数据挖掘在变电站设备运维中的应用

为解决变电运维工作中所获得的大量设备数据未能得到充分利用的问题,本文在搭建变电站云平台已成为可能的条件下,主要结合数据挖掘技术对运行人员从现场获得的数据进行分析处理。这些数据包括设备压力、泄漏电流、动作次数、以及设备台账等,可以用来提高工作效率和质量、进行业务决策,避免形成数据孤岛,提高变电运维的智能化水平。一是利用了趋势外推法进行数据拟合来指导设备巡视维护工作,二是采用多元线性回归法分析设备状态的影响因素并进行缺陷预测和故障诊断,三是通过人工神经网络深度学习进行电网停电承载力分析。合理利用大数据技术将推动变电站向集约化管控、专业化运维方向转变,通过数据挖掘技术可以极大地提升变电运维工作的智能化水平,从而优化人力配置,使工作更精准高效。     

分析变电设备运检的运维及检修一体化管控

变电设备运检是保障变电设备以及电网系统良好运行的基础工作,对于供电企业而言有着重要的意义。在传统的运维、检修分离的运检管控模式下,常会出现人力资源不足,工作效率低,故障排除不及时等问题,为解决这一问题,实行变电设备运维、检修一体化管控是十分必要的,同时这也是保障供电企业供电服务质量,保障人们日常生产生活用电稳定性的必然要求。     

浅谈加强变电站精益化管理的创新举措

近年来,变电管理推行精益化管理模式,以国网北京电力检修公司为例,突出电网企业结合设备运维检修工作特点,在实施变电站精益化建设的过程中,注重标准制定、中间过程管控以及严把验收关,做到标准不打折、过程不放松和验收不遗漏,提炼评价典型经验,加强验收及运维管控,切实提高输变电设备健康水平。     

基于大数据挖掘的变电设备故障预警研究及应用

针对变电设备缺乏有效的故障预警预测方法,本文提出了利用Pearson相关分析、单因素方差分析、统计对比等方法,对各类变电设备巡检数据进行相关性分析,然后建立Logistic回归故障预测模型,实现对设备状态的超前预警;继而利用深度学习建立分类深度学习神经网络模型,能够准确判断预警设备可能的故障类型。最后通过搭建变电站智能运维辅助决策大数据平台对变电设备故障预警模型进行可视化展现;运用风险矩阵分析法,对设备进行分级管控,辅助优化运维策略,从而使重要设备得到重点运维,实现变电设备差异化运维。经过大量的实践验证表明,该方法设备故障预测研判准确率达到90%以上,较以往人工经验预判准确度提升约20倍,设备故障率较同期减少75%,设备可用率系数达到99. 988%,大大提高了设备健康水平,提升了设备运维效率。     

变电运维安全管控存在的问题与建议

正随着社会经济的迅猛发展,社会用户及各行业对于电力需求越来越大,使得电力系统在日常运行期间压力剧增,各种故障现象时有发生。如果不及时处理电力系统中的故障问题,会使变电设备无法正常运行,电力供电不足,对群众生活质量及社会经济发展的影响较大。而在电力系统运行过程中,变电设备起着至关重要的作用,只有重视变电设备的维护管理,才能够保证电网整体供电质量的提高。基于此,电力企业要切实加强变电运维安全管控,完善运维技术,确保变电设备的稳定运行。     

基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正模型

为解决多数电网公司所采用的基于导则的打分制变电设备状态评估方法中缺少针对权重修正的闭环反馈,致使评估权重较为固定的问题,文中引入变电设备状态评价权重修正模型,基于历史评估数据与经与状态评级事后有效性评价得到的修正结果,通过多元线性回归模型,给出回归后的理论修正权重,并可根据该结果对状态量权重进行修正。通过理论及应用实例验证表明:文中所提出的通过结合客观的历史检修、运维、评估数据与事后有效性验证的权重修正模型,是一种较为有效的权重修正方法,可以为更准确地为评估变电设备的状态情况提供参考。     

