大數(shù)據(jù)分析在電力設(shè)備運行安全評估中的應(yīng)用

國網(wǎng)山東省電力公司檢修公司 鞏乃奇 馮雨晴

在電網(wǎng)的快速發(fā)展?fàn)顟B(tài)下，電力系統(tǒng)從傳統(tǒng)型逐漸向智能型轉(zhuǎn)變，隨著智能電網(wǎng)的升級和安裝，大量的電力數(shù)據(jù)應(yīng)運而生，如何在龐大的信息網(wǎng)絡(luò)中提取到有效信息進行利用，是當(dāng)下主要面臨的難題之一。在電網(wǎng)調(diào)度中心能夠有效利用的信息依舊匱乏，面對廣泛的信息數(shù)據(jù)來源，較長的時間監(jiān)測獲取的數(shù)據(jù)存在高收取低利用的問題。為推動電力大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，從2016年開始，國家電網(wǎng)已經(jīng)按照數(shù)據(jù)模型的發(fā)展路線進行電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)測量和實時處理，并在多個地區(qū)進行試點應(yīng)用，截止目前能夠應(yīng)用大數(shù)據(jù)測量的調(diào)度發(fā)電站已超過8400座，用戶的負荷覆蓋率超出1.2億。電力設(shè)備作為電網(wǎng)運行的主體結(jié)構(gòu)，在當(dāng)前智能電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大的局面下，傳統(tǒng)的運行評估方法難以實現(xiàn)信息共享和分析，在對多個數(shù)據(jù)節(jié)點的采集中無法滿足統(tǒng)一調(diào)度要求，使得故障信息點的預(yù)警監(jiān)測準(zhǔn)確率減低。本文在此基礎(chǔ)上研究新的評估方法，將大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢更好地應(yīng)用在電力設(shè)備運行安全評估中，為多元化開展電網(wǎng)監(jiān)測提供理論支持。

原有評估方法在通路設(shè)置中較為復(fù)雜，導(dǎo)致在海量數(shù)據(jù)分析過程中無法準(zhǔn)確預(yù)估故障節(jié)點，研究大數(shù)據(jù)分析在電力設(shè)備運行安全評估中的應(yīng)用方法。設(shè)置電力設(shè)備運行數(shù)據(jù)采集節(jié)點，基于數(shù)據(jù)構(gòu)建變量推演模型，動力學(xué)曲線評估設(shè)備運行安全狀態(tài)，完成大數(shù)據(jù)分析在電力設(shè)備運行安全評估中的應(yīng)用方法設(shè)計。實驗結(jié)果：以不同數(shù)量的設(shè)備運行數(shù)據(jù)為測試標(biāo)準(zhǔn)，本文方法能夠在保證足夠的吞吐量標(biāo)準(zhǔn)下，對故障點信息及時作出標(biāo)記并將其控制在發(fā)生之前，增加電力設(shè)備的全周期使用壽命，具有實際應(yīng)用意義。

1 大數(shù)據(jù)分析在電力設(shè)備運行安全評估中的應(yīng)用方法

1.1 設(shè)置電力設(shè)備運行數(shù)據(jù)采集節(jié)點

根據(jù)電力設(shè)備運行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進行一定時間內(nèi)的采集節(jié)點設(shè)置，對具有特征類型的數(shù)據(jù)完成獲取和管理全過程。以電力行業(yè)的運行標(biāo)準(zhǔn)針對不同來源的數(shù)據(jù)進行分類，通過不同狀態(tài)下的電力設(shè)備安置效果采集其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息，基本上包括三個部分[1]。

