摘要：随着时代的进步与信息技术的快速提升，智能电网建设脚步不断加快，电力行业的数据量海量增长，标志着电网已步入大数据时代。传统的数据分析技术与运维方法已经不再适合电网的发展，而大数据技术的不断成熟正在引发着电力行业技术的变革，为国家电网企业创造更多运维价值。本文通过引入数据可视化的理论，结合变电运维的实际，对运维数据可视化提出一些建议，为解决变电运维效率的问题提供一定的帮助。
关键词：数据可视化；变电运维；信息系统
引言
近年来，电网建设进入了高速发展阶段，电网海量数据急剧增加，仅仅依靠传统的数据库查询检索机制和统计学方法很难获得有效信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值信息的技术，即对变电设备安全、可靠、稳定运行的智能水平提出了更高的要求，而大数据分析为此提供了相应的实现手段。
1变电运维的工作难点
从变电运维的现场实际情况上看，现阶段变电运维的工作难点主要集中在站间距离大、巡视时间短、操作效率要求高等方面的问题上。这些运维问题除了通过增加变电运维人员的数量来解决外，在系统的数据统计分析方面也有一定的解决思路。变电站内有些问题的萌芽并不是出现在变电运维的阶段，而是出现在变电站启动前相关隐蔽工程的施工中。随着基建部门相关的隐蔽工程的完成，现场运维人员需要的很多运维基础数据都被隐藏了。除此以外，当今变电站巡视的数据载体和数据类型多种多样，使得人工抄录的运维数据难以被提取和整理到信息系统中，同时很多看上去不太重要的数据也因为侧重点方面的因素被忽略，这在时间上和信息量上对变电运维数据的处理分析造成一定的影响，不利于数据的挖掘和分析。究其原因，主要是因为人工巡视存在局限性和信息系统没有被深度开发，在智能电网的环境下，变电站现场存在的数据非常之多，不仅需要人工进行记录，还需要设备的自动记录来完成，更需要信息系统深度的分析和处理。
2变电状态数据大数据可视化方案
2.1空间数据可视化
电网模型数据具有空间特性，为了描述变电站的分布密度和指标级别，采用跟地理位置结合的散点图表现分布情况，变电站电压等级用散点大小和颜色直观区分，调节电压等级卡尺可以根据电压不同等级对变电站进行筛选。
2.2电网大数据可视化
随着智能电网建设的不断深入，电网企业获得了前所未有的多层次、多维度的物理信息和分析数据，如变电设备状态、电网运行、用户用电、企业管理、气象环境等数据，数据规模已由TB级向PB级发展，面临着多源、异构数据的有效集成、高效存储和高可扩展性的挑战。电网企业产生的具有典型大数据特征的各类数据，为发掘电网内部数据资源、电网内部与外部各类数据资源的关联关系提供了可能。如何有效整合、挖掘这些电网内外部数据，提升输电、变电、配电、用电的运行管理水平成为一个严峻挑战。传统的输电、变电业务应用分析往往仅考虑少量的关联性明确的数据源；变电设备运行状态的影响因素众多且机理复杂，难以建立完善、准确的状态评估模型，成为掌控设备运行风险、提高电网设备管理水平的瓶颈。因此，将电网各类数据以合理的可视化方式展示，进行科学的定性、定量分析，凸显数据之间隐含的相关规律，为不同专业提供所需的决策信息和工作界面就显得尤为重要。目前电网数据可视化展示方式主要有：（1）基于WebGIS的电网网架结构、指标及动态潮流展示；（2）单类型数据的饼图、柱状图等可视化组件的展示；（3）基于SVG的电网线路图及潮流图展示等。这些方式基本可以覆盖所有类型数据的可视化，可实时掌握全网信息。但是，分析人员并不能从中直观看到全景分布态势，难以体现大量数据中隐藏的一些规律和趋势，不利于分析人员进行离线和实时分析。因此，基于新兴的主流WEB可视化技术，研究适合具体大数据应用场景的可视化策略，显得尤为重要。
