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摘要：以实际案例分析为切入点，对现有电力设备运维方式下对案例事故的处理方法及流程进行了剖析，指出了其所存在的局限性。然后，对现有电力数据对于运维的辅助信息进行充分挖掘，通过强化各系统间数据交互性，基于数据融合方法对案例所涉及的运维系统进行了优化和改造。最后展示了在新运维方式下，案例事故在处理方法、处理流程、及处理时间上所展现的优势，论证了本文所提出的电力设备运维策略优化方法的可行性。
关键词：电力设备；数据融合；策略优化；运行；维护
引言
与电力设备运维相关的常用系统一般有：数据采集与监视控制系统、能量管理系统、地理信息系统、停电管理系统，生产管理系统。这些系统内蕴含有丰富的数据信息，但又大多都相互独立存在，导致了许多运维工作的开展，需在各个相关系统间人工完成数据的收集、归纳与提炼等工作，工作量巨大且效率低下。目前，针对上述情况，电力企业开展了许多相关的研究工作。本文提出了一种基于数据融合的电力设备运维系统改造方法，该方法可对现有运维策略实施优化，同时也能有效地避免上述问题的发生。
1现有设备运维策略的局限性
现以某220kV变电站事故跳闸后事故分析及处理的全过程为例，来对现有运维模开展分析。某电力公司运维班组依据计划，对一双线双变、双母分段接线的220kV变电站中220kV甲线路的断路器间隔开展定检工作，220kV乙线路带全站负荷运行[1]。该案例暴露出了以下问题：1）检修停电计划的制定与风险的分析和预判考虑得不够全面，未充分考虑当地的风俗民情及天气情况，在事故高发期开展检修工作；2）故障定位及故障排查耗时长；3）事故处理决策需多专业协同处理，且处理过程对专业人员的个人能力与经验过于依赖，缺乏科学客观的数据支撑。
2电力设备运维策略优化方法
2.1运维系统优化
2.1.1检修管理系统数据融合
现行模式下，大多数电力企业的检修部门，在制定检修计划时，一般仅仅以相关检修规程及上一次检修完成时间作为参考依据，很少将其余的一些客观影响因素考虑在内。而影响设备稳定与可靠运行的客观因素主要有：A、运行年限；B、运行环境；C、设备缺陷率。计及上述影响设备运行的客观因素后，实际定检周期可通过以下表达式计算得到：
式中，TQ为实际定检周期，T为规程中的定检周期，KA为运行年限系数，KE为运行环境系数，KF为同型设备每百台故障发生率。公式（1）计算得到的定检周期可客观的反应待检设备的真实检修需求，但计算结果可能与生产运行计划存在冲突。为此，在PMS中审批检修计划流程时，可将历史气候、相关方的生产计划及EMS中的历史负荷等数据，作为判断检修日期是否满足各方生产需求的判据。此外，还需使用一些非常规数据来构建事故预警模块，该模块将用于评估停电期间电网运行方式的风险系数。本案例中，祭祖习俗及时间、线路走廊植被情况、土葬密集程度、历年山火发生频率、天气预报、灾害预警等均可所谓参考因素[2]。当其综合阕值较高时，应考虑变更检修计划时间，若计划时间不可变更，则应在OMS审批环节提醒调度方式人员有针对性的提前制定应急预案。
2.1.2信息全景化的线路运行监控系统数据融合
1）电力GIS系统是线路运行监控的重要组成部分，而现有电力GIS系统普遍存在地理环境数据更新慢、信息表达较为单一等不足，本文通过以下三步来改造现有GIS系统。2）将线路走廊地区内实时天气以及消防、气象、地震、水利等专业管理、预测机构的预测、实时及警报数据引入GIS系统，构建新型电力GIS模型。并通过区块作色、图标提示等手段将上述信息以醒目的方式表达出来。该方式可帮助运行人员更加直观的掌握线路运行环境信息。3）分析地区灾害历史数据，在历史事故高发点及自然灾害高发地区，合理建立视频观测点，通过视频捕捉、图像测距、红外测温等手段对数据源进行处理后，利用该类数据在GIS系统中构建重点区域内的线路运行环境的实时模型。4）对无人机巡线时的视频数据使用视频测距、视频捕捉等手段，对关键数进行据甄别及提取，实际还原出地理环境信息、树障距离、污闪痕迹、雷击痕迹、线路温度等信息，该方法可帮助运维人员提高巡线效率及准确性。同时利用上述数据在GIS系统中构建线路运行工况模型，并将相关的地形数据用于GIS系统地理环境数据的更新，从而可实现GIS系统数据的定期更新[3]。
2.1.3 SCADA系统数据融合
本文案例中，SCADA系统所携带的数据较为单一，在紧急情况发生时不能为调度值班人员提供快速有效的指导策略，影响了事故事件的处理效率。为解决上述问题，现对SCADA系统进行如下改造。首先，在电网事故跳闸时，结合故障录波或行波测距的故障测距信息，将测距范围内基于GIS模型数据推送至SCADA系统，调度人员可通过推送的信息，直观、快速的掌握故障点附近的天气、地形等情况，为调度值班人员判断故障类型及原因提供有效的帮助。若测距范围内存在GIS系统的视频观测点，则推送实时视频数据，并允许对调度人员临时操控摄像头，以帮助调度人员搜寻和了解现场实时情况，帮助调度人员快速还原、确认故障现场。其次，利用EMS历史负荷曲线与SCADA运行数据构建负荷预测模块。当电网运行方式发生改变时，该负荷预测模块通过SCADA的实时数据计算电网拓扑，结合电网潮流及历史负荷数据对新运行方式开展负荷预测计算，当预测到有线路存在过负荷风险时，发出过负荷预警信息，通知调度值班员控制负荷或改变运行方式[4]。
2.2新型电力设备运维策略对案例的提升
新运维策略下，本文案例在事故处理步骤及时间上，相较于较原有运维策略，均得到了很大的提升。同时线路运维人员根据GIS火灾信息，有侧重的开展事故巡线工作，可有效的缩短故障点的确认时间。
结束语
本文提出基于数据融合的电力设备运维策略优化方法，并以实际案例为切入点，运用该方法将案例所涉及的几个现有运维系统进行改造，对其运维策略进行优化。通过改造前后两种运维策略在处理方法、处理流程及处理时间上的对比，充分的展示了新策略在电力设备运维工作所体现出来的智能、高效及便捷等特点，充分证明了本文所述的数据融合方法在电力设备运维策略的优化上是可行且有效的。
参考文献：
[1]邓联武.电力设备运维检修中存在的问题及其解决对策[J].居舍，2018（09）：197-198.
[2]冯宇立，薛天琛，卢俊琛.基于电力设备状态检修和运维一体化技术研究[J].低碳世界，2018（01）：82-83.
[3]吴奇，徐正宏，杨杰，殷明，孙巨武.基于网格化管理的电力设备运维管理系统的设计[J].电工电气，2017（05）：74-76.
[4]钟成杰. 基于可靠性的配电设备运维策略及其在地区供电局的应用研究[D].华南理工大学，2016.
论文作者:黄勇,吴淑娟,徐静娴,查浩
论文发表刊物:《河南电力》2019年4期
论文发表时间:2019/10/30
标签：数据论文; 电力设备论文; 策略论文; 系统论文; 负荷论文; 线路论文; 方法论文; 《河南电力》2019年4期论文;