基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的500 kV變電站運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷研究

摘""要：隨著電力系統(tǒng)的復(fù)雜性提升，傳統(tǒng)運(yùn)維和故障診斷方法難以適應(yīng)500"kV變電站高效、安全運(yùn)行的需求?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)，利用多類型傳感器和高速以太網(wǎng)，實(shí)時(shí)采集、傳輸并存儲(chǔ)設(shè)備數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行故障診斷，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和精準(zhǔn)預(yù)警。系統(tǒng)應(yīng)用結(jié)果顯示，改進(jìn)后的方法提升了故障檢測準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，為電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了重要支持。

關(guān)鍵詞：500"kV變電站""大數(shù)據(jù)技術(shù)""運(yùn)維監(jiān)測""故障診斷""預(yù)警系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP311.13;TM63

Research"on"Operation"and"Maintenance"Monitoring"and"Fault"Diagnosis"of"500kV"Substations"Based"on"Big"Data"Technology

WANG"Junwei""HUO"Sheng""SHI"Huiguang""MA"Yujiao

Inner"Mongolia"UHV"Power"Supply"Company，"Huhehot，"Inner"Mongolia"Autonomous"Region，"010000"China

Abstract："With"the"increasing"complexity"of"power"systems，"traditional"operation"and"maintenance"and"fault"diagnosis"methods"are"unable"to"meet"the"requirements"for"efficient"and"safe"operation"of"500"kV"substations."The"operation"and"maintenance"monitoring"and"fault"diagnosis"system"based"on"Big"Data"technology"utilizes"multi-type"sensors"and"high-speed"Ethernet"to"facilitate"real-time"data"acquisition，"transmission，"and"storage"of"equipment"information."By"employing"machine"learning"models"for"fault"diagnosis，"real-time"monitoring"and"accurate"warning"of"the"operating"status"of"power"equipment"have"been"achieved."Application"results"indicate"that"the"improved"method"significantly"enhances"fault"detection"accuracy"and"response"speed，"providing"critical"support"for"the"safe"and"stable"operation"of"the"power"grid.

Key"Words："500"kV"substation;"Big"Data"technology;"Operation"and"maintenance"monitoring;"Fault"diagnosis;"Warning"system

隨著我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展與能源消費(fèi)持續(xù)上升，電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性變得至關(guān)重要。在“十四五”規(guī)劃中，國家強(qiáng)調(diào)加速能源領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)電力系統(tǒng)智能化、高效化發(fā)展[1]。500"kV變電站作為高壓電網(wǎng)的核心樞紐，對(duì)電力傳輸與供應(yīng)穩(wěn)定性起著決定性作用。然而，傳統(tǒng)運(yùn)維方式存在信息滯后、響應(yīng)慢、效率低等問題，難以滿足當(dāng)前復(fù)雜需求[2]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起為電力系統(tǒng)管理提供了新工具，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、分析，能提前預(yù)警故障，為運(yùn)維決策提供支持。盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)已提升電力系統(tǒng)智能化水平，但在500"kV變電站的專門應(yīng)用及故障診斷深度整合方面仍有待深入[3]。因此，本研究聚焦于利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化500"kV變電站運(yùn)維，通過構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能算法，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全面監(jiān)控與實(shí)時(shí)預(yù)警，以提高運(yùn)維效率，確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

1""500"kV變電站運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷需求分析

500"kV變電站在電力網(wǎng)絡(luò)中起關(guān)鍵作用，需確保穩(wěn)定運(yùn)行以減少輸電損耗并保障系統(tǒng)安全。設(shè)備易受負(fù)荷波動(dòng)、環(huán)境變化影響，易發(fā)生故障，需實(shí)施全面實(shí)時(shí)監(jiān)測與故障診斷[4]。傳統(tǒng)方法依賴人工巡視和定期檢查，但存在檢測頻率低、實(shí)時(shí)性不足、缺乏歷史數(shù)據(jù)分析等局限，難以滿足高效運(yùn)維需求，詳情見表1。因此，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)至關(guān)重要，其能快速采集與處理海量數(shù)據(jù)，通過智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)獲取設(shè)備狀態(tài)信息，挖掘歷史數(shù)據(jù)預(yù)測潛在故障，提高診斷前瞻性，并融合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建高效故障診斷系統(tǒng)，確保500"kV變電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

