tài)評(píng)估模型的穩(wěn)定運(yùn)行,有研究者對(duì)實(shí)值多變量維度約簡(jiǎn)問題做了相關(guān)研究[52],對(duì)提高電力設(shè)備多維度狀態(tài)信息的計(jì)算、存儲(chǔ)效率等方面具有借鑒意義。

多源數(shù)據(jù)綜合狀態(tài)評(píng)估對(duì)數(shù)據(jù)同步也提出了較高要求,保證近端數(shù)據(jù)和遠(yuǎn)端數(shù)據(jù)在同一時(shí)間尺度內(nèi)的一致性和吻合性對(duì)電力設(shè)備在時(shí)間點(diǎn)(或段)中的狀態(tài)評(píng)估有著重要影響。此外,分布式能源設(shè)備不斷并入電網(wǎng),也會(huì)帶來地域差異性、設(shè)備多樣性、出力不穩(wěn)定性、運(yùn)行工況時(shí)變性等問題,現(xiàn)有的電力遠(yuǎn)動(dòng)傳輸協(xié)議主要依照IEC 60870-5-101，IEC 60870-5-104等,需進(jìn)一步研究如何規(guī)范電力設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸接口、降低網(wǎng)絡(luò)延遲、保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性。

4.2 電力設(shè)備數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)處理時(shí)效

如前文所述,電力設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜,其數(shù)據(jù)源的地理分布較為廣泛,會(huì)在傳輸鏈路中出現(xiàn)信息干擾、丟包、缺失等問題,數(shù)據(jù)預(yù)處理必不可少。但是當(dāng)數(shù)據(jù)集的廣度寬、數(shù)量大時(shí),其總體質(zhì)量不會(huì)因?yàn)樯倭俊芭K數(shù)據(jù)”而受到較大影響,當(dāng)前電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)注點(diǎn)逐漸從臟數(shù)據(jù)對(duì)整體數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響轉(zhuǎn)變到各特征參量數(shù)據(jù)是否規(guī)整、與分析模型是否直接適用上來?？偟膩碚f,要避免為得到規(guī)整數(shù)據(jù)而盲目地預(yù)處理,需結(jié)合具體的狀態(tài)評(píng)估模型和設(shè)備特征,權(quán)衡清洗強(qiáng)度、明確清洗目標(biāo),構(gòu)建更加快速高效的處理模型。

同時(shí),電力設(shè)備因其運(yùn)行工況各異,使得狀態(tài)評(píng)估模型不僅需要分析歷史數(shù)據(jù),同時(shí)需要具備一定的瞬時(shí)數(shù)據(jù)在線處理能力,因此,要求系統(tǒng)具有在秒級(jí)甚至毫秒級(jí)時(shí)間尺度內(nèi),對(duì)電力設(shè)備瞬時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速響應(yīng)分析的能力。例如,針對(duì)實(shí)時(shí)交通信息動(dòng)態(tài)規(guī)劃電動(dòng)汽車充電導(dǎo)航和路徑選擇策略的群智感知和矩陣分解方法[53]。由于電力設(shè)備的數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)分析算法繁雜,未來依然需研究在有限的時(shí)間尺度內(nèi)如何做出快速響應(yīng)。

4.3 電力設(shè)備數(shù)據(jù)安全性

由于電力設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸鏈路較長(zhǎng),容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)竊取、系統(tǒng)入侵等風(fēng)險(xiǎn)。2010年出現(xiàn)的首個(gè)針對(duì)工業(yè)系統(tǒng)的Stuxnet病毒,對(duì)SCADA系統(tǒng)具有較強(qiáng)的破壞性,直接造成伊朗核電站出現(xiàn)推遲發(fā)電的嚴(yán)重事故[54]。分布式信息存儲(chǔ)和云平臺(tái)的接入,需要配置與之相對(duì)應(yīng)的安全保密傳輸鏈路和分析存儲(chǔ)架構(gòu)環(huán)境,從而確保電力設(shè)備狀態(tài)信息的安全性。在國(guó)家倡導(dǎo)“工業(yè)4.0”的趨勢(shì)下,現(xiàn)已有源自軍工領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知(cyberspace situation awareness,CSA)技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知預(yù)警平臺(tái),在電力領(lǐng)域,也有研究者從智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知角度做了相關(guān)論述[55],這一問題未來有待繼續(xù)深入研究。