一是在電力生產(chǎn)過程中，根據(jù)電網(wǎng)的發(fā)電和輸送電業(yè)務(wù)領(lǐng)域，在整個周期內(nèi)出現(xiàn)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)兩個類型，主要是對整個電力設(shè)備信息系統(tǒng)的資產(chǎn)以及技術(shù)介入，甚至包括設(shè)備的性能狀態(tài)和安全管理等，將整個電力設(shè)備的采集周期覆蓋為安全運行和發(fā)電主要層級內(nèi)；二是電力設(shè)備的管理運營階段，在進行不同電力經(jīng)營決策中會產(chǎn)生大量的信息數(shù)據(jù)，當(dāng)需要跨單位或者跨業(yè)務(wù)進行數(shù)據(jù)調(diào)取時，整個采集通路的節(jié)點數(shù)據(jù)能夠以友好共處的形式，將采集到的數(shù)據(jù)信息進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，以此供應(yīng)電力企業(yè)的活動經(jīng)營決策；三是智能電網(wǎng)的組成結(jié)構(gòu)會將用戶信息形成疊加狀態(tài)，在電力流和信息流相互交錯時，一旦出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)的深度挖掘時會產(chǎn)生節(jié)點供應(yīng)錯誤，導(dǎo)致無效信息影響故障數(shù)據(jù)的排查，因此在節(jié)點設(shè)置時需要將運營調(diào)度放置在中心位置，實現(xiàn)電能中心的集中操控。但由于電力設(shè)備的運行數(shù)據(jù)會隨著時間的不斷變化，產(chǎn)生累積和重復(fù)的類型，當(dāng)出現(xiàn)相同類型數(shù)據(jù)后會影響設(shè)備運行的評估效果、延長設(shè)備運行狀態(tài)的評估時間，以此需要初步對節(jié)點處的數(shù)據(jù)進行分類處理。

1.2 分類電力設(shè)備運行數(shù)據(jù)類型

電力系統(tǒng)的運行會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，在對各個數(shù)據(jù)節(jié)點采集過程中需初步對數(shù)據(jù)進行類型分類，采用SQL軟件結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)儲存，保證在有效性的基礎(chǔ)上快速進行電力設(shè)備運行數(shù)據(jù)的初步歸類。在該軟件中包含了大部分電力數(shù)據(jù)的運行模式，在數(shù)據(jù)采集完畢后能直接完成匹配，歸類到對應(yīng)的儲存格式中。因此在對每個采集節(jié)點數(shù)據(jù)進行整理前，需按照數(shù)據(jù)庫中的現(xiàn)有模式進行導(dǎo)入，在既有約束能力和觸發(fā)規(guī)則的前提下，按照標(biāo)準(zhǔn)運行模式進行電力設(shè)備的數(shù)據(jù)類型設(shè)定，以此完成節(jié)點數(shù)據(jù)的瞬時匹配。

由于電力設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量加大，在時間的推移下不斷產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，在不刪除前期數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，要將運行數(shù)據(jù)按照時間和地點進行歸類，可分頻段地進行保存。按照采集節(jié)點的布置位置擬定數(shù)據(jù)的分類效果，其中在靠前端的接受節(jié)點處直接完成鄰近電力設(shè)備的運行監(jiān)控。此外在所有節(jié)點的傳輸路徑中設(shè)置一個系統(tǒng)化的分類模塊，根據(jù)不同的位置節(jié)點進行運行狀態(tài)對比。在不同運行狀態(tài)的電力設(shè)備節(jié)點設(shè)備完成后，動態(tài)地進行運行數(shù)據(jù)的感知和獲取，以此建立大數(shù)據(jù)分析模型推演變量數(shù)據(jù)。

1.3 基于數(shù)據(jù)構(gòu)建變量推演模型

考慮到不同數(shù)據(jù)的輸送通路的轉(zhuǎn)換能力，根據(jù)電網(wǎng)的組成架構(gòu)進行線路數(shù)據(jù)的預(yù)判斷，減少等待路線的校驗過程，需建立數(shù)據(jù)變量的推演模型[2]。在大數(shù)據(jù)分析的作用下縮短數(shù)據(jù)處理時間，將并行線路狀態(tài)下的連通區(qū)域進行分布校驗計算，以某組連通區(qū)域內(nèi)包含多個線路q為基礎(chǔ)，分別在第a、b、c… 線路中標(biāo)記出多個開關(guān)節(jié)點，在每組節(jié)點處Wa、Wb、Wc…Wz建立一個拓撲數(shù)據(jù)線路矩陣，建立結(jié)構(gòu)表達式如下：

