基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置分析

摘 要：本文以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)兩項數(shù)據(jù)處理技術為基礎，構建新型電氣設備智能監(jiān)測裝置基礎框架，利用不同模塊共同實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、存儲、處理與診斷等功能，對于保障電網(wǎng)安全高效運行具有重要意義。

關鍵詞：大數(shù)據(jù);物聯(lián)網(wǎng);電氣設備

前言：電氣設備穩(wěn)定運行，對于電網(wǎng)運行安全具有重要意義。而現(xiàn)有電氣監(jiān)測設備只能處理簡單數(shù)據(jù)信息，無法在社會技術迅速發(fā)展的當下，對于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)大量數(shù)據(jù)信息進行有效處理。而且電氣設備數(shù)據(jù)信息不共享也限制監(jiān)測設備進一步發(fā)展。電氣設備智能監(jiān)測裝置研究與分析工作需要盡快落實。

1 基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置

1.1 研究目的

對基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置進行研究，其目的是解決我國通用電力設備裝置相互獨立，聯(lián)動能力較差，無法有效做到信息及時溝通，導致監(jiān)測信息得不到高效利用。目前與大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)契合的電氣設備智能監(jiān)測網(wǎng)絡是利用各類傳感器，安裝在電氣設備收集數(shù)據(jù)信息，并利用子智能電子設備（，）將傳感器收集到的數(shù)據(jù)信息傳輸至主，并由對數(shù)據(jù)進行存儲，方便后續(xù)對數(shù)據(jù)處理、調動。除存儲數(shù)據(jù)，主還為設備產(chǎn)生故障問題進行初步判斷[1]。判斷結果為故障，則將數(shù)據(jù)上傳至主站進一步處理，降低主站接收過多數(shù)據(jù)導致通信擁堵問題。而且，不同主也可以相互備用信息，避免數(shù)據(jù)遺失造成信息處理出現(xiàn)問題。還可以借助其他主的運算能力，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)處理分工、協(xié)助處理，從而提高數(shù)據(jù)處理效率?？梢院唵卫斫鉃樵谶^程層中，由傳感器監(jiān)測電氣設備運行各項數(shù)據(jù)，傳輸至子，再將數(shù)據(jù)信息通過交換器傳輸至間隔層的主。在主處理信息內容后，再通過交換機將信息結果傳輸至站控層的主站，實現(xiàn)對于電氣設備智能監(jiān)控。而目前傳感器監(jiān)測電氣設備，效果最好當屬SF6氣體密度繼電器。借助感知層對電氣設備SF6數(shù)據(jù)信息進行收集，從而加強收集信息質量。

1.2 裝置特點

與以往電氣設備監(jiān)測裝置比較，基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置針對功能、框架進行優(yōu)化與改進，從而在主保持對數(shù)據(jù)處理、存儲，以及基本故障判斷的功能外，也可以在不同主之間實現(xiàn)相互連通。裝置主要特點可以總結為以下幾點：利用SF6氣體密度繼電器感知層，對電氣設備運行產(chǎn)生各類數(shù)據(jù)進行收集，保障數(shù)據(jù)可靠性;主自身具有運算、存儲能力，為實現(xiàn)處理大數(shù)據(jù)基本需求，將主進行整合，從而提高系統(tǒng)整體數(shù)據(jù)運算能力，提高儲存效果;主之間擁有數(shù)據(jù)共享能力，保障數(shù)據(jù)流動順暢，各個主可以對同一數(shù)據(jù)內容進行分塊劃分，提高數(shù)據(jù)運算效率;在裝置發(fā)生數(shù)據(jù)異常情況時，可以及時調取監(jiān)測網(wǎng)絡數(shù)據(jù)信息，對數(shù)據(jù)進行針對性故障診斷，提高故障判斷能力;而且電氣設備智能裝置為適應大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)信息，還具有一定可拓展性，從而保障監(jiān)測系統(tǒng)健康可持續(xù)利用效果[2]。而且電氣設備智能監(jiān)測裝置具有高可靠性，可以及時監(jiān)測主是否處于良好工作狀態(tài)，如果出現(xiàn)問題可以立刻中斷問題主，并通知相關人員進行維修、更換，確保智能監(jiān)控網(wǎng)絡高效可靠運行，降低因主出現(xiàn)問題，而導致數(shù)據(jù)傳輸延遲，計算任務中斷等多種問題。