智能变电站变电运维安全管控的策略研究

随着智能电网建设的不断深入,智能变电站在电网中的应用越来越广泛,而变电站的变电运维安全管控工作对于智能变电站的稳定运行也具有重要影响。变电站运维安全管控工作直接关系到整个电网运行的稳定性和可靠性,也关系到社会大众对电力能源的正常使用。因此,研究智能变电站变电运维安全管控策略是非常有必要的。从智能变电站变电运维安全管控的重要性出发,结合现阶段智能变电站变电运维安全管控中存在的问题,提出了智能变电站变电运维安全管控的策略,希望对电力能源发展起到一定参考作用。     

基于大数据的继电保护智能运行管控体系探索

为推进继电保护运维专业管控体系化和全过程各个关键环节管控智能化,探索构建了基于大数据的智能运行管控体系。以继电保护数据中心为基础,构建了现场运维全过程关键环节的四大场景应用,包括现场可视化运维与防误预警、远程运维、工厂化检修、移动电子化作业。实现了继电保护运维专业技术管控的六大高级应用,包括工况评估及趋势预测、电网故障辨识、动作行为智能诊断、准实时在线监视、SCD智能管控和整定计算。该体系有助于解决变电站运行、维护、检修各个关键环节和继电保护专业技术管理存在的系列问题,提高了继电保护设备安全运行管控水平。     

变电站远方作业管控方法研究

在变电站数量及设备不断增加的背景下,巡维中心运行人员不足与设备维护、现场作业管控任务的矛盾日渐凸显。通过综合分析变电运维作业管控现有模式与当前智能技术,找出一种协助运行人员进行远方作业管控的方法,为变电运行的智能化作业管控提供新的思路。     

基于一体化的变电标准运维模式探讨

标准化作业是实现电力安全生产全过程管控的有效方法和基础性工作,是推动变电运行维护科学发展的重要保障。通过分析变电环节开展标准化作业存在的问题,建立了一体化的变电标准运维新模式,为变电标准化体系的建设提供了有益探索。     

变电站直流设备状态评价系统的研发与应用

研发了一套变电站的直流设备状态评价系统,对采集到的变电站直流设备实时运行数据进行分析,结合历史评价数据,进行变电站直流设备状态评价,最终生成直流系统状态评价报告。应用实例表明系统能准确地评价和反映变电站内直流设备的运行状态性能和健康水平,用户可根据评价报告确定变电站直流系统正确的检修策略,提高了供电经济性和可靠性。     

内蒙古电网变电设备在线监测系统运行情况分析

总结了内蒙古电网变电设备在线监测系统总体运行情况,以变压器油中溶解气体在线监测为例,对变电设备在线监测装置的接入率、数据误差率、异常率以及供货商现场服务质量指标进行分析。分析认为变电站站控系统频繁故障是目前在线监测系统整体数据异常率高和接入率低的首要原因。对此提出进行站控系统改造,提高系统运行稳定性;加强在线监测系统入网监测、现场验收和运行评估;提高对在线监测数据的利用和分析水平等改进措施。     

基于灰色关联度的智能电能表性能评价方法研究

为解决传统智能电能表供应商综合评价中主观意识强、数据繁杂等问题,提出了熵权理论和灰色关联度相融合的综合评价方法。该方法从产品质量的角度出发,将其划分为生产监造、供货前质量评估、到货后质量评估、现场运行评估四个阶段,并通过搭建电能表全寿命周期管理云平台系统对电能表的设计、关键元器件、生产、监造、检测、运行、报废鉴定等各环节的相关数据进行提炼,得到可以量化的数据指标,作为智能电能表综合评价的主要依据,以此为基础建立评价指标体系和多目标综合评价模型,实现从多层次、多角度对电能表供应商综合性能水平作出定量评价,其评价结果客观、全面、准确。     

变电站在线监测系统在三水电网中的运用

广东三水110 kV芦苞变电站安装了一套高压设备在线监测系统,对变电站内的变压器、绝缘子、避雷器和SF6 断路器等进行在线监测。通过近4年的运行,该系统在线测量的参数准确、稳定可靠。应用这套系统可以实时掌握变电站高压设备的绝缘及健康状态,分析设备状态发展趋势。这对提高设备的运行维护水平,及时发现事故隐患,减少停电事故有着积极的意义。     

