(中国南方电网有限责任公司超高压输电公司百色局 广西百色 533000)
摘要：随着现代社会的高速发展，电力工业日益体现其不可替代的重要作用。电力工业的发展状况不仅影响一个国家国民的物质文化生活，更体现着一个国家的综合国力，甚至直接带动着整个人类社会的进步。首先，本文分析了输电线路的常见故障，大数据分析方法的应用领域，及目前输电线路智能化诊断中运用的大数据算法和其不足。为利用大数据分析解决输电线路故障分析问题，提供了丰富的理论依据和新的思路。
关键词：大数据、输电线路、故障诊断、应用、故障分析
一、输电线路故障相关概述
输电线路做为电力系统的主要构成部分，是电源、变电站、用户之间的枢纽，具有距离长、区域广的特点。由于其运行环境复杂多变，易受自然外力和人为外力的影响，容易因雷击、施工作业操作不当、设备自身问题而导致短路或接地等故障。输电线路的常见故障，依据故障点、故障发生的外部条件，可以划分为接地故障、短路故障、断线故障三大类。
（一）单项接地故障
在输电线路故障类型中，最为常见的是单相接地故障类型。一般来说，90%以上的故障属于单相接地故障。当周围的环境经常以湿润和降雨为主时，就易产生单相接地故障。35KV及以下的中性点非接地高压系统中发生故障后，故障相电压变为零，而非故障相的电压幅值大大增长，易导致线路过电压，进而超过设备耐压水平，发生设备烧毁事故。若发生单相接地故障后没有尽快处理，线路在高电压情况下会猛烈发热，致使相间绝缘损毁而激发相间短路事件。
（二）短路故障
高压输电线路短路故障指的是，不正常的相之间或相、地之间发生通路的状态。其发生的原因主要是，外部导体跨接导线，或相间绝缘被击透等。短路的种类分为：三相短路、两相短路、两相短路接地、单相短路。其现象主要有：树枝短接、鸟兽短接。树枝短接主要是指在阴雨天气情况下，大型鸟类建筑自己的巢穴时，口叼的树枝、铁丝、杂草类物体掉落在导线之间出现短路故障；刮风天气情况时，筑巢物体散落于导线之间导致短路；体型较大的鸟类在打斗时，翅膀伸开飞翔于导线之间，而引发相间短路故障。
（三）断线故障
断路故障指的是，导线断裂而导致供配电回路有差异，也是较容易出现的故障。在断路故障点处，有时并没有出现明显的断开点，只有间隙出现而导致巨大的电弧产生。此时，导线温度急剧上升，扰乱电力系统的正常运作。还可能因此引发更严重的事故，如供配电设备起火而引发火灾、爆炸等事故。
二、大数据分析相关概述
大数据分析算法是大数据算法中的研究重点，只有通过海量数据分析才能获取更多智能的、深入的、有价值的信息。大数据高速增进的繁杂性，决定了大数据分析算法在大数据范畴的首要性，及判断最终信息是否有价值的关键性成分。
（1）可视化分析。大数据操作者囊括分析专家和普通用户，对于大数据分析的根本要旨是可视化分析。这是由于可视化分析足以直观明了的展现大数据的特性，更易被用户接纳。大数据可视化分析系统可以通过三维表现技术，来展示较为复杂的数据信息，实现海量数据立体呈现的效果。数据可视化方法分为：基于几何、像素、图标、层次图像和分布式的技术。
（2）数据挖掘算法。数据挖掘算法做为大数据分析首要的理论重心，依据不同种类和格式的数据，更科学地显现出数据自身潜藏的特点。集群分析、分割处理、孤立点分析等各类数据挖掘算法，能够更快速地处理和发掘大数据内部潜在的价值。
（3）预测性分析。首先，从大数据中发掘出数据的主要特征，设立科学的分析模型。然后，带入新的数据，利用该分析模型实行预判分析。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆作为大数据分析应用的重要领域之一，根据可视化分析和数据挖掘的结果，分析人员能够更好地做出一些预测性的判断。
（4）数据质量和数据管理。基于数据量大、种类繁杂的情况，高品质的数据和其有效的操纵十分重要，也是数据管理方面的最佳实践。同时，在大数据处理方面，标准化的流程和工具也足以保障大数据分析结果的可靠和有价值。
三、大数据分析在输电线路故障诊断中的应用
（一）大数据分析的系统处理流程
为了能更好的满足输电线路管理系统运行的要求，在整个管理系统设计中，技术人员应该先构建一条适用于输电线路维护管理的闭合环路流程，并依靠该流程完成相应的信息处理工作。
在整个系统运行中，首页系统会显示即将到期的巡视工作总数，操作人员只需要点击相应的模块，就能获取相应模块所反馈的信息；之后，运维人员领取巡视任务，需要填写工程登记单，详细记录有关巡视的具体资料。在巡视中若发现系统运行中存在故障，都需要先进行标记，再将故障计入到系统中，等待工程师判断是否为有效故障，如果为无效故障，则故障将会被打回；如果认为是有效故障，就会生成故障信息，并根据具体的任务情况制定实施方案。
在巡视工作等待受理的状态下，系统会优先判断运维人员是否已经接收任务；对于未接受巡视任务的运维人员，系统会自动分配工作。同时，运维人员在工作中随时会发现新的缺陷，此时需要将工作流程返回到上一步，即工程师判断缺陷的步骤，只有待审核结束后，才能结束任务。
（二）基于大数据分析下的诊断方法
在电力系统不断革新的同时，系统中设备的科技化程度也在不断提高，传统的故障诊断方法也迫切需要得到改进，基于大数据技术输电线路故障诊断方法开始迈入智能化阶段。大数据分析是指通过数据挖掘、深度学习、信息融合等方法对前期预处理的海量数据进行整合分析，从中挖掘自价值的信息以满足用户需求。
结合电力系统的现状，为了达到充分挖掘电力大数据价值的目的，处理电力大数据时需要从以下三个方面着手：第一，建立与大数据信息匹配的多维数据模型；第二，运用先进的数据挖掘技术提取相关性最高的数据特征；第三，运用多个领域的图形化分析技术提高决策水平。
人工神经网络诊断方法：人工神经网络与一般人工智能方法相比，拥有强大的自适应学习能力，分布式信息存储能力，并行处理能力，非结构化信息处理能力以及强大的推广能力等。
故障树分析法，又称事故树分析法，是一种将设备或系统中故障形成的可能原因，自上而下按层级细化寻找故障直接原因和间接原因的演绎分析法。
故障模式及影响分析法，是一种从因果角度出发，分析系统结构与系统中每个故障对系统产生的影响以消除潜在故障模式的定性分析方法，该方法属于前瞻性分析方法，在预防事故发生中起到了重要的作用。
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论文作者:陈小龙
论文发表刊物:《电力设备》2017年第36期
论文发表时间:2018/5/14
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