摘要：在中国经济和社会的快速发展过程中，电力行业得到了良好的发展机遇。电能是国民经济发展和社会稳定的重要前提。只有电力建设活动能够顺利进行，才能更好地发展我国社会经济。本文论述了电力变压器自动维护系统的处理技术。
关键词：电力自动化；变压器；检修系统；处理技术
近年来，中国电力系统的运行对国民生活质量的提高和工作水平具有十分重要的意义。电力系统主要由变电站、高压配电线路、变压器、低压电力线及相应的控制保护装置和相关设备组成。在电力设备维修过程中，会有许多有价值的数据。如果能对这些数据进行有目的的研究，就可以看出电力设备检修过程中存在具有规律性的问题。了解这些规律后，可以有效地帮助电路维护管理和做出相关的决策，最终提高电力设备的保障能力和维修水平。但从现在变压器维护的实际情况出发，对历史数据维护的使用不是很好，在处理的维修历史数据时，并没有建立有效和独立的分析，但是在分析网络技术时，让数据及时、方便的访问和分析可能的在线监测，这是具有现实的意义。
1对联网分析处理技术和数据挖掘技术的介绍
1.1对基本概念的介绍
电力系统中的网络分析和处理技术也称为联机分析处理（OLAP）。在电力系统中，存储了大量历史数据的数据库会对后续工作有很大的帮助，但要有效地利用这些历史数据，需要更方便、有效的工具对历史数据进行处理和分析。在20世纪90年代，提出了联机分析处理（OLAP）的概念，主要涉及数据分析和特定问题的获取。它是利用存储在数据库中的历史数据，然后根据用户提出各种假设和问题，对数据库中的历史数据进行分析和操作，最后采用一种相对容易理解的方式将分析结果传达给用户。数据研发技术主要是对数据库中的数据进行处理，以获取隐藏的、有用的数据信息。获取数据信息时，根据自己的推理来开发潜在的模式，预测客户有效的行为，可以为企业领导提供决策有用的信息，为企业的发展提供有利的决策，降低企业发展的经营风险。数据研发技术和LDAP是相互依存的关系。OLAP技术的分析结果可以为数据分析一些有用的和必要的信息，并且使用这些信息作为研发的基础；数据的研发技术可以继续扩展OLAP技术的深度，这将在数据处理分析的时候，发现对OLAP技术有帮助的更多有价值信息。
1.2分析方法的介绍
在准确、方便地获取相关信息的过程中，用户可以获得多种不同形式的知识和信息。钻削主要是在水平面上的尺寸上改变数据，并改变分析粒度。在一维数据库中，选择维度进行切片，切割是多维数据库选择某个区间的动作。旋转是通过改变显示页的尺寸或在相关报告中进行的，即表中维度位置的重排。
2系统网络架构
B/S网络架构（Browser/Server）指的是对浏览器和服务器的架构。B/S网络架构属于三层的网络架构，这是对C/S网络架构的升级。随着社会技术的进步和网络技术的不断发展，B/S网络体系结构逐渐成为主流的网络体系结构。这种架构的特点是，系统用户可以通过在系统运行的浏览器访问服务器，服务器的主要业务逻辑是通过B/S网络架构可以减少客户端计算机配置要求的应用实现，大大降低了客户的系统升级和维护的工作量和成本。适合于用户数量较大的系统建设使用，能够避免重复客户端的开发，开发后能使不同人员在不同的电脑客户端上进行使用。系统的建设和使用方便快捷，降低了系统开发成本。B/S网络结构还可以保护数据平台。因此，可以提高数据库服务器的安全性和稳定性。考虑到变压器维护的实际需要和系统中用户的数量，城市供电局变压器维护系统的设计将采用B/S网络结构。
3电力自动变压器检修系统的建立
3.1J2EE平台
目前，一般企业开发软件时，主要是应用多层体系结构的J2EE中间件平台。J2EE体系结构是信息系统开发模式的技术架构，该架构的应用可以使系统更加标准化，在信息系统的开发过程中，使开发的系统具有更高、更强的安全性。
3.2基于SOA结构的数据服务器
