丁 震
(國網(wǎng)寧夏電力有限公司石嘴山供電公司,寧夏石嘴山 753000)
隨著電力系統(tǒng)向智能電網(wǎng)轉(zhuǎn)型,配電自動化技術(shù)得到了長足發(fā)展。其極大地提高了配電系統(tǒng)的可靠性、靈活性和經(jīng)濟(jì)性。然而,傳統(tǒng)的粗放式維護(hù)方式已難以適應(yīng)自動化配電系統(tǒng)的需求。數(shù)據(jù)驅(qū)動運維技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為配電自動化系統(tǒng)的智能化、精細(xì)化維護(hù)提供了有力支撐。
配電自動化系統(tǒng)主要由3部分構(gòu)成:配電自動化終端、通信網(wǎng)絡(luò)和自動化主站。
配電自動化終端是實現(xiàn)具體自動化功能的各種智能設(shè)備,包括智能電表、數(shù)字保護(hù)繼電器、遠(yuǎn)程終端單元等。這些智能終端布設(shè)在配電網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵位置,實現(xiàn)對電壓、電流、功率等參數(shù)的精確監(jiān)測,并根據(jù)控制邏輯實時調(diào)節(jié)負(fù)荷參數(shù),完成保護(hù)裝置控制和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測。通過終端間的協(xié)同,實現(xiàn)對配電參數(shù)的全面監(jiān)控和對網(wǎng)絡(luò)與負(fù)載的精確控制。
自動化系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速穩(wěn)定傳輸。常用的有線方式包括利用配電線載波的線載波技術(shù)和數(shù)字光纖通信技術(shù)。線載波通信將高頻信號調(diào)制后疊加在配電線上,具有建設(shè)成本低的優(yōu)點。數(shù)字光纖通信利用光纖介質(zhì)實現(xiàn)高速率、大容量的數(shù)據(jù)傳輸。光纖通信系統(tǒng)由傳輸系統(tǒng)和接入網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,傳輸系統(tǒng)采用SDH、ATM 等技術(shù),接入網(wǎng)絡(luò)支持多種通信協(xié)議。無線通信方式包括微波無線與無線自組網(wǎng)。微波無線使用4~40 GHz 頻段,建立點對點高速無線傳輸鏈路。無線自組網(wǎng)采用分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),可快速建立穩(wěn)定可靠的無線數(shù)據(jù)傳輸。
自動化主站是整個系統(tǒng)的控制中心,通過數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)連接所有配電自動化終端。主站集成了大容量的數(shù)據(jù)存儲、處理和分析功能,實現(xiàn)對整個配電系統(tǒng)的統(tǒng)一監(jiān)控。主站具有強大的配電網(wǎng)絡(luò)仿真分析功能,可以進(jìn)行控制決策并下發(fā)控制指令,實現(xiàn)故障處理、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、負(fù)載管理等自動控制。主站中還集成了配電級SCADA 軟件,實現(xiàn)對配電網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)視、遙測、遙信、遙控等功能??梢愿鶕?jù)配電系統(tǒng)規(guī)模構(gòu)建不同級別的SCADA 系統(tǒng)。
通過終端采集數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸、主站處理和控制,配電自動化系統(tǒng)實現(xiàn)了自主化、信息化和智能化,大幅提升了配電網(wǎng)絡(luò)的自動化水平。
配電自動化系統(tǒng)具有高度集成化的特點,將信息技術(shù)、通信技術(shù)、數(shù)字技術(shù)、控制技術(shù)等有機結(jié)合,實現(xiàn)監(jiān)測、控制、保護(hù)、優(yōu)化等各種功能的統(tǒng)一。其可對電壓、電流、功率等參數(shù)進(jìn)行精確測量,并根據(jù)數(shù)據(jù)確定配電網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),利用精確的電力系統(tǒng)模型進(jìn)行深入分析,為主站制訂科學(xué)的控制策略。主站系統(tǒng)集成了大容量存儲和高性能計算平臺,擁有強大的信息處理能力。同時,系統(tǒng)具有高度的可靠性和安全性,采用開放的系統(tǒng)架構(gòu),與其他信息系統(tǒng)兼容。
配電系統(tǒng)作為能源輸送的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其可靠性和經(jīng)濟(jì)性直接關(guān)乎到電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。傳統(tǒng)的配電系統(tǒng)運維面臨維護(hù)周期長、維護(hù)粗放等問題,難以適應(yīng)現(xiàn)代配電自動化的需求。因此,利用先進(jìn)的信息通信技術(shù)手段,實現(xiàn)配電系統(tǒng)的智能化、精細(xì)化運維,成為一個重要的研究方向。
數(shù)據(jù)驅(qū)動運維技術(shù)正是在這一背景下應(yīng)運而生。其通過在關(guān)鍵配電設(shè)備上廣泛布置各類先進(jìn)傳感器,形成信息物理系統(tǒng),實時采集設(shè)備的運行參數(shù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會匯聚至配電SCADA 系統(tǒng)和云平臺上,進(jìn)行清洗、建模、存儲和分析。應(yīng)用機器學(xué)習(xí)和人工智能算法,可對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行精確評估和故障預(yù)測,生成相應(yīng)的維護(hù)策略。平臺可根據(jù)這些分析結(jié)果智能下發(fā)維保工單,指導(dǎo)現(xiàn)場技工進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)?,F(xiàn)場技工使用移動終端,完成維保任務(wù)。與此同時,平臺會持續(xù)從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),不斷優(yōu)化運維流程。在引入新設(shè)備或新技術(shù)時,可使用數(shù)字孿生的虛擬仿真系統(tǒng)先行驗證,降低實際應(yīng)用的風(fēng)險。