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2.3文本数据可视化
变电设备缺陷数据是由人工录入的文本数据，在文本信息数量增长的情况下，人工阅读文字获取信息的速度会严重滞后。文本可视化技术将大量文本中复杂的文字内容和规律用视觉符号表达出来，使人们能够快速获取到文本中蕴含的关键信息。文本可视化系统通常包括3个部分：（1）挖掘文本中的特征信息；（2）可视化设计和呈现；（3）用户与信息图的交互；通过对主变故障文本记录进行分词处理、词频统计、布局设计和实现得到的关键词云，反映主变故障主要围绕“渗油”“表记故障”“变压器”这些关键词，应对相关的设备和指标加强监测。采用这种手段在信息获取效率和准确度方面具有明显优势，是一种十分简洁又有效的方法。
2.4多维数据的可视化
变压器油中溶解气体状态数据是判断变压器故障状态的重要数据，常用检测方法是采集氢气（H2）、甲烷（CH4）、乙烷（C2H6）、乙烯（C2H4）、乙炔（C2H2）这五种故障特征气体的含量，采用三比值法进行分析和故障诊断。
3数据可视化在运维中的方法探讨
3.1建立有效的系统
大数据时代下建立有效的信息系统具有非常重要的战略意义。最初的信息系统只是帮助企业完成事务性的数据整理归纳工作，而现在的信息系统已发展到对企业、组织的基层运行、中层的组织管理提供支持，并对高层的决策产生战略性的影响，并且随着互联网信息化技术和时代的发展，现代信息技术和信息系统对组织的作用将会不断加强。在变电运维中，大量的变电运维数据散落在变电站设备的各个角落中，人工进行全数据的记录、处理、分析、类比、归档不太现实，不能把握电力设备运行的全寿命周期，并且每个变电站的运维数据保存在单一的变电运维班组，不利于对变电运维的数据进行调用和展开可持续的统计分析和趋势研究。所以需要一个有效的综合信息系统，用于整合变电站内各方面的数据，形成一系列内容全面的数据库，有利于本专业和其他专业的人员对变电站内设备的安全运行进行定量的分析。
3.2开发企业内部的智能移动终端
要实现变电运维数据可视化，需要在信息系统的基础上开发智能移动终端，以解决变电站现场实际的数据量问题和数据结构问题。变电站内电力设备故障与设备自身的属性、运行工况和运行年限有关，也与当地的气象情况、气候环境等因素相关。人工或仪器采集的运维数据不仅应包括设备正常和异常时出现的各类数值，同时还应包含如地理信息、天气、现场温度与湿度等大量的相关数据，以便于进行全面而有效的数据相关性分析。所以智能移动终端需要自带地理环境自动检测或获取功能，并能处理图片、视频等半结构化、非结构化的数据。开发内部智能设备有利于提高国家电网的科技水平和保证国家电网的数据安全，同时也方便系统接纳数据和存储数据，减少了手机设备上的快餐数据和不安全数据。
结语
总而言之，电力作为人类生产生活中必不可少的能源之一，在社会的发展中起到了重要的促进作用，为确保生产生活的正常展开，需要电力传输工作的稳定展开与顺利实施，在过程中需要确保变电设备的正常运作，因此在日常的运维现场作业中需要加强对其安全防护，加大监控技术的实施力度，对其中所存在的问题及时改正与修补，为电力行业的发展奠定良好基础。
参考文献：
[1]邹晶皓.变电运维现场作业安全防护及监控技术研究与应用.山东工业技术，2019（22）.
[2]周耀辉，沈延峰，李永，覃巍，倪鸣.变电运维班集中监控技术手段建设模式对比.电子技术与软件工程，2019（10）.
[3]陈为，张嵩，鲁爱东．数据可视化的基本原理与方法．2019（02）．
论文作者:任国梁
论文发表刊物:《电力设备》2019年第19期
论文发表时间:2020/1/15
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