2""500"kV變電站大數(shù)據(jù)運(yùn)維監(jiān)測與故障預(yù)警系統(tǒng)

2.1""數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

在500"kV變電站的運(yùn)維監(jiān)測與故障預(yù)警體系內(nèi)，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理構(gòu)成了系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，其品質(zhì)直接關(guān)聯(lián)到后續(xù)分析及故障診斷的精確度[5]。為實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)采集，變電站關(guān)鍵部位與設(shè)備均裝配有先進(jìn)傳感器，持續(xù)監(jiān)測并記錄電壓、電流、溫度、濕度等多項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)與環(huán)境數(shù)據(jù)。這些傳感器借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，確保實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)能夠迅速傳遞至中央處理系統(tǒng)，不僅提升了數(shù)據(jù)采集的全面性與即時(shí)性，還實(shí)現(xiàn)了廣域設(shè)備信息的有效集成[6]。為確保數(shù)據(jù)的兼容性與標(biāo)準(zhǔn)化傳輸，系統(tǒng)采納了IEC"61850國際標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)作為電力自動(dòng)化領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的通信協(xié)議，極大增強(qiáng)了不同廠商與型號(hào)設(shè)備間的互操作性。在此框架下，智能電子設(shè)備（Intelligent"Electronic"Device，IED）成為數(shù)據(jù)交換的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。特別是面向通用對(duì)象的變電站事件（Generic"Object"Oriented"Substation"Event，GOOSE）報(bào)文與采樣值（Sampled"Measured"Value，SMV）的應(yīng)用，分別負(fù)責(zé)快速事件通報(bào)與精確數(shù)據(jù)傳輸，兩者協(xié)同工作，確保了變電站設(shè)備在任何異常狀況下的即時(shí)響應(yīng)與數(shù)據(jù)上報(bào)。數(shù)據(jù)傳輸層面，系統(tǒng)依賴于高速以太網(wǎng)技術(shù)，以保障大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的快速傳遞至中央處理平臺(tái)。針對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)挑戰(zhàn)，系統(tǒng)采用了分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，如Hadoop"HDFS，此方案不僅顯著提高了數(shù)據(jù)存取效率，還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)在設(shè)備故障或網(wǎng)絡(luò)中斷情況下的安全保存與恢復(fù)能力[7]。同時(shí)，結(jié)合大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，系統(tǒng)能對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與高效分析。進(jìn)入數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，首要任務(wù)是執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗，旨在剔除噪聲與錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析奠定準(zhǔn)確基礎(chǔ)。隨后，通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將源自不同傳感器與設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成統(tǒng)一的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集。標(biāo)準(zhǔn)化處理步驟則確保所有數(shù)據(jù)遵循同一標(biāo)準(zhǔn)，便于跨來源數(shù)據(jù)的比較與分析。最終，特征提取技術(shù)被用于從龐大數(shù)據(jù)集中提煉關(guān)鍵信息，為故障診斷與預(yù)測模型提供高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)的整體流程如圖1所示。

2.2""數(shù)據(jù)處理與故障診斷模型

在500"kV變電站的運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷過程中，數(shù)據(jù)處理與模型構(gòu)建發(fā)揮著關(guān)鍵作用。對(duì)于采集到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、缺失值填補(bǔ)以及異常值檢測等一系列預(yù)處理技術(shù)，以有效保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。在預(yù)處理階段，為消除特征之間量綱差異的影響，采用最小-最大歸一化（Min-Max"Normalization）方法，將數(shù)據(jù)歸一化至[0，1]區(qū)間。歸一化公式（1）如下：

式（1）中：為原始數(shù)據(jù)；和分別為數(shù)據(jù)集的最小值和最大值；為歸一化后的數(shù)據(jù)。

在模型選擇方面，考慮到電力設(shè)備故障的復(fù)雜性和多樣性，選用基于深度學(xué)習(xí)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long"Short-Term"Memory"Network，LSTM）模型。LSTM模型通過其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)，能夠有效捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。在LSTM模型中，遺忘門（Forget"Gate）用于控制前一時(shí)刻單元狀態(tài)對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的影響，其計(jì)算公式（2）為：