式中：多組線路t和線路u的聯(lián)絡(luò)關(guān)系用Ru,t來表示，有直接關(guān)聯(lián)的線路中設(shè)置開關(guān)節(jié)點用Ra,a、Ru,a和Rq,a表示。當(dāng)聯(lián)絡(luò)線路的開關(guān)結(jié)果為0時表示相連的線路存在直接聯(lián)系形式，能直接對所在節(jié)點處的信息進行劃分區(qū)域。將涉及的節(jié)點信息按照獲取線路進行分割，以線路本身不接觸負載條件為基礎(chǔ)計算不同線路的容量供給值，表達式為：

式中：線路的轉(zhuǎn)換供能力度Iu表示不同線路中向最多線路的轉(zhuǎn)載負荷，其中最大負荷取值Itran,max(u)指在一年中最大電力負載標(biāo)準(zhǔn)；線路所容許的負載容量TItran,lim(u)，即電路數(shù)據(jù)流通過程產(chǎn)生的容許電流值[3]。在劃分數(shù)據(jù)分布區(qū)域時，對任一未分區(qū)選取等待分析線路可以輻射的方式進行搜索，指導(dǎo)所有聯(lián)絡(luò)開關(guān)將其相連并編號，獲得該連通區(qū)域內(nèi)的所有線路。

1.4 動力學(xué)曲線評估設(shè)備運行安全狀態(tài)

在動態(tài)變量的數(shù)據(jù)參考模型中，針對電網(wǎng)設(shè)備的實時運行狀態(tài)進行數(shù)據(jù)演變，挖掘數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和測量信息模型的內(nèi)在聯(lián)系，以此進行設(shè)備運行安全狀態(tài)的評估。在等待檢驗的線路中增加動力學(xué)曲線，通過歐盤段內(nèi)一條回轉(zhuǎn)線路進行關(guān)聯(lián)線路的故障分析，減少連接線路中轉(zhuǎn)移功能的可能性，在多個存在的連續(xù)開關(guān)內(nèi)設(shè)備分段聯(lián)絡(luò)線路[4]。以每次最大的負荷功能目標(biāo)為起點，在兩個相鄰的連接線路中建立矩陣，從相同方向的線路供給負荷逐漸增加搜索力度，當(dāng)線路的供應(yīng)容量大于兩條線路的總和時分別對線路的轉(zhuǎn)移負荷進行設(shè)定，標(biāo)記為上游和下游兩組聯(lián)絡(luò)線路，表達式為：

式中：線路節(jié)點的開關(guān)負荷用P表示；在上游線路中反饋線路表示為l，即開關(guān)存在與上游線路的連接點，反之表示下游線路連接點。當(dāng)相鄰兩組線路的矩陣連接點均為0時，表示初次校驗的線路轉(zhuǎn)換供能出現(xiàn)負荷，以此關(guān)閉所在通路的采集節(jié)點，完成故障信息的預(yù)警。在保證不重復(fù)校驗的前提下，根據(jù)電力設(shè)備的運行數(shù)據(jù)采集節(jié)點設(shè)置，利用變量推演模型進行等待數(shù)據(jù)的區(qū)域劃分，將所有等待分析的線路數(shù)據(jù)逐一歸屬在特定分區(qū)，在動力學(xué)曲線中評估設(shè)備的運行狀態(tài)，完成大數(shù)據(jù)分析在電力設(shè)備運行安全評估的應(yīng)用方法設(shè)計。

2 實驗結(jié)果分析

為驗證本次設(shè)計的方法具有實際應(yīng)用效果，采用實驗測試的方式進行多輪驗證，以海量數(shù)據(jù)為樣本儲存條件，在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上進行電力設(shè)備的運行安全評估。本次以解決電力設(shè)備的故障點延遲監(jiān)測為主要目的，在對多個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的安置設(shè)備中進行通信線路選擇，以某省存在故障的電力線路為測試背景，在電力負載超過2400kHz時會出現(xiàn)電力故障，若超過負載標(biāo)準(zhǔn)長達10min之內(nèi)仍未解決問題，會出現(xiàn)大面積停電和斷電的風(fēng)險，對電網(wǎng)的運行產(chǎn)生負面影響。