以機器學(xué)習(xí)和人工智能算法對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行精確評估與故障預(yù)測為例,其主要是通過收集、分析、建模和預(yù)測的方式來實現(xiàn)對設(shè)備的精確評估與生成相應(yīng)的維護(hù)策略。具體步驟如下。
2.1.1 數(shù)據(jù)收集
要進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)評估和故障預(yù)測,需收集設(shè)備的運行數(shù)據(jù)。包括溫度、振動、壓力、設(shè)備的使用時長和歷史記錄等。
2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
(1)清除數(shù)據(jù)。①去除異常值:異常值是那些遠(yuǎn)離其他觀測值的數(shù)據(jù)點。常見的方法是使用四分位距(interquartile range,簡稱IQR)來定義異常值。IQR=Q3–Q1,異常值通常低于Q1–1.5×IQR或高于Q3+1.5×IQR的值,其中Q1與Q3分別為第一四分位數(shù)和第三四分位數(shù)。②去除噪聲:通常需先對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,如使用滑動平均:
式中,MA(t)為在時間t處的滑動平均值,N為窗口大小,xi為原始數(shù)據(jù)。
(2)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化可使不同尺度的數(shù)據(jù)都落入到一個統(tǒng)一的范圍內(nèi),便于后續(xù)的分析和建模。①標(biāo)準(zhǔn)化:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布,其公式為:
式中,x為原始數(shù)據(jù),u為均值,σ為標(biāo)準(zhǔn)差。
②歸一化:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到0,1范圍內(nèi),其公式為:
式中,x'為歸一化后的數(shù)據(jù),x為原始數(shù)據(jù),xmax和xmin分別為數(shù)據(jù)的最小值與最大值。
(3)時間序列數(shù)據(jù)處理。差分:一種常用的時間序列數(shù)據(jù)穩(wěn)定化方法,其目的是消除數(shù)據(jù)中的趨勢或季節(jié)性,其公式為:
式中,Δxt為在時間t處的差分值,xt和xt-1分別為時間t與t-1處的原始數(shù)據(jù)。
2.1.3 特征工程
特征工程涉及從原始數(shù)據(jù)中提取、選擇和轉(zhuǎn)換那些對模型預(yù)測更有意義的信息。其質(zhì)量直接決定了模型的預(yù)測能力。
(1)特征選擇。高維數(shù)據(jù)會導(dǎo)致計算成本增加,而特征選擇可幫助減少數(shù)據(jù)的維度。遞歸特征消除和L1正規(guī)化則是常見的特征話選擇方法。
(2)遞歸特征消除(Recursive Feature Elimination,以下簡稱RFE)是一種為選擇關(guān)鍵特征的迭代方法。在這種方法中,使用所有特征訓(xùn)練模型并計算每個特征的重要性或系數(shù)。然后會移除最不重要的特征,并用剩余的特征重新訓(xùn)練模型。這個過程會持續(xù)重復(fù),直至達(dá)到預(yù)定的特征數(shù)量。RFE 將挑選出一組最優(yōu)或最重要的特征。RFE 的獨特之處在于其不僅考慮了單個特征的重要性,還考慮了特征間的相互作用,因此其通常能夠與模型的性能很好地結(jié)合。
(3)Lasso 回歸是一種線性回歸方法,通過在損失函數(shù)中加入一個L1正則化項(所有特征系數(shù)的絕對值之和)來實現(xiàn)。數(shù)學(xué)上,其可表示為:
式中,yi為響應(yīng)變量;xij為第i個觀測值的第j個特征;βj為第j個特征的系數(shù);N為觀測值的數(shù)量;λ為正則化參數(shù),控制正則化的強度。
2.1.4 建模
建模是機器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用中的核心環(huán)節(jié)。先要選擇一個適合的機器學(xué)習(xí)或人工智能算法,選擇的算法依賴于問題的性質(zhì)和所擁有的數(shù)據(jù)。例如,決策樹和隨機森林通常用于分類與回歸任務(wù),而它們也具有較好的解釋性。深度學(xué)習(xí)特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖像和時間序列數(shù)據(jù)上有出色的性能。SVM(支持向量機)適用于分類任務(wù),尤其在數(shù)據(jù)維度較高時。時間序列模型,如ARIMA 或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM),則特別為時間序列數(shù)據(jù)分析和預(yù)測設(shè)計。
在選擇了合適的算法后,需對數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的劃分,以確保模型的泛化能力。通常數(shù)據(jù)被分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型,驗證集用于調(diào)整模型參數(shù)及選擇最佳模型,而測試集則用于最后評估模型的性能,確保其在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)與訓(xùn)練時相符。這種劃分方法有助于防止模型過擬合,確保模型不僅在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,而且在新的、未見過的數(shù)據(jù)上也有穩(wěn)定的性能。
