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摘要：随着现代电力技术的不断发展，对于主设备的运行状态监控手段也越来越多，包括带电检测、在线监测、不良工况及设备历史大事记等内容。这些信息量体现了电网主设备的内外部运行状态（况），综合起来可以对设备运行状态进行分析，对设备检修进行决策，是非常有用的大数据，应当对这块数据宝库进行数据挖掘和分析，以支撑实际电网生产运行。为了进一步加强对大数据在输变电设备状态评价中应用的研究，本文将就此论题展开探讨。
关键词：大数据；输变电设备；状态评价
前言：
在输变电设备的日常运行过程中常常会遭受到负荷、过电压、内部绝缘老化、自然环境等多方面异常状况的影响，此类异常状况往往会致使设备出现缺陷情况，因而针对设备状态实施异常检测十分重要，应当引起人们的重视与思考。
1.大数据简介
大数据（BigData），指的是体量特别大，数据类别特别多，而且无法在可以承受的时间内，使用传统数据库管理工具对其进行抓取、管理、分析和处理的数据集合。IBM的科研小组认为，大数据具备5V特征：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety），价值（Value）、真实（Veracity）。大数据由于其数据容量巨大，而且数据类型众多，传统的手工管理，甚至利用关系型数据库都已经无法对其进行有效的管理和分析。因此，国内外对大数据进行了深入的研究，并且提出了各种有效的技术手段，例如大规模并行化处理、数据挖掘技术、分布式文件系统、分布式数据库以及云计算等相关技术纷纷涌现，极大的提高了大数据分析的效率。
目前，大数据已经进入应用阶段，许多基于大数据的项目已经取得了非常瞩目的成果。大数据作为互联网的产物，已经越来越体现出它的价值。
2.多状态量数据流特征提取
在日常的设备运行时，因受设备属性、运行工作状况、环境差异等因素的影响，通常会使得设备的状态监测量，多为参量间的相关性往往无法做出明确的函数表达。例如变压器的热点温度、油温、环境温度以及负荷量等参数值往往需要借助于热平衡方程予以表达，但是热平衡方程参数数量较多并且在高温环境下也会出现计算不准确的情况，进而使得热点温度值出现异常无法做出准确测定。
通过输电线路覆冰举例说明，将在线监测的参量值作为一项三维数组，进而借助于DBSCAN算法进行类型聚合处理。如果一项三维数组与所有簇中点的距离均超过了某一特定值R，那么即表明这一数据不属于任何一项簇组。因而，在某一参量值发生异常情况进而使得这一多维数组当中的Z不属于任何一簇之时，即可判别这一时刻的多维数据发生了异常状况。
3.基于大数据分析的输变电设备状态评价方法
状态检修是运检精益化管理的核心内容，是精细化的设备管理模式，是对传统的输变电设备管理各环节，即设备的资料管理、交接验收、运行巡视、缺陷管理、试验检修、技改更新等的进一步优化。通过实施状态检修，在满足供电可靠性的要求下，减少了停电次数及范围，减少了人力、物力、财力的浪费，提高了供电可靠性水平。
一是完善状态检修组织体系建设。开展状态检修工作后，检修工作的重点已从设备停电检修转移到对设备状态的检（监）测、评价和预控上，现有的组织体系已不能适应这种变化的要求。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆建立日常检测由工区（班组）负责、分析评价由地市负责、特殊性和复杂性检测诊断工作由两级评价中心负责的状态检测评价组织体系。全面建设总部、省公司两级设备评价中心，设置设备状态管理岗位；健全地市公司设备状态检修常态执行机构，建立覆盖运检部、检修公司及班组的状态检修专业管理网络，在运检部设置状态检修专职，明确各专业班组状态检修职责。进一步增强电网设备信息收集、状态评价和故障诊断分析的能力，提高发现缺陷和处理缺陷的能力。
二是健全制度标准体系建设。健全制度标准是规范开展状态检修工作的基本前提。完善管理标准建设，对状态检修工作内容、职责、方法等进行规范；推进技术标准建设，明确在线监测、带电检测、停电试验、状态评价、检修策略的方法和标准，打破“状态检修”和“定期检修”两套检修管理模式同存状态，推进设备覆盖范围从一次设备向二次设备延伸，从单一元件评价向设备间隔及系统评价延伸。建成覆盖设备例行试验、诊断性试验、带电检测和在线监测等内容的状态检修技术标准体系；促进工作标准建设，加强包括状态信息收集、状态评价和风险分析、检修策略制定和实施、检修后评价及人员培训等状态检修主要环节的工作规范。
三是建立状态检测评价常态机制，强化设备运行分析。深入开展“日比对、周分析、月总结、年评估”工作，准确把握设备状态变化趋势，结合可靠性要求、运行环境及设备状态动态优化运维策略，提高运维工作的针对性和有效性。深入挖掘设备运行规律和状态参数，加大不停电检测和在线监测新技术研究应用力度，实现基于实际运行数据判断设备状态和运行裕度的能力，提高在线诊断水平
四是完善状态检修装备配置。目前，对于实际使用需求而言，状态检测装置的配备仍显不足，检测手段不够完善，尤其对于目前应用效果较好的GIS超声波、特高频局放检测仪、SF6气体分解物成分分析仪、开关柜地电波检测仪等先进、成熟、实用的带电检测设备，其配置力度需进一步加大，提高设备状态诊断水平，促进状态检修工作的深入有效开展。
五是建立状态检修信息支撑系统，保证基础数据的完整性和准确性。建立统一的状态诊断综合决策系统，实现全覆盖。完善设备在线监测和带电检测手段，最大限度实现对设备状态的“预知、预判、可控和在控”。按照总部统领、各层级统筹调配，组建设备状态检测、诊断和评价专家队伍，强化设备状态管理和故障诊断能力，提高设备检修精益化管理水平。此外，状态检修存在试验报告、隐蔽工程、出厂合格证等统计资料缺失等问题。为此，特高压设备状态检修管理应进一步扩充设备数据来源。从规划设计、设备招标采购、工程建设、设备运行阶段收集特高压设备基础数据，特别要注意试验报告、隐蔽工程、出厂合格证等非运检部门所能够统计的数据，以保证状态检修数据的可靠性，及时反馈设备运行中暴露的质量问题，促进设备质量改进提高。
六是要建立状态检修绩效评估指标体系，对状态检修工作的有效性、检修策略的适应性、目标的实现程度、工作绩效等方面全面评估，以确保各层级工作目标不走样、工作标准不衰减，以评估状态检修工作成效，查找工作中存在的问题，提出持续改进的措施和建议。
结束语：
在大数据时代，输变电设备状态评价中应用大数据技术能够有效提高输变电设备运行的可靠性，尽早发现设备故障，保证输变电设备正常运行。希望本文的提出能够为相关工作者提供一定的参考。
参考文献
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[3]严英杰，盛戈皞，陈玉峰，江秀臣，郭志红，秦少鹏.基于时间序列分析的输变电设备状态大数据清洗方法[J].电力系统自动化，2015，07：138-144.
论文作者:董艳唯1,刘创华2,满玉岩3,王磊4,石乐贤5
论文发表刊物:《电力技术》2016年第9期
论文发表时间:2017/1/6
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