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【摘要】：随着智能电网建设的不断推进，国家电网信息化水平快速提高，电力行业的数据量海量增长，标志着电网已步入大数据时代。传统的数据分析技术与运维方法已经不再适合电网的发展，而大数据技术的不断成熟正在引发着电力行业技术的变革，为国家电网企业创造更多运维价值。本文对数据可视化在变电运维中的工作对策进行分析。
【关键词】：数据可视化；变电运维；工作对策
引言
在变电运维的工作环境背景下，智能电网不仅承载着电力系统的电力流，也将承载着大量电力业务上的信息流和业务流。变电站作为电网结构中的关键节点和重要保卫对象，囊括了大量的电力系统数据资产。如何增强变电站内数据室的整合分析能力，达到变电运维的数据可视化，突破变电站信息系统的数据壁垒，对变电站内智能高效运维乃至电力系统电网的经济运行都有着实际而重要的战略意义。
1、变电运维的重要性及工作难点
1.1变电运维的重要性
国家电网变电运维专业是一种对变电站内设备进行常规和故障诊断的专业。当所辖变电站运行的电力设备出现异常情况时，变电运维人员首先需要到达现场对故障的电力设备进行定性的分析和正确描述，然后向上级调控中心部门反馈故障情况，并在有必要的情况下进行初步处理或有效隔离故障电力设备的故障点。变电运维工作的成效在于是否能做到电力设备出现异常情况的事前控制，包括电力设备老化、设备异常隐患、现场工作危险点等巡视和检修工作的事前控制。所以，变电运维工作的重要性和价值在于如何在电力设备老化和故障前最大化地减少负面性的电力系统安全影响和电力经济损失。
1.2变电运维的工作难点
从变电运维的现场实际情况上看，现阶段变电运维的工作难点主要集中在站间距离大、巡视时间短、操作效率要求高等方面的问题上。这些运维问题除了通过增加变电运维人员的数量来解决外，在系统的数据统计分析方面也有一定的解决思路。变电站内有些问题的萌芽并不是出现在变电运维的阶段，而是出现在变电站启动前相关隐蔽工程的施工中。随着基建部门相关的隐蔽工程的完成，现场运维人员需要的很多运维基础数据都被隐藏了。除此以外，当今变电站巡视的数据载体和数据类型多种多样，使得人工抄录的运维数据难以被提取和整理到信息系统中，同时很多看上去不太重要的数据也因为侧重点方面的因素被忽略，这在时间上和信息量上对变电运维数据的处理分析造成一定的影响，不利于数据的挖掘和分析。究其原因，主要是因为人工巡视存在局限性和信息系统没有被深度开发，在智能电网的环境下，变电站现场存在的数据非常之多，不仅需要人工进行记录，还需要设备的自动记录来完成，更需要信息系统深度的分析和处理。
2、数据可视化在变电运维工作对策
2.1建立有效的系统
大数据时代下建立有效的信息系统具有非常重要的战略意义。最初的信息系统只是帮助企业完成事务性的数据整理归纳工作，而现在的信息系统已发展到对企业、组织的基层运行、中层的组织管理提供支持，并对高层的决策产生战略性的影响，并且随着互联网信息化技术和时代的发展，现代信息技术和信息系统对组织的作用将会不断加强。在变电运维中，大量的变电运维数据散落在变电站设备的各个角落中，人工进行全数据的记录、处理、分析、类比、归档不太现实，不能把握电力设备运行的全寿命周期，并且每个变电站的运维数据保存在单一的变电运维班组，不利于对变电运维的数据进行调用和展开可持续的统计分析和趋势研究。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆所以需要一个有效的综合信息系统，用于整合变电站内各方面的数据，形成一系列内容全面的数据库，有利于本专业和其他专业的人员对变电站内设备的安全运行进行定量的分析。
2.2开发企业内部的智能移动终端
要实现变电运维数据可视化，需要在信息系统的基础上开发智能移动终端，以解决变电站现场实际的数据量问题和数据结构问题。变电站内电力设备故障与设备自身的属性、运行工况和运行年限有关，也与当地的气象情况、气候环境等因素相关。人工或仪器采集的运维数据不仅应包括设备正常和异常时出现的各类数值，同时还应包含如地理信息、天气、现场温度与湿度等大量的相关数据，以便于进行全面而有效的数据相关性分析。所以智能移动终端需要自带地理环境自动检测或获取功能，并能处理图片、视频等半结构化、非结构化的数据。开发内部智能设备有利于提高国家电网的科技水平和保证国家电网的数据安全，同时也方便系统接纳数据和存储数据，减少了手机设备上的快餐数据和不安全数据。
2.3做好数据的保密性
变电站的安全生产工作是电力系统安全运行的一个重要保障，这个重要保障不仅包括现场设备的安全运行维护和倒闸操作工作，还包括变电站内数据的安全保存和传输工作。在变电站内数据的安全保存和传输工作上，仅对内部环境和外部环境的接触面上切断数据的流通性是不够的，还要做好市场环境下系统研发的保密工作。具体来说，国家电网变电运维数据市场研发的组织者应该对厂家的研发进行定性的要求，明确实现那些功能和哪些人性化数据，而不是直接提出系统研发的定量要求。当厂家研发的系统需要运用数据进行定量测试时，组织者应提供失去时效性的运维数据，而不是直接把整个系统数据交给厂家。这样做的好处是不仅保证了近期数据的保密性，而且能够将近期数据和系统数据分析后得到的结论和趋势曲线进行对比，验证厂家系统开发的正确性和合理性。
2.4提高运维人员的水平
变电运维数据可视化的前提是变电运维数据可靠性。在系统还没有进行实时采集运维数据时，系统无法对变电站设备运行的全过程进行监控，这时候仍需要变电运维人员保证自己采集的运维数据的正确性。变电运维人员的数量、运维工作经验、数据采集和整理操作熟练度以及人员的生理、心理素质、责任心都会对系统数据分析的结果产生较大的影响。当人员的运维效率低时，电力设备的隐患不一定能够及时发现，可能会导致很大的事故，造成国家电网在社会上的负面影响。所以国家电网需要对变电运维人员进行持续而有效的培训，以增强运维人员在数据核实、数据纠错、辅助协同等方面的能力，最终达到提高运维人员的工作经验和操作熟练度和增强、巩固运维人员的责任意识和工作态度，减少变电站内运维数据的“柠檬市场”效应，在最大的程度上实现运维数据录入的精准度和高效性。
结语
随着大数据、区块链时代的到来，数据挖掘能够为国家电网和电力行业带来显著的财富价值，在企业内部的应用也将极大地提高电力企业的运营效率和营收能力，并带来规模效应。在变电运维中引入数据可视化的功能，建立一整套具有兼容性的系统，并运用科学技术手段进行记录，不仅能够提高现场运维效率，有效减少电力系统负面安全影响和经济损失，而且能够为变电站进一步的智能化做好积极准备，实现站内设备连续性数据统计，揭示数据规律变化，深度挖掘数据，并科学精准地安排运维工作，将能够彻底解决变电运维质量较低和人员数量不足等问题。
参考文献
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论文作者:庄佳益
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第07期
论文发表时间:2019/8/15
标签：数据论文; 变电站论文; 站内论文; 工作论文; 信息系统论文; 人员论文; 系统论文; 《当代电力文化》2019年第07期论文;