淺談基于物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備狀態(tài)評價及管理系統(tǒng)建設

鐘方偉 周平 鄒帥

摘要：該文主要針對電氣設備智能狀態(tài)評價及管理進行闡述，包括電網(wǎng)電氣設備狀態(tài)評價現(xiàn)狀分析、系統(tǒng)架構設計，系統(tǒng)主要功能進行簡述，如前端數(shù)據(jù)采集方法、設備狀態(tài)評價方法等進行了闡述。文章整體上從電氣設備狀態(tài)評價及管理系統(tǒng)建設的研究現(xiàn)狀、技術架構、抓藥功能等方面分別進行了綜述，并對建設過程進行了總結。

關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);狀態(tài)評價

中圖分類號：N945.23? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）22-0068-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 現(xiàn)狀分析

近年來，電氣設備的新產(chǎn)品、新材料和新工藝的不斷涌現(xiàn)，電網(wǎng)規(guī)模的高速發(fā)展，使得試驗人員工作量不斷增加，而電氣設備特有的安全要求對運維檢修管理的要求不斷提高，特別是安全方面必須做到百分之百可靠，這些方面在帶來企業(yè)不斷發(fā)展進步的同時，也給試驗檢修人員帶來大量的煩瑣低效的重復工作。目前預試工作中大部分的數(shù)據(jù)處理都需要人工方式處理，如抄表、比對導則、出具分析報告等，隨著業(yè)務量的發(fā)展，日常工作中碰到很多問題急需解決，主要表現(xiàn)在：

1）電力行業(yè)試驗業(yè)務對現(xiàn)場工作規(guī)范化要求高，責任重，公司制定的大量相關制度，卻缺乏行之有效的監(jiān)督與執(zhí)行手段。

2）電力設備預防性試驗非常專業(yè)化，對人員專業(yè)知識要求高，新進人員很難快速上手，迫切需要實現(xiàn)知識管理，做到隱形知識顯性化。

3）試驗人員專業(yè)水準不一，工作量大的情況下，甚至存在責任心不夠，少做項目甚至數(shù)據(jù)作假。

4）對于預防性試驗數(shù)據(jù)，其歷史數(shù)據(jù)非常重要，而目前許多停留在紙質文件或者類似Word/Excel之類的電子文檔里，使得數(shù)據(jù)易丟失并且長時間處于“低效”甚至“無用”狀態(tài)，同時歷史試驗記錄查詢特別困難，使得歷史數(shù)據(jù)不能形成方便分析決策的信息，難以對設備狀態(tài)量的變化趨勢進行動態(tài)分析診斷。

5）試驗數(shù)據(jù)與分析報告的提交滯后，在野外無人值守的電站所做的試驗業(yè)主監(jiān)督難有足夠的人力物力配置，數(shù)據(jù)可能存在失真現(xiàn)象。

2 課題目標

從電網(wǎng)的安全生產(chǎn)、輸電可靠、經(jīng)營績效與智慧電網(wǎng)等方面考慮，打造基于物聯(lián)網(wǎng)的智能狀態(tài)評價系統(tǒng)，為業(yè)主提供現(xiàn)代化管理手段，減少人員配置，強化實時監(jiān)督，做到試驗數(shù)據(jù)的實時在線跟蹤，實時出具初步的試驗及設備狀態(tài)結論。

3 系統(tǒng)架構

系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)評價及臺賬管理、輔助決策及診斷分析三個部分。數(shù)據(jù)采集通過定制終端采集實驗設備數(shù)據(jù)，使用APN通道將采集的數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)庫服務器。系統(tǒng)后臺的在線監(jiān)測和診斷分析模塊完成對數(shù)據(jù)的監(jiān)測、診斷分析及相關報告、報表的生成等。

4 系統(tǒng)主要功能

系統(tǒng)分前端數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)評價及臺賬管理、輔助決策及診斷分析三部分。

4.1 前端采集

通過研制試驗數(shù)據(jù)專用數(shù)據(jù)采集設備，通過USB、串口等數(shù)據(jù)接口與實驗儀器連接，采集實驗數(shù)據(jù)，并轉換為標準化數(shù)據(jù)格式，以無線或有線網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)加密后上傳到后臺服務器。終端設備內置數(shù)據(jù)通訊模塊，只要通訊鏈路存在，會與后端數(shù)據(jù)接收程序連接，實現(xiàn)在線實時傳輸和補傳功能。前端采集設備具有設備臺賬查詢、設備歷史試驗數(shù)據(jù)查詢、設備維修記錄查詢等功能。數(shù)據(jù)采集過程如下圖：

