摘要：变电站是电网运行数据的主要采集节点，随着智能变电站的建设，变电站自动化系统数据量大幅提升，但数据质量普遍不高，很多无效信号未经过处理直接上送主站，给电网运行带来安全隐患。本文从提高变电站基础数据的数据质量为切入点，讲述了适合于变电站的数据质量保障技术的适用性方法，找到影响数据质量的关键因素，为智能电网的综合大数据分析提供支撑。
关键词：变电站自动化；数据质量；数据优化
0引言
变电站自动化经历了由RTU到变电站综合自动化再到智能变电站的发展过程中，变电站自动化系统采集的数据越来繁多，在复杂的综合大数据下如何有效提升和优化数据质量已变得十分必要。本文从提高变电站基础数据的数据质量为切入点，讲述了适合于变电站的数据质量保障技术的适用性方法，找到影响数据质量的关键因素，为智能电网的综合大数据分析提供支撑。
1数据质量的概念
从数据应用角度讲，可从是否能满足指定应用的要求来衡量，就数据质量本身主要体现在两个方面：一是数据本身的数据质量，主要包括数据真实性、数据自洽性、数据完整性、数据逻辑一致性、数据精确性、数据时效性、数据可用性、数据可信性及一些关于体现数据质量特征的属性；二是数据的过程质量，主要包括数据的使用质量、数据的存贮质量、数据的传输质量。影响数据质量的因素也主要归结为数据内在因素、应用环境、数据表述和数据存取4类，如图1所示。而对于数据源，根据待处理的是单数据源还是多数据源以及质量问题出在模式层还是实例层，可分为单数据源模式层问题、单数据源实例层问题、多数据源模式层问题和多数据源实例层问题4种[1]。
图1数据质量问题分类示意图
2影响变电站数据质量关键环节
变电站是电网运行数据的主要来源，拥有双向流动的电力潮流和数字信息流，这种高速、双向的通信体系实现了电网控制中心与变电站之间的信息交互，高级的分析工具和决策应用保证了电网安全、稳定和优化运行。从变电站数据的流向来看，数据在整个流转生命周期中，要经历采集、处理、传输、计算、人机交互以及存储等操作步骤，每一个环节都有可能引入错误，导致数据质量问题，产生数据异常。主要包括遥信类：硬接点的可靠性和防抖时间的合理性；事件类：保护和自检等通讯软报文转遥信上送的计算稳定性；遥测类：交流采样等电气量和温湿度等遥测精度和采样门槛值设置的实时性；遥控类：调度远程控制操作的正确性。
相对于调度主站而言，变电站数据存在着种类繁多、分散处理、运维复杂等特点。由于在传统变电站中，变电站大量数据都被截留在站内，主站只针对少部分数据进行管理。随着大量的智能变电站建成投产，变电站数据量成指数倍增长，数据种类大幅度提升，之前从未显现的数据质量问题在变电站智能化过程中引起格外重视。通过对影响变电站数据质量的原因总结分析，影响变电站数据质量主要包含以下几个方面：
（1）部分变电站存在传感器质量不够好、未能实现基础数据信息的完整上传（主要集中在刀闸位置、变压器中心点位置、容抗器开关等遥信信号方面）；
（2）因设备与二次回路缺陷等方面的原因，部分厂站遥测数据存在误差大、数据跳变等现象（主要表现在变压器档位信息、母线电压量测等方面）；
（3）数据在流转环节的处理手段和控制手段欠缺导致，存在信号归并不合理、数据时标缺失、数据品质位缺失、同一时间断面数据缺失等问题；
（4）部分变电站未开展无人值班改造，不利于主站应用对数据的有效利用，影响应用分析的效果。
3变电站自动化数据质量优化手段
3.1采样环节优化
在变电站数据采样过程中，需要对采样频率相同的非同步采样数据进行插值计算，保障数据在采样过程中的同步，提高数据质量。数据插值是通过数据接收侧在接收到数据的同时给各个数据帧打入时标，然后利用插值法计算出各路测量量在同一时刻的采样值。这个需要从各个系统集成厂家的测控单元上通过电力电子元器件的品质硬件提升，及遥测采样精度和遥信辨识度的软件提升。常用的优化原理有线性插值法、分段插值法、样条插值法[2]。
3.2传输环节优化
数据信息的传输环节是从数据采样进行A/D模数转换起，经过规约转换环节，到报文传输到终端解析环节止。因此，通讯规约的传输机制、实时性及可靠性制约着信息数据的传输质量。变电站常用的站控层-间隔层规约是基于以太网通讯介质的网络103或61850规约和厂站端到调度端的基于数据网的IEC104规约[3]。合理选择通讯规约，并设置跟硬件相匹配的技术参数十分重要。比如IEC104通讯规约的遥测传输数据类型和品质、信息时标的统一性、传输变化阀值、重要遥测帧类别、COS/SOE与总召的配合机制等都是优化数据传输的有效手段。
3.3保障环节优化
数据质量和优化的保障环节主要体现在数据应用和用户使用方面。保障环节的优化手段可从标准规范和管理措施方面进行分析，提出变电站数据质量保障措施。
变电站在设计环节，有《国家电网公司输变电工程通用设计（110（66）~750kV智能变电站部分2011版）》、GB14285、GB50217、DL/T5056、DL/T5149、Q/GDW393、Q/GDW394、Q/GDW424、Q/GDW425等一系列标准；在调试环节，主要有Q/GDW396、Q/GDW431、Q/GDW441等标准；在验收环节，有Q/GDW535、Q/GDW616、Q/GDW679、Q/GDW678等标准；在管理环节，主要是各地区电力公司颁布的运维管理规程等相关规范。
4结语
在探讨数据质量优化方法的同时，有必要针对变电站数据质量提出可量化的评价指标，进而为数据控制目标提供参考依据。另外，本文所涉及的探讨内容还仅仅是在理论层面提出了适用于变电站数据质量表层方案，方案中提出的关键技术都需在理论基础上开发相应的功能模块，这个过程势必涉及到信号优化处理的核心算法，会出现计算效率与实际应用需求之间的矛盾，下一步研究内容在提出可量化的评价指标基础上，开展关键算法和数据预处理技术的研究，解决数据质量和信息量的矛盾。
参考文献：
[1]韩京宇，徐立臻.数据质量研究综述[J]．计算机科学，2008，35（2）：1-5．
[2]向珉江，高厚磊，安艳秋等．一种提高数据同步精度的自适应插值算法[J]．电力系统自动化，2012，Vol.36，No.8：77-81．
[3]张俊伟，关峰等．电力系统IEC60870-5-104规约典型报文应用解析[J]．电子测试，2016（12）：18-36．
作者简介：
马晓青（1982-），女，青海西宁，学士，工程师，长期从事电力系统厂站/主站自动化专业的应用和管理。
张俊伟（1982-），男，安徽界首，学士，高级工程师，长期从事变电站自动化工程研究及应用．
论文作者:马晓青,张俊伟
论文发表刊物:《电力设备》2017年第32期
论文发表时间:2018/4/12
标签：数据论文; 变电站论文; 质量论文; 规约论文; 环节论文; 电网论文; 插值论文; 《电力设备》2017年第32期论文;