測試開始前對選擇的線路故障次數(shù)進行排查，以近半年的歷史數(shù)據(jù)為分段標(biāo)準(zhǔn)共計90天，在不同時間段線路I1-30、線路I2-60、線路I3-90的故障出現(xiàn)次數(shù)分別為：2021.04-06.30，12/14/28；2021.06-08.31，10/8/24；2021.08-10.31，14/12/22。以此可知，在選擇的歷史數(shù)據(jù)中以線路I1-30出現(xiàn)的故障點次數(shù)較多，通過搭建的MATLAB測試平臺導(dǎo)入故障信息，滿足數(shù)據(jù)的儲存要求。在對冗長數(shù)據(jù)樣本進行副本策略選擇后，利用快速儲存結(jié)構(gòu)對較弱的數(shù)據(jù)進行擬補或剔除，主要是在數(shù)據(jù)整合過程中保留能夠合并的有效數(shù)據(jù)。測試開始前引入兩組設(shè)備運行評估方法，分別對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的故障信息進行吞吐量測試，驗證不同方法對海量數(shù)據(jù)執(zhí)行的有效性（圖1）。

圖1 不同方法對故障信息的吞吐測試結(jié)果

據(jù)圖1所示，整體的故障點信息數(shù)據(jù)分割為10組訪問次數(shù)，其中每次訪問標(biāo)準(zhǔn)為20萬組信息數(shù)據(jù)，在初次評估起始點中，不同方法所承載的吞吐量呈現(xiàn)不同數(shù)量。本文方法在起始時刻數(shù)據(jù)吞吐數(shù)量為400萬ops，隨著訪問次數(shù)的增加其吞吐量隨之增加，在第6組訪問次數(shù)介入時期吞吐量達到極值，隨之呈現(xiàn)較為平穩(wěn)狀態(tài)。而兩組傳統(tǒng)方法在數(shù)據(jù)初次訪問中，數(shù)據(jù)的吞吐量不能隨著訪問次數(shù)的增加而變化，在大量數(shù)據(jù)并入狀態(tài)下無法處理信息，從而影響故障節(jié)點處理結(jié)果。為進一步驗證本文方法能在故障發(fā)生前預(yù)估出故障信息節(jié)點的出現(xiàn)時間，以最大的數(shù)據(jù)吞吐量為標(biāo)準(zhǔn)進行多輪測試，對照歷史數(shù)據(jù)的故障發(fā)生時間，分別在14：20和18:40兩個時間段。以兩組傳統(tǒng)方法進行對照，分別對兩組故障節(jié)點的出現(xiàn)時間進行評估（表1）。

表1 故障信息節(jié)點出現(xiàn)時間預(yù)估結(jié)果

據(jù)表1所示，本文方法在多次驗證下產(chǎn)生的故障出現(xiàn)時間均在兩個時間段之前，能夠在故障發(fā)生之前進行排查。而兩組傳統(tǒng)方法的預(yù)估時間基本出現(xiàn)在故障發(fā)生后的時間段內(nèi)，僅有1次測試結(jié)果在故障發(fā)生的時段，會對設(shè)備的維護造成負面影響。綜合結(jié)果來看：本文方法能夠在大量數(shù)據(jù)并入的狀態(tài)下，隨著故障信息的增加請求加大吞吐量，滿足多條電力線路同時評估的效果。在最大吞吐量的測試條件下，本文方法均可在故障發(fā)生前進行預(yù)估，說明其能夠減少故障發(fā)生的次數(shù)，在電力設(shè)備的運行過程中延長其使用壽命。

綜上，本文根據(jù)電力設(shè)備的數(shù)據(jù)類型，在設(shè)置電力設(shè)備的運行數(shù)據(jù)采集節(jié)點基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)分析方法建立動態(tài)演變模型，分析相鄰采集線路的數(shù)據(jù)分類區(qū)域，以此完成電力設(shè)備的安全運行評估。實驗結(jié)果表明：本文方法能夠?qū)收闲畔?shù)據(jù)進行多次吞吐測試，在故障節(jié)點的發(fā)生時間前完成預(yù)估，較傳統(tǒng)評估方法具有更加良好的應(yīng)用優(yōu)勢。但由于在設(shè)定測試目標(biāo)時具有單一性，所得結(jié)論偏向于故障點的檢查，后續(xù)研究中會針對電力設(shè)備的壽命全周期運行進行預(yù)估，為電網(wǎng)的安全運行提供理論支持。