摘要：针对配电自动化终端传统运维管理方式存在的不足，提出了基于大数据的配电自动化终端智能运维管理方案。该方案利用大数据平台所提供的高效数据处理与挖掘分析能力，通过对配电网以及自动化终端的运行与告警数据进行深入分析，建立了配电自动化终端健康状态评价模型，实现对配电自动化终端设备运行状态监测、健康状态综合评价以及设备故障的自动识别与故障预警。在此基础上，实现配电自动化终端缺陷闭环管理和运维辅助决策。根据该方案开发的配电自动化终端智能运维管理系统已经在供电公司试点应用。实践表明，该方案能够解决配电自动化终端传统运维管理方式存在的不足，有效提升配电自动化运维管理水平。
关键词：大数据；配电自动化；终端智能；运维管理
1概述
依托配电自动化系统的现有功能，开发了配电自动化终端信息综合管理系统，应用于配电自动化设备的维护、消缺、管理等方面，实现自动化主站信息、现场设备信息资源共享，从而在管理上，更加合理地统筹安排现场工作，减少中间环节，提高生产效率。同时，确保各应用系统在安全、可靠、有序、可控的环境下运行。本系统的推广使用，有利于提高配电网运行管理的智能化水平，并为调控一体化提供了强有力的技术支撑。
2配电自动化终端运维管理方式存在的问题
2.1运行状态监测较弱
配电终端数量众多，安装分散，运行环境较恶劣，故障率较高，而配电自动化主站对终端本身运行状态的监测功能较弱，难以直接、全面且及时地反映配电终端运行情况，迫切需荽提髙对配电自动化终端设备运行状态监测分析与故障判别的能力。
2.2设备故障检修不完善
设备故障检修处于被动检修状态，缺乏事前对设备健康状态的评估与故障预警，只能在备出现故障时到现场进行故障排查与检修，不利于配电自动化系统的可靠运行。迫切需要客观准确评价自动化终端设备的健康状态，并对可能出现的故障进行预测、预警，同时据此提前采取防范措施，尽量做到少发生甚至不发生故障。改变巡检计划安排方式，由定期计划检修变为根据设备健康状态进行针对性的运维检修，提髙运维效率。
2.3设备故障检修缺乏有效管理
缺乏对配电自动化终端设备故障与检修历史信息的深入分析，难以掌握配电自动化终端设备故障发生的内在规律，检修策略、设备选型和备品备件管理缺芝有效支撑。
3建设目标和功能实现
本成果立足于配电自动化系统，旨在建立一套完备、准确、实时的自动化设备信息综合管理系统，为配电自动化主站运维人员对故障研判提供有力的技术支撑，同时可为自动化终端维护人员提供及时准确的设备运行和故障情况，可建立多部门多班组协作的设备缺陷处理闭环流程，在充分保障信息安全的同时极大提升自动化维护工作的系统性，实现自动化运维闭环管理和精细化管理。
具体实现功能有以下几个方面：
（1）实现自动化设备信息系统管理。
（2）实现信息交互，资源共享。
（3）地理信息功能，标注地理位置，便于现场工作。
（4）提升自动化维护工作系统性、实现闭环管理、精细化管理。
4关键技术
4.1配电大数据平台
配电大数据平台基子Ｈａｄｏｏｐ开源大数据组件构建而成。其中，存储组件包括分布式文件系统、分布式列数据库、分布式数据库和分希式缓存数据库等；并行计算处理组件包括离线批处理计算引擎、内存批处理计算引擎和流计算引擎；数据挖掘分析引擎采用ＳｐａｒｋＭＬｌｉｂ挖掘算法包。配电网模型及终端设备描述信息、告警信息等结构化数据采用Ｈｉｖｅ存储，实时数据采用Ｒｅｄｉｓ在内存中缓存，量测历史数据采用ＨＢａｓｅ存储。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆配电大数据平台通过分布式存储与并行计算处理，实现配电网大数据的存储与高效处理，可以为上层应用提供强大的数据处理与分析能力支撑。