式（2）中：為遺忘門的輸出；為Sigmoid激活函數(shù)；為遺忘門的權(quán)重矩陣；為前一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)；為當(dāng)前輸入；為遺忘門的偏置項(xiàng)。通過遺忘門的調(diào)節(jié)，LSTM能夠在時(shí)序數(shù)據(jù)的長短期依賴關(guān)系間實(shí)現(xiàn)平衡，增強(qiáng)故障診斷模型的準(zhǔn)確性和適用性。

2.3""實(shí)時(shí)監(jiān)測與故障預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)架構(gòu)涵蓋數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理及應(yīng)用4個(gè)層級(jí)，通過變電站內(nèi)傳感器實(shí)時(shí)獲取設(shè)備運(yùn)行與環(huán)境數(shù)據(jù)，依托高速以太網(wǎng)及IEC"61850標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝c互操作性，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、預(yù)處理及分析，最終在應(yīng)用層呈現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測界面與故障預(yù)警模塊。為滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測需求，系統(tǒng)采用Apache"Kafka與Spark"Streaming等流處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高效處理與復(fù)雜事件分析。預(yù)警機(jī)制設(shè)計(jì)方面，系統(tǒng)依據(jù)故障嚴(yán)重程度與影響范圍，設(shè)定多級(jí)預(yù)警與響應(yīng)策略，通過監(jiān)控界面、短信及郵件等多種方式即時(shí)通知運(yùn)維人員，并支持自定義預(yù)警規(guī)則，增強(qiáng)系統(tǒng)靈活性與適應(yīng)性。

3""應(yīng)用效果分析

3.1""案例背景

為驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的500"kV變電站運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是效性，該變電站配置500"kV主變壓器、高壓斷路器、隔離開關(guān)、電流互感器、電壓互感器、避雷器等關(guān)鍵設(shè)備，并采用3/2斷路器接線方式，確保運(yùn)行的高可靠性與靈活性。鑒于設(shè)備長期運(yùn)行中可能受負(fù)荷波動(dòng)、環(huán)境因素影響而引發(fā)故障，為提升運(yùn)維效率、縮短故障停電時(shí)間，引入基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)顯得尤為關(guān)鍵。

3.2""數(shù)據(jù)分析與診斷結(jié)果

500"kV變電站運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)展現(xiàn)出了出色的故障識(shí)別與診斷能力。系統(tǒng)基于大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與分析，能夠全面覆蓋設(shè)備過載、溫度異常、電流波動(dòng)等常見故障，并實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確預(yù)測。故障檢測準(zhǔn)確率達(dá)到95.5%，在復(fù)雜工況下仍能保持高度的穩(wěn)定性，為運(yùn)維人員提供了精確的決策依據(jù)。同時(shí)，系統(tǒng)具備快速響應(yīng)能力，平均診斷時(shí)間僅為2.3"s，滿足了電力系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測與迅速反應(yīng)的需求，有效遏制了故障的連鎖效應(yīng)，確保了電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行。為直觀展示系統(tǒng)性能，部分常見故障的數(shù)據(jù)對(duì)比如圖2所示。

該系統(tǒng)作為基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷工具，以其高準(zhǔn)確率和快速響應(yīng)能力，對(duì)500"kV變電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行起到了重要支撐作用。

4""結(jié)語

本研究聚焦大數(shù)據(jù)技術(shù)在500"kV變電站運(yùn)維監(jiān)測與故障診斷中的應(yīng)用，構(gòu)建了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理系統(tǒng)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)監(jiān)測與故障預(yù)警，提升了檢測的準(zhǔn)確性與響應(yīng)速度。研究強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集的全面性、準(zhǔn)確性及多源數(shù)據(jù)融合的重要性，同時(shí)指出機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能依賴于高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。展望未來，該系統(tǒng)將致力于數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型算法及系統(tǒng)性能的持續(xù)改進(jìn)，推動(dòng)變電站智能化運(yùn)維水平提升，確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行。

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