摘要：电网运行中，需要依据设备可靠性数据来确定电网故障概率，从而对各种不同运行方案进行电网运行风险评估，分析确定影响电网安全的主要风险，并最终采取针对性的措施。电网运行风险评估的目的是评估扰动事件对系统的潜在影响程度，评估内容主要包括扰动事件发生的可能性与严重程度两个方面。近年来，南方电网建立了电网运行风险管理体系，制定了电网运行风险管理制度和电网运行风险评估技术标准。在风险评估技术标准中，根据不同设备、不同故障类型来确定故障概率值的取值范围，并考虑气象、现场施工等因素。
关键词：电力设备；可靠性；数据资产；采集；交互；分析
引言：近年来，电力企业发展快速，这与电能源供应的可靠性密切联系。在电能供应过程中，难免出现电力设备故障。而在整个电力系统的运行当中，电力设备作为主要的组成设施，其运行的稳定性直接影响电力能源的供应。电力设备一旦出现故障，如果未能采取有效措施解决，电力企业将无法正常供电，使企业经济效益受损。为此，在电力设备管理工作中，维修工作不可忽视。
1.电力设备维修的重要性
在使用过程中，电力设备难免出现故障。为了降低电力设备故障造成的经济损失，定时进行设备检修工作十分重要。在电力设备整个系统中，线缆将各个电力设备相连接在一起，从而在功能上实现相互连接，相互配合。在电力系统中，任何一个设备出现问题，都会影响到其他设备的运行，甚至会造成整个电力系统瘫痪，无法正常供电，给人们的生活造成不良影响。近年来，随着科学技术不断发展，电力企业体制改革不断深入，电力企业新型电力设备的使用率大幅上升，设备出现故障的频率也越来越高。尽管电力设备的故障维修技术在不断提升，但要满足电力设备运行的需要，企业还必须要建立一个良好的设备故障维修体系，使维修人员熟悉掌握设备性能，能够提前防范运行故障，降低设备故障发生率，使电力系统处于良好运行状态，确保人们的用电安全。
2.电力设备可靠性评估的概念
电能在传输中，由各类电气设备以及传输电线路组成。电网系统在运行中，电力设备对于其运行的稳定性影响重大。一般情况下，整体上分为发电厂、输电网络、配电网络三个系统。其在运行中，电力设备为三个系统中的核心设备。在此背景下，电力企业为保障电能应用的稳定性。其针对电力设备的可靠性进行评估。当前电力设备可靠性评估，主要在通过动态运行下，以及静态运作下的两类现状进行检测评估。
3.电力设备维修工作常见问题
我国目前的电力设备维修工作水平还不是很高，在维修过程中也存在诸多问题。其中，有三个问题比较突出。一是维修技术低下。目前我国大部分供电企业的设备维修水平落后，维修人员在开展维修工作时，常常是凭借自己的经验或者主观判断进行维修工作。该方法属于定性决策方法，不具有准确性。二是设备维修时间不合理。我国供电企业虽然制定了设备维修制度，但是，维修的时间并没有明确规定，通常是在电力设备没有出现故障的情况下，停止维修工作。有时，电力设备故障，但由于没有维修时间不及时修复，致使许多设备停止运行，这对设备是巨大的磨损，缩短设备使用期限。正常运行的设备，需要定期开展保养工作，保养能够使设备处于一个良好的状态，安全运行，更重要的是能够延长设备的使用期限。三是负责电力设备维修的人员专业水平较低。电气设备维修是一项技术工作，而我国多数供电企业所雇佣的维修人员并不是高水平人员，并且负责电力设备维修的人员满足不了实际需要，出现严重的供不应求现象，导致电力设备得不到及时的维修，保养工作更是无从谈起。在这样的情况下，必然无法保证电力设备的无障碍运行。
4.可靠性资产采集
典型的数据采集过程包括：按照预先定义的数据采集规则整理汇总来源于不同数据源的数据，并登记到一个数据库中。在这个过程中，数据采集规则的定义是保证获得高质量数据的前提。针对可靠性数据资产采集的范围和规则定义如下。
4.1设备边界和分级体系
清晰的边界定义对于可靠性数据的采集、汇总和分析十分必要，否则很难实现数据的交互和利用。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆针对每类设备，都需定义清晰的边界以描述可靠性数据的采集范围。。位置设备分级体系即对设备和其相应的运转位置组织到一个逻辑层次上，引用ISO 14224—2006定义的分解体系。可靠性数据的收集主要在设备单元级别，也包括设备单元的各个子级，具体到哪个层级取决于数据的意义和将来的用途，如故障根本原因分析（Root CauseAnalysis，RCA）或以可靠性为中心（ReliabilityCentered Main－tenance，RCM）的维修分析。
4.2数据采集种类
可靠性数据的采集主要包括设备数据、故障数据和维修数据，其采集过程应按照组织和结构的方式进行。同时，这些数据应是通用的，但对每台设备单元则是相对特殊的。
4.2.1描述设备单元的数据
设备分成技术、运转和环境参数是采集可靠性数据的基础。一是识别数据。如位置信息、分类、安装数据、设备单元数据、所属区域系统等。二是属性数据。如制造商信息、设计参数、设计特点等。三是运行属性。如运行环境、运行方式等。
4.2.2描述故障的数据
一是识别数据。如故障记录编号，故障关联的设备等。二是故障特征数据。如故障的子单元或维修组件，故障日期，故障影响，故障原因，严重程度等。
4.2.3描述维修的数据
一是识别数据。如维修记录编号、维修位置、关联的故障或设备记录。二是维修信息。如维修日期、维修分类、维修对工作的影响、被维修的子单元或产品等。三是维修资源。如不同专业不同级别的维修人工时，维修工具等。四是维修时间。如实际维修时间，停机时间等。
5.可靠性据结构
5.1数据格式
可靠性数据的每个记录在数据库中应按照若干属性来识别。每个属性描述一个信息，如故障模式，每个信息应尽可能使用一个代码。这种方法比起用文字描述的优点有三个：一是查询、交互和数据分析方便；二是数据录入容易；三是通过预先设定的代码检查输入的一致性。与文字描述相比，预先规定代码表的缺点是可能遗漏一些详细的信息，可以使用文字描述补充相关信息。
5.2逻辑结构
采集到的可靠性数据应被按照一定逻辑关系存储到数据库，以便于数据的查询、交互和分析统计。预防性维修记录和故障记录与设备为多对一的关系，维修记录和故障记录为一对一的关系。
总结：通过对上述的内容进行分析研究之后可以得出，总而言之，电力设备可靠性数据资产的价值在于围绕企业的设备管理业务需求建立起数据间的关联关系，围绕设备把众多环节收集的数据整合到一起，更加全面地了解设备并进行相关挖掘分析，指导优化设备管理运营。实现上述目的的前提是获得高质量和大数量的相关数据，这也是进行设备可靠性数据资产收集和交互研究的意义所在。
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论文作者:张凯,文圣,景琳超
论文发表刊物:《电力设备》2018年第29期
论文发表时间:2019/4/1
标签：数据论文; 电力设备论文; 设备论文; 故障论文; 可靠性论文; 电网论文; 设备维修论文; 《电力设备》2018年第29期论文;