4.2数据采集
为了满足配电自动化终端智能运维管理的需求，需要获取如下相关数据：①电网一次模型数据；配电自动化终端设备台账与通信网络通道等描述信息，包括设备类型、厂家、型号、投运时间、通道类型和所属的通信子站等；③配电网及配电自动化终端实时运行状态及通信状态数据（包括电池状态、市电状态和在线状态等）；④告警信息（包括馈线开关状态变位信息、配电自动化终端上下线告警和终端运行状态告警等信息）；⑤遥控操作记录信息（操作对象、时间是否成功等）；⑥量测历史数据，配电自动化主站系统按指定时间间隔（一般为每５ｍｉｎ）对量测实时数据采样存储即为量测历史数据。根据数据类型的不同，系统采取不同的数据采集策略：
(1)配电网模型及设备台账等描述信息采用定时（每小时）读取数据库表，全量覆盖更新的模型同步策略。
(2)实时数据通过实时数据总线实现实时数据采集，采用全遥测召唤和变化数据推送更新方式相结合，获取实时数据并由Ｒｅｄｉｓ缓存。
(3)告警信息、遥控操作记录和量测历史数据采用定时（每５ｍｉｎ）读取数据库表中增量数据、增量加载的方式。系统采用了开源的ＥＴＬ工具Ｋｅｔｔｌｅ，通过可视化的方式定制数据抽取、转换和加载的流程，快速实现由关系数据库表到大数据平台分布式存储的数据同步。对于数据抽取、转换与加载过程，系统提供自动化的任务调度与可视化监控功能。
4.3数据处理
为了满足上层终端运维管理应用功能对数据处理的需要，系统提供了一组数据处理服务，对配电大数据进行预处理与统计分析。数据处理功能主要包括实时数据计算处理、历史数据处理和数据挖掘分析处理等功能。
（1）实时数据计算处理
根据配电自动化终端通信状态以及运行状态，实时计算系统的终端在线率，当发现批量终端掉线时，对掉线的配电自动化终端网络特征进行分析，判别掉线原因是终端故障还是通信网络故障，并生成设备缺陷告警信息；对所采集的终端运行状态进行监测，当出现异常时产生告警。
（2）历史数据处理
通过对配电网运行历史数据进行统计处理，识别出配电自动化终端的量测长时间不刷新、遥信频繁抖动、长时间连续离线、频繁掉线和遥控失败等问题，在此基础上，建立配电自动化终端的运行状态标签，为终端运行状态判别提供数据支持。
(3)数据挖掘分析
利用ＳｐａｒｋＭＬｌｉｂ所提供的数据挖掘算法，对配电自动化终端故障历史信息与终端运行状态信息以及量测长时间不刷新、遥信频繁抖动、长时间连续离线、频繁掉线和遥控失败等信息之间的关联关系进行深入挖掘，为建立配电自动化终端健康状态评价模型提供支持。
结束语
基于配电大数据分析，研究配电自动化终端设备健康状态评价与故障预警模型、设备缺陷闭环管理以及运维管控辅助决策等主要应用，研发了基于大数据的配电自动化终端智能运维管理系统，并进行了试点应用。实践表明，该系统解决了传统运维管控方式存在的不足，显著提升了配电自动化终端运维管控效率，为保证配电自动化系统可靠运行提供了有效支撑。未来会通过扩大数据来源并优化设备健康状态评价算法提高状态评估与故障预测的准确性，结合终端设备的远程运维支持，配电自动化终端设备的运维管理水平将得到进一步提高。
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论文作者:严宏伟,何亚楠
论文发表刊物:《基层建设》2018年第31期
论文发表时间:2018/12/18
标签：终端论文; 数据论文; 终端设备论文; 状态论文; 故障论文; 信息论文; 设备论文; 《基层建设》2018年第31期论文;