同時(shí),以區(qū)塊鏈為代表的新型安全存儲(chǔ)技術(shù),也契合當(dāng)下電力設(shè)備數(shù)據(jù)安全存取的需求。區(qū)塊鏈技術(shù)于2008年以比特幣底層技術(shù)首次出現(xiàn),具有高吞吐量、低延遲、弱中心化、高安全性等諸多優(yōu)點(diǎn)[56]。已有研究者提出分布式能源設(shè)備“區(qū)塊鏈群”概念,為搭建分布式電力系統(tǒng)提供了新思路[57],也有針對(duì)電力設(shè)備信息采集無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中可能存在的單點(diǎn)失效、數(shù)據(jù)篡改等安全問題,提出了結(jié)合聯(lián)盟區(qū)塊鏈的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)聯(lián)盟鏈系統(tǒng),并論證了其在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和共享安全中的可靠性[58]?？偟膩碚f,區(qū)塊鏈尚屬于新興技術(shù),在電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域中的研究潛力和實(shí)用價(jià)值,仍需持續(xù)關(guān)注。

4.4 電力設(shè)備數(shù)據(jù)評(píng)估分析與展現(xiàn)

多維度大體量的電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的出現(xiàn),使數(shù)據(jù)科學(xué)方法在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域中逐漸顯現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力與活力,但是仍有幾點(diǎn)值得關(guān)注。

第一,數(shù)據(jù)科學(xué)方法缺少理論層面的支持。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析技術(shù)雖然在智能性、場(chǎng)景復(fù)用性上要比傳統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估模型有一定優(yōu)勢(shì),但電力設(shè)備所具有的完備的設(shè)備運(yùn)行機(jī)理卻無(wú)法在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型上體現(xiàn),使得評(píng)估模型包含較強(qiáng)的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)但缺少理論經(jīng)驗(yàn)。

第二,當(dāng)下數(shù)據(jù)分析技術(shù)往往只針對(duì)設(shè)備某一狀態(tài)信息的特定問題并采用表現(xiàn)良好的分析技術(shù)設(shè)計(jì)模型,存在優(yōu)勢(shì)效率突出、局限性缺陷不足的雙重特性。需要進(jìn)一步探究如何整合現(xiàn)有評(píng)估技術(shù),建立多方法融合的電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估信息處理平臺(tái)。

第三,海量的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)使得建立綜合評(píng)估模型成為可能,但過于復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)分析,其評(píng)估結(jié)果可能會(huì)逐步趨向于專家系統(tǒng)。所以在對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)需求上,需要把握設(shè)備宏觀狀態(tài)分析與微觀狀態(tài)分析的程度。

第四,受限于終端用戶的專業(yè)職責(zé),不同用戶(如調(diào)度、檢修、廠家售后、企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)管理等)所關(guān)注的設(shè)備狀態(tài)評(píng)估的側(cè)重點(diǎn)不同,數(shù)據(jù)分析結(jié)果如果不以一個(gè)結(jié)構(gòu)清晰、關(guān)系分明的可視化方式呈現(xiàn),將會(huì)嚴(yán)重影響終端用戶對(duì)當(dāng)下設(shè)備狀態(tài)的評(píng)估判斷。因此,采用何種可視化技術(shù)呈現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,展示不同分析結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,是設(shè)備信息可視化技術(shù)需要考慮的問題。

筆者認(rèn)為,數(shù)據(jù)科學(xué)分析技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域,更傾向于輔助作用。在宏觀上,可以輔助應(yīng)用成熟的專家系統(tǒng);在微觀上,可以對(duì)設(shè)備某部件、某特征、某故障類型做精確評(píng)估診斷。使電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估從單一、多參量參與的縱向分析,轉(zhuǎn)換為類似醫(yī)療中的“核磁共振”式立體分析。

4.5 電力設(shè)備耦合數(shù)據(jù)分析

在智能化技術(shù)的推動(dòng)下,電力一次設(shè)備與二次設(shè)備耦合度逐漸加深,《信息物理系統(tǒng)白皮書(2017)》詳細(xì)地對(duì)電力信息物理系統(tǒng)(cyber physical power system,CPPS)進(jìn)行了闡述,設(shè)備間耦合數(shù)據(jù)可進(jìn)一步增加設(shè)備評(píng)估的準(zhǔn)確性和參考價(jià)值。例如,采用關(guān)聯(lián)特性矩陣,較真實(shí)地反映了電網(wǎng)內(nèi)設(shè)備耦合信息的復(fù)雜機(jī)理[59]。同時(shí)電力CPS模型的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性,使研究者們可以根據(jù)設(shè)備故障特性對(duì)故障追根溯源。可以預(yù)見,依托電力CPS理論分析設(shè)備間和不同信息量間的高耦合數(shù)據(jù),將會(huì)大幅提高電力設(shè)備可靠性評(píng)估與壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域的精確性和實(shí)效性。