SOA体系结构是一个组件模型，它指的是面向所有服务的体系结构。SOA架构通过中性接口方式连接应用程序的不同模块或服务（不绑定到特定服务）。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆这些连接的实现不依赖于通用硬件平台、操作系统和程序语言。SOA体系结构具有可重用性、服务请求者与服务提供者松散耦合、服务交互接口、服务定义、无状态服务设计和开放标准等特点。数据服务平台提供安全、稳定、可靠的消息传递。它在SOA体系结构中起着十分重要的作用，使得不同的信息系统选择性地控制传递的信息。SOA体系结构可以利用数据服务层，使数据管理更加方便快捷，提高信息系统的建设和实施质量。面向服务的体系结构具有可重用的构件，可以快速发现和开发数据源，方便用户使用。
3.3数据的准备
数据准备主要包括提取、转换和加载数据。对设备维修历史数据存储结构的相关性分析，选择研究的结果可以在数据起决定性作用；然后对数据库中的数据进行转换处理，所以我们可以得到更多有用的信息，然后将这些数据通过在这一过程加载到OLAP数据库的设计中，必须确保数据的结构和类型是一致的，并能改变模型数据格式和对数据进行开发。
3.4数据模型分析
在拥有基本数据并了解相关事项之后，就可以建立数据模型。由于电力系统中数据信息量较多，需要对客户机端的结构进行建模。客户端数据是用VB设计的，服务器端的数据是用SQLServer设计的。利用SQL数据库可以有效地收集系统的相关数据和实际情况，为后续工作做好准备。开发数据实际上是从数据库中开发出来的数据表。这些表需要根据相应的结构和相应的主题建立基于星形拓扑的数据库。通过对基本数据进行量纲分析，并显示相应的数据。数据结构具有强大的性能和灵活性，能够快速处理数据，如保持查询数据时的一致性等。
3.5建立系统模型
在建立系统模型时，本文主要以某城市供电局为建模背景。电力系统主要是对变电站设备运行过程中的在线监测数据进行分析。在供电局安装的变电站中，有两个是在线监测系统，主要用于变电站的变压器、避雷器和电容器装置的在线监测。根据用户的实际需求和原始信息的历史数据，利用OLAP技术建立了基于服务器端口数据模型的客户机服务器系统的体系结构，其中多维数据访问的客户端主要是通过微软Excel2000实现的。整个系统可分为以下三个部分：对业务数据库中不同数据源的原始数据进行筛选；以对OLAP数据库中存储的数据进行详细的分析；将OLAP服务器数据存储在数据库中，通过客户端工具实现最终用户功能。
3.6系统的数据分析情况
对于决策者来说，系统数据分析时，数据的细化只需要编译的数据为有效决策提供有用的信息，所以需要从不同的角度和尺寸的数据进行描述性的分析，分析比较，主要可以描述一个简单的形成变压器维修信息的轮廓。在系统中，OLAP数据库与服务器通信时，可以通过相应的客户端端口访问数据，从而得到变压器跳闸和截面尺寸的运行分析，通过各种灵活的显示技术，将相应的信息显示给用户。如果我们在分析故障情况时，我们可以通过不同的单位和时间来了解变压器故障的次数和不同时间段的维修次数。电力变压器维修数据中含有许多有用的信息，这些信息具有一定的规律性。通过这些数据，可以有效地预测和分析变压器并进行维护。在对相关故障数据的分析中发现，变压器的主要故障是由于天气、地理环境、故障部位、主要变化模式等原因造成的。例如，当变压器处于雷暴时，故障次数就会频发。这就要求做好恶劣天气环境下处理变压器故障的防范措施。
4结束语
通过上述的简单分析可以发现在进行相关的变电维护时，主要根据OLAP技术进行分析，然后主要将OLAP技术和数据挖掘技术有效地结合起来，形成一个数据分析的在线监测体系，进行查询与动态分析，管理人员可以快速、方便的查询结果并理解相关规则，可以在设备故障诊断中提供更科学的依据，最终实现全面、有效的电气设备在线监测。
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作者简介：何世坚（1989-），男，本科学历，助理工程师，主要从事变电检修工作。
论文作者:何世坚
论文发表刊物:《电力设备》2017年第36期
论文发表时间:2018/5/10
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