2 基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置框架

2.1 基礎設施模塊

作為支撐電氣設備智能監(jiān)測裝置框架的基礎模塊，基礎設施模塊可分為軟件與硬件兩部分內容。大量主與存儲、通信系統(tǒng)共同構成硬件。而且在數(shù)據(jù)收集中，SF6氣體密度繼電器在感知層上可以提高數(shù)據(jù)收集質量，加強整體監(jiān)測效果。而軟件則包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等多項內容。其中，數(shù)據(jù)庫主要存儲電氣設備正常運行產(chǎn)生各類數(shù)據(jù)，以及收集以往電氣設備故障信息，提高對電氣設備診斷準確率，提高工作效率。

2.2 數(shù)據(jù)管理模塊

作為處理大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)帶來海量數(shù)據(jù)信息的模塊，數(shù)據(jù)管理對電氣設備實時工作狀態(tài)進行數(shù)據(jù)收集，并對初步判斷電氣設備故障所需數(shù)據(jù)進行管理。但是這些數(shù)據(jù)以分散方式存儲在不同主中，所以數(shù)據(jù)管理模塊還需要擁有記錄數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中存儲問題，在需要判斷系統(tǒng)是否故障時可以及時調取數(shù)據(jù)內容，提高故障診斷效率[3]。而且數(shù)據(jù)管理模塊還包括將已修改數(shù)據(jù)流進行保存、標記，遇到相似故障時可以實現(xiàn)精準診斷。并保證數(shù)據(jù)導入導出的規(guī)范與合理性。

2.3 存儲與計算模塊

在大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)大量數(shù)據(jù)信息中，單一主無法有效處理數(shù)據(jù)內容，需要將數(shù)據(jù)分布在不同主，使用分布式存儲完成數(shù)據(jù)存儲功能，再由不同主分別對各自存儲內容進行計算，降低計算所需時長。存儲與計算模塊實時掌握不同主當前工作狀態(tài)，以及現(xiàn)有內存使用率，從效率與質量角度對存儲、計算數(shù)據(jù)任務進行合理分配。利用這種計算方式，可以有效降低計算數(shù)據(jù)工作效率，尤其是對于大量復雜數(shù)據(jù)信息處理、計算，效果更加明顯。

2.4 故障診斷模塊

故障診斷模塊建立在數(shù)據(jù)管理模塊之上，主要工作以選取數(shù)據(jù)診斷算法，對數(shù)據(jù)進行診斷為主。針對數(shù)據(jù)選擇合適算法，并對數(shù)據(jù)信息挑選合適對故障進行診斷數(shù)據(jù)內容，判斷數(shù)據(jù)信息是否有故障，并將結果進行輸出。如果存在故障則給出相應檢修策略，并將結果上傳至主站。如果沒有故障，立即將數(shù)據(jù)下發(fā)至智能監(jiān)測網(wǎng)絡[4]。但是故障診斷模塊基于收集數(shù)據(jù)精準，即基礎設施模塊在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)工作要做好，才能保障故障整頓與檢修策略有參考價值。

3 算法案例分析

基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置，搭建模擬計算平臺，對于目前中國國家電網(wǎng)指定用油，克拉瑪依環(huán)烷基變壓器油，在實際應用時存在油內溶解氣體的總烴、乙炔含量過高，導致電壓器市場出現(xiàn)故障問題，將兩種檢測裝置進行對比。在利用以往電氣設備監(jiān)測裝置對故障進行診斷時，計算時間需要2.00ms，但是故障診斷結果不明確。而基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置，計算時間降低至0.86ms，初步診斷是由繞組放電產(chǎn)生故障，計算所需時間降低至原有一半水平。而且在大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)相互實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息同享，各個主之間相互連通，調動以往數(shù)據(jù)，得到較為精準的初步診斷，與實際故障原因一致，即基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置無論是數(shù)據(jù)處理，還是故障診斷，都比以往電氣設備擁有明顯提升。

結論：基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置目前在國內研究較少，在北京、上海等地有試點工程，如果將理論構思落實到實際作業(yè)，并為電網(wǎng)安全運行提供有效幫助，將會是未來電氣設備主要研究方向。

參考文獻：

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作者簡介：

田鵬（1984-）男，民族：漢，籍貫：皖，職務：硬件工程師，學歷：大專，研究方向：基于大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的電氣設備智能監(jiān)測裝置分析。