4.2 狀態(tài)評價及臺賬管理

4.2.1 設備狀態(tài)監(jiān)控預警

通過前端設備采集的試驗數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術對設備歷史數(shù)據(jù)挖掘分析，生成設備狀態(tài)監(jiān)測的預警數(shù)據(jù)模型，通過預警數(shù)據(jù)模型對設備運行過程中的 異動變化及時給出預警，對引起設備異動的變化測點進行關聯(lián)排序。

4.2.2 全景信息綜合查詢

全景信息綜合查詢模塊是一個重要輔助管理的模塊， 如通過設備樹把對應的試驗記錄、消缺記錄、巡檢、報警、評價結果等進行匯總統(tǒng)一查詢。同時可以從綜合頁面上穿透到相關模塊詳細內容頁面，極大地提高系統(tǒng)的全景數(shù)據(jù)分析查詢效率。

4.2.3 設備狀態(tài)測點管理

對于設備測點的命名，采取統(tǒng)一的編碼規(guī)則命名，可以在不同的功能模塊 之間進行相互調用，同時通過數(shù)據(jù)模型為設備的每一個測點提供實時狀態(tài)的安 全期望值，并通過實測值和期望值進行殘差計算，進行測點的異動提示（如對 每一個測點均可設置合理的運行閾值，任何測點異常報警將層層傳到至最終計 算結果，為追溯異常來源提供方便手段）。如下圖所示：

預測（安全期望值）值產(chǎn)生及狀態(tài)預警原理：依據(jù)相似性原理來求取過程對象狀態(tài)點的預測（正常）值。 當預警系統(tǒng)接收到現(xiàn)場設備采集的實時數(shù)據(jù)時，首先判斷設備當前數(shù)據(jù)測點在動態(tài)模型超球中的位置，得到當前狀態(tài)位置點和模型狀態(tài)位置點之間的距離，從而進一步確定當前設備狀態(tài)與模型狀態(tài)的相似度，利用相似度和模型內 部各個參照點的坐標，就可以生成對這個運行狀態(tài)的預測點，針對設備每個測 點的預測（正常）值不僅僅取決于該測點長期的歷史運行規(guī)律，同時也取決于 該測點和設備其他測點之間的關聯(lián)相似度，從而可以屏蔽干擾信號對預測（正常）值的影響，大大增強了預測（正常）值的精確度和可靠性。

（左圖為模型，中圖為正常狀態(tài)，右圖為預警狀態(tài)） 從上圖中可以看出，模型預測（正常）值生成的過程與模型生成過程正好相反，即設備實時狀態(tài)在超球狀態(tài)密度越大的地方，則相似關聯(lián)度越高，設備的當前狀態(tài)就越穩(wěn)定，而當實時狀態(tài)在超球內偏離相似關聯(lián)度的定義范圍越遠， 則表明設備處于不穩(wěn)定的異常狀態(tài)，當相似度越過動態(tài)的定義范圍之后，則將記錄到一條有針對性的設備狀態(tài)預警，盡管設備的當前運行參數(shù)尚未達到報警狀態(tài)。

4.3 輔助決策及診斷分析主要功能

4.3.1 在線計算服務

在線計算服務模塊，可以按照定義的周期、觸發(fā)條件來完成數(shù)據(jù)分析計算的功能，如當試驗數(shù)據(jù)發(fā)送到服務端后，系統(tǒng)會自動把試驗/檢測結果按照定義的數(shù)學模型進行計算，并通過專家服務模塊完成分析報告的發(fā)布等。功能可提升試驗數(shù)據(jù)分析效率、減少人工成本等。

4.3.2 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)的核心是一整套基于規(guī)則的知識庫，根據(jù)有關規(guī)程、實踐經(jīng)驗、專家建議、案例分析等形成具體設備的狀態(tài)檢修應用導則，以知識規(guī)則的形式進行表達，建立知識庫，用于對設備狀態(tài)的綜合分析。模糊數(shù)學在對設備狀態(tài)的描述中，涉及許多不確定的知識，因此我們引入模糊數(shù)學的概念（如模糊狀態(tài)量、隸屬度等），建立設備的模糊狀態(tài) 模型，采用模糊聚類分析對設備的故障特征進行識別。例如：將各專業(yè)試驗數(shù)據(jù)按其重要程度（關鍵狀態(tài)量和參考狀態(tài)量），及對設備絕緣、導電、機械三大性能的影響程度（隸屬度）經(jīng)綜合分析、加權平均后，得出設備的總體健康狀況。專家系統(tǒng)模型如下圖：

5 結論

本文對基于物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備狀態(tài)評價及管理系統(tǒng)建設進行闡述，通過從通訊手段、數(shù)據(jù)處理、判別、信息反饋等多方面入手，來構建信息化平臺，以信息化管理手段，減少人員配置，強化實時監(jiān)督，做到試驗數(shù)據(jù)的實時在線跟蹤，實時出具初步的試驗及設備狀態(tài)結論，甚至減少對試驗人員的專業(yè)水平的依賴。

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】