（北方工业大学 100144）
摘要：电力故障分析系统，是现代电力结构的主要重要分支，对电力供应系统中存在的显性问题和隐性问题都能够做出准确的判断，在现代电力供应结构良性周期性循环有着直接性影响。基于此，本文结合大数据相关理论，对电力故障分析系统的实际应用进行探究。
关键词：大数据；电力故障；系统结构
引言：大数据具有信息量广、内容充裕等特征，为社会发展的各方面提供了较为充沛的信息来源保障。大数据除了作为社会信息传输的载体，在现代社会发展其他领域也具有决定性优势。电力故障分析系统，就是大数据在电力行业中应用的代表，结合大数据模式的基本特征，分析电力故障分析系统的应用优势，引导社会新发展。
一、大数据概述
大数据是指依托现代计算机系统为基础的数据信息整合与运作体系，在现代社会发展，资源整合运用中占有重要地位，大数据运作主要包括集中化数据储存模型、数据构建结构、高密度化的信息传输结构、以及多渠道的信息交流途径，能够在较短的时间内完成信息交换与整合，真正实现了社会信息结构的高速运转、系统化探索[1]。
二、基于大数据下电力故障分析系统结构分析
（二）电力传输信号波分析
大数据在电力故障系统中的融合，将抽象的电力动态信息分析，变成具体的程序运作密码，因此，大数据在电力故障分析中的基础性应用，在于形成了电力传输的信号波分析。
一方面，建筑计算机系统程序，大数据结构在电力传输高频闭锁传方向，依据线路两侧电流传输方向进行功率择定，当传输电路出现传输故障，电流运转的电路信号波数值增加，两侧短路线路的信号波上下波动幅度较大，反之，短路信号波的传输波动情况相对稳定[1]。
另一方面，大数据程序信号检测，也可以依据信号波检测两侧短路接收信号波检测出来，如果电力传输线路处于正常的电流传输状态，则两侧电流就够运转的过流点流量较大，而长久性电流存储水平较低，如果电力结构发生故障，其中过流功率较低，长期性存储电流比例提升。此时，程序信息也可以结合大数据信息对电力系统的传输结构进行故障状态判断。
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（三）传输通道分析
现代电力传输结构，主要包括电流纵联高频方向电流传输、三段式电流传导、六段式零序电流保护、以及故障电力波保护等工作，现代电流控制结构协调性调整，而大数据在电力故障分析中的融合，作为这几部分连接的关联因素，形成高压传输、低压保护；前期、中期、后期三段引导；横向保护与纵向保护相对应的信息保护传输渠道[2]。一旦其中某一环节出现电流故障，大数据程序作为其连接的构成部分，都会在第一时间得到数据传输信息，从而能够及时对电力传输信息进行检测。
同时，大数据信息检测，与高频电流传输、低频引导相互适应，当电力传输结构发生电流传输故障，线路中的线路启动电路原件，电力传输本侧位信息传导体系，能够运用大数据传输体系，第一时间发出电路故障信息，确保电力故障分析程序能够迅速获得故障信息。假设电力系统日常电流传输的信息传导速率为10s/km，程序检测到电路传输数据时，其传输速率要在20s/km-25s/km之间，高速传导能够在电路传输故障蔓延前完成信号传输，及时切断电力传导信号，避免电力传输故障大范围扩张。
（四）传输信息整合
大数据在电力故障分析系统中应用，能够辅助电力故障系统迅速整合故障信息。传统的电力故障分析，需要经过电力传输系统自身反馈，人工后期确认两部分进行信息审核，才能够得到完整的电力故障分析数据，运用大数据作为电力故障信息分析的一部分，实现了电力故障分析信息与电力故障问题对应整合，相关操作人员只需要运用程序进行信息图像转换即可，大大缩减了电力故障分析系统的工作速率，提高了电力系统故障处理的及时性。例如：某电力系统进行A段电流门槛传输检测的过程中，传统的信息检测分析视角仅限于150度-197度之间，而程序化的电流门槛监控视角为360度可旋转摄像终端，一旦电流传输过程中，电流门槛发生跳闸故障，自动化控制程序立即进行程序监控解析，这一高效化的程序运转速率将会弥补传统电流门槛监控盲区以及信息传导时间性阻碍的问题。
（五）故障信息处理与存储
大数据电力故障系统高效运转，基本实现了故障运转体系的综合运行，建立目的明确、程序运转结构规范的故障信息处理与存储体系。首先，大数据系统实行系统化程序运作，依据电流两端的保护装置，测定电流传输保护的最佳位置，假设电流接地保护装置段A的整定值为：A1=6.12，M为1.11，则通过计算可知其最佳位置距离为：A1+M=6.12+1.11=7.23，最近距离为：A1-M=6.12-1.11=5.01。则A段电流进行电流传输时，则将电力故障分析系统监测范围固定在5.01-7.23之间[2]。
其次，大数据在电力故障分析自动化存储，也是电流调节的重要部分。程序也会依据电流传输段的信号波波段情况，实行更完善的系统结构信息记录和调整，进一步优化系统程序结构，引导程序结构开展体系开展不断调整运转。
三、基于大数据下电力故障分析系统的应用
（一）基本情况概述
为了对大数据在电力故障信息系统中的应用进行深入分析，结合现代系统结构的主要信息资源，以D区为例进行分析，D区共计分为3个供电子区，每一个区域的用电网络包括10个主体网络，每一个主体电流传输网络，又分为2个子电流程序，运用大数据程序在D区域中建立一个系统式的电力故障分析系统，对D区域未来7天的电力传输情况进行信息记录。
（二）故障分析
依据D区为期一周的电力故障信息检验分析可知，D区三个分支中，第一个区域发生电力故障的频率较高，主要由于电力供给与需求量失衡，导致该区域经常出现线路传输短路、电压不稳定的情况发生。应用大数据进行该区域电力传输程序检验分析可知，过去七天的电流应用率为：270，290，450，470，478，338，201数据短路路段发生时间段在9时-17时，19时-21两个时间段；同时，该次电力检验的三相电源数据分析来看，总体数据分析结构缺乏完整的信息运作处理结构，总体路段短路信息处理过程的信息存储数据中，有30%的比例电流传输，是在程序自启动电流过流保护的状态下才完成了电流传输，电流门槛的资源传输缺少合理而长远性的电流传输应用渠道。由此，我们可以对D区域的电力传输故障定义为电流设计路段故障、电流传导信息故障、以及电路信息传导故障问题。
结论：综上所述，基于大数据下电力故障分析系统的探究，为我国电力结构有序规划提供了更高水平的技术支撑。在此基础上，想要充分发挥电力故障分析系统与大数据融合的作用，必须实行电流信号波整合、传输通道分析、传输信息整合、以及传输传输故障合理化处理，也要结合电流传输的实际情况进行电流传导。因此，浅析基于大数据下电力故障分析系统，为现代电力传输体系的高效传导提供了技术研究新途径。
参考文献：
[1]张晓蕾，陈珊，马晓丽.基于大数据的电力故障分析系统研究[J].电源技术，2016，40（11）：2245-2246.
[2]董俊.基于DSP的新型分散式故障录波技术研究[D].昆明理工大学，2002.
论文作者:闫思超
论文发表刊物:《电力设备》2017年第29期
论文发表时间:2018/4/12
标签：电力论文; 电流论文; 数据论文; 故障论文; 信息论文; 故障分析论文; 系统论文; 《电力设备》2017年第29期论文;