基于边云协同的变电设备多状态量监测系统研究

为了解决变电设备的多状态量监测中面临的异构传感器接入困难、数据处理时延大、数据传输带宽占用率高等问题,提出了基于边云协同的变电设备多种状态量监测系统。设计了变电设备状态监测的边云协同服务架构。研制了边缘计算装置,支持多种传感器协议的解析、数据采集和边缘计算。实现了变电设备在边缘侧的状态评价和边缘服务,并进行了现场应用验证。该系统为变电设备的状态监测提供了新的思路,具有很高的应用价值。     

电能质量治理设备运行状态识别及其治理效果评价*

针对目前电网中电能质量干扰源复杂、用户侧治理设备管理困难的现状,文中提出了基于电网侧电能质量监测数据,对用户侧治理设备进行运行状态识别以及治理效果评价的算法,实现电网公司对用户侧电能质量治理设备的非侵入式监测。文章利用概率神经网络,将电压偏差、三相电压不平衡度、电压谐波总畸变率以及电压长时闪变作为网络的输入参数,对治理设备的工况进行分类,以实现治理设备的运行状态识别;通过对比治理设备投入前后的电能质量评估结果,结合模糊综合评价法来完成治理设备的治理效果评价。以安徽电网某变电站的监测数据为例,分析了所提电能质量治理设备运行状态识别方法和治理效果评价方法的实用性。     

采用组合赋权法的智能变电站继电保护设备状态模糊综合评估

智能变电站继电保护设备状态评估对提高设备运维效率和资产利用管理水平具有重大作用,提出了一种基于组合赋权法与模糊理论的智能变电站继电保护设备状态评估方法。全面建立包含继电保护设备历史状态信息和实时状态信息的状态评估指标体系,结合改进层次分析法及反熵权法、变异系数法结合的主客观权重法来确定各指标组合权重,有效克服了单一赋权方法的局限性。采用模糊综合评价法对设备状态进行评估,选取岭形模糊隶属度函数计算指标隶属度。通过实际算例验证了所提方法的有效性和精确性。     

高采样率数字化变电站电能质量监测系统研究与应用

为解决目前数字化变电站中应用的数字式互感器和合并单元的采样特性无法满足高次谐波和电压暂态事件监测分析等难题,提出了一种具有512点/周波高采样率的数字化变电站电能质量在线监测系统。该系统采用新型高采样率电子式互感器、合并单元和数字式电能质量监测装置,从过程层互感器层面解决采样率低的问题,同时解决了电子式互感器和传统互感器的同时接入、采样率提高后海量数据处理、数字式电能质量监测装置IEC61850建模、合并单元和数字式电能质量监测装置全自动校准等问题。校准试验表明该系统满足电能质量监测功能和准确度标准要求,并且在实际工程中取得良好的效果。     

基于多参量模型的智能变电站二次设备状态评估方法及应用

为解决智能变电站二次设备运行状态评价体系建立与实际工程应用的难题,引入多参量信息融合的二次设备综合评价模型。提出不同类型二次设备的评价子项、评价参量及评估方法,建立通过监视装置稳态量变化来表征二次设备健康状态发展的趋势性评估模型和监视装置故障量特征来表征二次设备故障程度的损失性评估模型,提出了不同评估子项的工程量化指标。研发了智能变电站二次设备健康状态评估系统,并在500 k V智能变电站工程中试点应用。     

基于状态熵权和双轨制TOPSIS的电能质量实时综合评估方法

为实现电能质量连续、实时综合评估,提出了一种全域电能质量评估体系,设计了综合评估方法。首先,使用熵权法构造各指标间数据信息量的对比通道,实现对电能质量指标影响权重的常权赋予,保证赋权的客观性。通过构造状态变元,对计算单元内各点权重进行动态调整,保证指标时序赋权的动态特性,增强时域下的权重分辨率。然后,提出了双轨制TOPSIS评估方法,分别开辟数据与等级的TOPSIS计算路径,避免数据与等级杂糅对两者内部相对关系的破坏,减小评估标准对于数据的依赖,保证各时段评估标准的一致性。最后,实时判断两者贴合度,完成数据向等级的并轨,得到以综合评估等级为判据的电能质量整体状态评价和以状态权重为参考的等级变化成因分析。通过算例分析验证了该评估方法能够实现实时评估,具备准确快速地反映电能质量随时间变化的能力,且评估流程具有普适性。