关键词：电力设备；数据融合；策略优化；运行；维护
引言
数据融合既是将与某类事件或事物相关的多方数据进行整合，使其能更加真实、全面、清晰的表达出该类件事件或事物的全貌和本质。本文提出了数据融合的电力设备运维系统优化方法，该方法可对现有运维策略实施优化。
1电力设备运维管理的发展历程
1.1“被动”运维管理阶段
所谓“被动”运维管理阶段，是指工作人员和管理人员被动的去发现电力设备运行中存在的问题，工作人员“被动”的对电力设备进行检修和维护，管理人员“被动”的制定电力设备维护章程。“被动”的运维管理没有可控性，不能及时预测问题的发生，给社会经济发展和人民生活造成极大的不便。在企业生产的关键时刻电力设备发生故障还直接降低企业的运转速度，降低企业的营业利润。已经发生故障的电力设备如果不能及时维修，会极大的影响电力的产生和供应。
1.2“主动”运维管理阶段
所谓“主动”运维管理阶段，是指工作人员和管理人员主动的去发现电力设备运行中存在的问题，有计划的对电力设备进行进行检查、维护及保养，对关键电力设备进行建册立档，对全部的电力设备进行覆盖式检修。“主动”运维管理阶段解决了在“被动”运维管理阶段出现的突发事件，但是消耗了大量的人力、物力、精力，给企业带来了过高的管理成本，不利于企业经济效益提高，造成不必要的额外浪费。
1.3为“状态检修”策略
电力设备的“状态检修”越来越受到全社会电力企业、电力设备运维工作人员和管理人员的青睐。“状态检修”策略吸收了“被动”与“主动”运维管理的优点，破解了“被动”与“主动”运维管理的不足。大大降低了电力设备维修成本大大提高安全运行的可靠性，“状态检修”策略提供了优质的组织技术及管理保证。
2设备运维检修存在的问题
2.1计划检修阶段成本投入较高
每次在对电力设备进行检修时，不管设备运行好坏都要对电力系统中的全部设备进行检查，而且在这一过程中还要对相关零件备份，这也极大增加了设备运维检修成本，除此之外，设备材料的积累问题也是这一过程中不可避免对，增加了不必要的检修成本。
2.2缺乏高素质专业人员
关于电力设备的检修作业具有相当的专业性，在具体操作中也存在一定的危险性，所以从事该项工作的高素质人才也格外短缺。除了专业人员之外，对于电力设备的检修工作也离不开管理人员以及统计人员对该工作的配合。因此，组建一支具备高素质的工作团队是保证电力设备检修工作顺利进行的重要保障。但是从目前发展现状来看，由于相关职业岗位本身存在的限制条件以及相关政策的不完善，无法对专业人才形成有效吸引力。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
2.3检修频率不当
按照当下执行的计划性检修条例，对电力设备的检修实行四年一大修、两年一小修的策略，除此之外，在设备日常运行过程中也要对其进行检查修复。在一定程度上其实可以适当降低检修频次，因为在每次检修过程中都需要对电力设备进行拆解拼装，在这一过程中也加大了设备零部件的磨损程度，长此以往也会在很大程度上降低零件和设备的使用寿命，影响其正常工作。
3电力设备运维策略优化方法
3.1运维系统优化
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,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。帮助运行人员更加直观的掌握线路运行环境信息。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。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。
3.2SCADA系统数据融合
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。
3.3提高工作开展的科学性
除了高效的工作团队，对设备的检修还需要采用科学合理的方法。在对电力设备工作状态进行检修时，要借助各种方法手段预防故障和问题的出现。但是当问题已经产生时，就要采取具有针对性的高效处理措施，排查故障原因并进行处理和防范工作。设备状态的检测和故障检测同样重要，其有效开展可以极大提高工作效率，降低不必要的成本投入，还能培养员工的创新意识。
3.4组建高效检修队伍
在对电力设备进行检查和维修工作的过程中，需要检修人员具备高度的专业性。因此电力企业要加强对相关工作人员的培训工作提升其综合素质和专业能力。除此之外，还要充分利用先进的智能检修技术，结合互联网技术的发展实现对电力设备检修的实况监督管理，降低设备检修过程中的成本投入，提高工作效率和质量，这一切都离不开一支具备高素质的专业队伍。
结语
本文提出基于数据融合的电力设备运维策略优化方法，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]刘春.基于电力设备运维检修的探索[J].通讯世界，2017（04）：13-15.
[2]强东盛，高龙.大数据在电力调度中的应用[J].河北电力技术，2017，36(2)：1-2,15.
[3]王守鹏，赵冬梅.电网故障诊断的研究综述与前景展望[J].电力系统自动化，2017，41(19)：164-175.
论文作者:延建志
论文发表刊物:《中国电业》2019年16期
论文发表时间:2019/11/29
标签：电力设备论文; 数据论文; 策略论文; 工作论文; 故障论文; 系统论文; 设备论文; 《中国电业》2019年16期论文;