訓(xùn)練過程通常開始于使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)。在這一階段,模型會學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式和結(jié)構(gòu)。接著使用驗證集來微調(diào)模型參數(shù),包括學(xué)習(xí)率、樹的深度或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)等算法的超參數(shù)選擇。驗證集可幫助避免在訓(xùn)練集上的過擬合,并提供了一個實時的反饋,使技術(shù)人員能夠知道何時停止訓(xùn)練或是否需更改學(xué)習(xí)策略。
總之,數(shù)據(jù)驅(qū)動運維實現(xiàn)了從傳統(tǒng)周期性維護(hù)向狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測性維護(hù)的轉(zhuǎn)變,極大提高了維護(hù)質(zhì)量和系統(tǒng)可靠性,使配電系統(tǒng)運維進(jìn)入智能化新階段。
(1)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電自動化中的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用為配電自動化帶來了革命性的進(jìn)步,各種傳感器和執(zhí)行器的廣泛布置實現(xiàn)了對配電網(wǎng)絡(luò)運行參數(shù)的實時全面監(jiān)測,一旦出現(xiàn)異常,系統(tǒng)可快速定位故障并自動發(fā)送控制指令進(jìn)行故障隔離或重路由,從而極大提高了配電網(wǎng)絡(luò)的可靠性和自主控制能力。與傳統(tǒng)人工排查相比,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可通過分析多點數(shù)據(jù)智能地進(jìn)行遠(yuǎn)程故障診斷,快速定位具體故障設(shè)備,大幅縮短響應(yīng)時間。在用戶側(cè)安裝的智能電表可實時自動采集用戶用電數(shù)據(jù),有利于電力公司開展用電分析、負(fù)荷預(yù)測等工作。
另外,物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)還可匯總并分析海量配電數(shù)據(jù),找出網(wǎng)絡(luò)弱點和負(fù)荷分布情況,以便電網(wǎng)公司制訂出更加優(yōu)化高效的配電方案,實現(xiàn)電力資源的動態(tài)平衡配置和提升資源利用效率。
(2)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電自動化運維中的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用為配電系統(tǒng)的運維帶來了革命性的變革和無限可能性。借助關(guān)鍵設(shè)備上的傳感器,持續(xù)收集的工作參數(shù)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析方法相結(jié)合,可實時捕捉到設(shè)備狀態(tài)的異?;蛐阅芟陆档嫩E象,從而預(yù)測出有潛在故障風(fēng)險的設(shè)備。這種預(yù)測性維護(hù)不僅可延長設(shè)備的使用壽命,降低突發(fā)故障的概率,而且有助于減少維護(hù)成本。而在資產(chǎn)管理方面,通過在配電設(shè)備上使用RFID 標(biāo)簽,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可實時監(jiān)控設(shè)備的工作狀態(tài)和位置,從而更加高效地管理和調(diào)配大量的物資資產(chǎn)。
安全方面,利用視頻監(jiān)控和各種傳感器技術(shù),物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可為配電設(shè)施提供全方位的監(jiān)控,確保任何非法入侵或設(shè)備損壞等異常情況都能被實時捕獲,并及時做出響應(yīng),如啟動報警或關(guān)閉設(shè)施,有效地預(yù)防事故發(fā)生。此外,AR/VR 技術(shù)為運維人員提供了一個虛擬的配電系統(tǒng)環(huán)境,新員工可在這樣的模擬環(huán)境中進(jìn)行實操訓(xùn)練,而經(jīng)驗豐富的員工也可借助AR 技術(shù)獲取設(shè)備的實時維修信息或得到遠(yuǎn)程的專家協(xié)助,極大提高了培訓(xùn)和工作的效率。
數(shù)據(jù)驅(qū)動運維技術(shù)通過建立信息物理系統(tǒng)實時采集設(shè)備數(shù)據(jù),并運用機器學(xué)習(xí)等方法實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)評估、故障預(yù)測、生成維護(hù)策略等功能。其實現(xiàn)了從傳統(tǒng)周期性維護(hù)向狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測性維護(hù)的轉(zhuǎn)變。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供了實時監(jiān)控、資產(chǎn)管理、遠(yuǎn)程控制等全方位支持,有效提升了運維的自動化水平。兩者相互協(xié)同,為配電自動化系統(tǒng)提供了智能化、精細(xì)化的運維手段,極大延長了系統(tǒng)和設(shè)備的使用壽命,降低了運維成本,提高了運維質(zhì)量和電網(wǎng)可靠性,為配電自動化系統(tǒng)的發(fā)展提供了有力保障。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷成熟,數(shù)據(jù)驅(qū)動運維和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用空間與潛力將繼續(xù)擴大,推動配電系統(tǒng)運維向更高水平發(fā)展。