4.6 電力大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)的討論

雖然以大數(shù)據(jù)為背景的數(shù)據(jù)科學(xué)模型在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中取得了較好的應(yīng)用效果,但依然存在如下不足:①受傳感器種類、狀態(tài)信息采集特點(diǎn)(如采集周期不同)等諸多因素,設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)往往停留在數(shù)據(jù)量大而種類不足的“偽大數(shù)據(jù)”層面;②數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型較容易回歸出基于統(tǒng)計(jì)理論中的顯著特性,但可能脫離設(shè)備運(yùn)行機(jī)理的因果關(guān)系;③受企業(yè)隱私、商業(yè)機(jī)密等因素影響,尚無(wú)法得到完全公開透明的大數(shù)據(jù)集。

大數(shù)據(jù)這種“撒網(wǎng)式”被動(dòng)數(shù)據(jù)分析,無(wú)法替代基于設(shè)備機(jī)理、具有因果關(guān)系的小數(shù)據(jù)分析模型,兩者為相輔相成、宏觀與微觀的并行處理方式。筆者認(rèn)為,小數(shù)據(jù)分析模式具有以下特點(diǎn):①針對(duì)設(shè)備具體部件,以專家系統(tǒng)等客觀理論做支撐,數(shù)據(jù)分析更具備針對(duì)性和實(shí)效性;②可以得出設(shè)備狀態(tài)變化與狀態(tài)數(shù)據(jù)間的因果關(guān)聯(lián);③小數(shù)據(jù)相比大數(shù)據(jù)而言,數(shù)據(jù)更易獲取,較容易規(guī)避各種經(jīng)濟(jì)商業(yè)利益糾紛。眾多小數(shù)據(jù)分析模型,是建立電力設(shè)備綜合性狀態(tài)評(píng)估模型的基礎(chǔ)和依托,恰當(dāng)?shù)貙烧呓Y(jié)合,是更合理的研究途徑。

總體來看,目前電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域,在數(shù)據(jù)體量上可能還未達(dá)到大維度的數(shù)據(jù)特性,部分原因在于相關(guān)機(jī)構(gòu)存在一定的數(shù)據(jù)壁壘,設(shè)備廠商之間也存在技術(shù)保密因素等,導(dǎo)致暫時(shí)無(wú)法形成較大的數(shù)據(jù)維度和廣度。但這種不強(qiáng)調(diào)先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析方式,實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)角度出發(fā),關(guān)注各個(gè)數(shù)據(jù)參量之間隨時(shí)間、環(huán)境的變化態(tài)勢(shì)。數(shù)據(jù)分析模型不局限于“數(shù)據(jù)采集—數(shù)據(jù)分析—數(shù)據(jù)呈現(xiàn)”的傳統(tǒng)工廠式分析流程,分析模型的計(jì)算智能化,使得模型既可以不斷學(xué)習(xí)迭代,又可以根據(jù)終端用戶需求及時(shí)反饋當(dāng)下技術(shù)指標(biāo)或某類技術(shù)指標(biāo)的相關(guān)分析結(jié)果,形成一個(gè)“數(shù)據(jù)采集—模型學(xué)習(xí)—數(shù)據(jù)分析—用戶需求呈現(xiàn)”的動(dòng)態(tài)狀態(tài)評(píng)估框架,其中的關(guān)鍵技術(shù)、經(jīng)濟(jì)可行性等,需要研究者們進(jìn)一步系統(tǒng)而深入的研究。

5 結(jié)語(yǔ)

電力系統(tǒng)的發(fā)、輸、變、配、用電等環(huán)節(jié),涵蓋了大量的電氣設(shè)備,無(wú)論是哪一個(gè)環(huán)節(jié),全面而清晰地掌握相關(guān)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)與可靠性演變趨勢(shì),對(duì)于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的理論意義與實(shí)用價(jià)值。通過借助較成熟的數(shù)據(jù)科學(xué)對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)而深入的研究,是當(dāng)前快速發(fā)展的信息化技術(shù)的一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。

本文立足于宏觀的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)理念,對(duì)現(xiàn)階段數(shù)據(jù)處理技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用場(chǎng)景和未來發(fā)展方向做了闡述。由于“電力設(shè)備”是一個(gè)較為籠統(tǒng)的概念,它包含了種類繁多、形態(tài)各異的組織結(jié)構(gòu)、技術(shù)內(nèi)涵,本文所述方法與技術(shù)體系,力爭(zhēng)在普適性和完整性上做了歸納,如果涉及具體的設(shè)備型號(hào),仍需具體問題具體分析。

數(shù)據(jù)科學(xué)作為科學(xué)研究的第四范式,已經(jīng)呈現(xiàn)出越來越成熟的技術(shù)規(guī)范,與物理研究的因果分析相輔相成,可實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的精確評(píng)估,同時(shí),也為“電—?dú)狻眳f(xié)同的能源互聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展提供了可靠的技術(shù)支撐。