摘要：近年来，我国对电能的需求不断增加，智能电网建设越来越多。对智能电网模式下变电站运行所需的数据进行了分析，发现变电站数据虽然复杂，但其可以归结为三类—离散数据、矢量数据、流媒体数据。通过对这三类数据分别进行管理和针对性治理、挖掘，可以实现对变电站数据更高效的管理，使其充分服务于智能电网。
关键词：智能电网：变电运行：数据需求：数据结构：数据分析
引言
当今时代，社会各界都得到了极大的发展和提高，电气工程和技术在人们的日常工作和生活当中得到了越来越广泛的应用，同时也逐渐发挥着越来越重要的作用。在这样的形势之下，社会各界对于电力能源的供应提出了越来越高的要求。就电力企业而言，应该将工作重点放在保证变电站系统运行的稳定性和安全性的工作方面，及时发现其中存在的问题，在最短的时间内予以解决。
1变电运行的技术要求
（1）检查地线是否接好。接好地线可以防止出现正负电流不平衡导致电阻过大而烧坏电变压器的情况，地线对于用电安全具有十分重要的作用。地线的对接地点也十分重要，在电压较低的情况下，选择在中性点接地线是正确的，可以平衡电线两端不均匀的电流电压，确保电容不因为电压过高而被烧坏。（2）检查跳闸故障。当用电不规范导致电闸跳闸的情况出现时，需要熟悉变电运行技术的专业的变电维护工作人员来排除故障。首先工作人员需要检查电闸的保护功能是否起作用，若保护功能没有问题，再检查电闸的开关有没有故障，在排查故障的同时，工作人员需要及时做好故障排除的详细记录，确保每一步检查的准确性和安全性，最后根据电闸故障的大小来考虑是否需要更换新电闸，确保用户用电安全。（3）控制电压过高。电压过高可能会导致电容器烧坏，电容器自身具备限压功能，如果用户用电不规范，在同一时间使用多种大功率电器可能会使电压迅速增加，为了保护用电安全，避免漏电和烧坏所有电器，电容器在电压高于设定的电压限度时会自动烧毁，工作人员需要认真检查电容器的运行，出现故障需要在断开电源的情况下及时更换电容器。（4）定期检查并维修变电站故障。变电站的维修工作异常艰难和危险，专业的维修工作人员定期对其进行检查有助于减少其故障的出现。
2变电运行中的常见故障
（2）一般性故障。就一般性故障而言，主要指的是比较常见的故障，主要包括断线、保险丝熔断或者是体系接地短路等情况。在实际运行的过程当中，如果变电设施出现故障，势必会对整个供电系统造成直接的影响，电子设备以及一些小电流接地体系当中的辅助线运行效果不良。如果辅助线端口为止的电压无法达到实际的要求，相关工作人员无法只通过报文功能对设施可能存在的故障和问题进行准确的判断，还需要在此基础之上结合其他的措施和方式对故障原因进行深入的分析和研究，有针对性的制定相应的解决方案。（2）非跳闸故障。从总体的角度来讲，变电运行过程当中的非跳闸故障主要包括系统接地与PT保险丝熔断、谐振以及断线等情况。就谐振而言，会产生过电流和过电压的情况，从而对整个供电线路造成严重的电磁干扰，在此基础之上对变电系统的实际应用效果和质量产生直接的影响。如果有断线的问题存在，则无法实现正常的电能供给。而PT保险丝熔断会使整个电路出现断路的情况。上述的故障都会对整个变电系统的正常运行产生直接的影响，同时也会极大的影响和降低系统运行的安全性。
3变电运行的原始数据来源
虽然变电运行的数据来源较为复杂，但从数据来源的原始数据结构分析，主要原始数据只有三种：（1）双精度浮点离散数据。来自电压互感器和电流互感器、油量计、流量计、计数器等的数据，均属于双精度浮点离散数据。离散型数据更容易进行信度分析、效度分析、回归分析、状态空问分析等数据治理和初步分析。（2）流媒体数据。来自红外摄像探头、音频探头等设备的数据属于流媒体数据，其中红外探头数据属于三维流媒体数据（含一维时问轴），声音探头数据属于一维流媒体数据。这些流媒体数据较难进行离散数据分析（信度分析、效度分析、回归分析、状态空问分析等），但可以直接在神经网络或模糊判断等计算模块中进行深入挖掘。（3）矢量数据。来自激光陀螺仪、加速度计等仪器的数据多属于矢量数据，这些数据的特征是相对离散、带有矢量信息，将这些数据求导，可以得到连续的路径信息。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆经过热力图分析、矢量叠加分析等，可以得到系统的振动特性和移动特性数据。同时可以将这些数据进行离散化，得到类似双精度浮点离散数据的相关数据，也可以将这些数据进行位图化，得到流媒体数据。
4变电运行的管理措施
4.1不断完善变电站的管理体系
变电站的变电设备数量众多，维护以及管理力度大难度高，完善的管理体系可以使专业维修人员更加快速地进行故障排查，节省大量的人力物力，降低运作成本和减少劳动力，增加企业的盈利。管理好变电站也有利于变电企业内部对变电项目的计划和运作，不断更新管理方法也有利于企业对员工的管理，从而提高工作人员的工作效率和变电工作的质量。
4.2做好变电检修管理模式的创新
电力企业应该从自身的角度出发，对可能存在的管理问题进行充分的考虑，同时也应该在现有的基础之上，对变电检修管理模式进行不断的改进和完善，做到勇于创新。除此之外，还应该对当前计算机信息管理技术进行大力的应用，全面实现变电运行中故障检修的智能化程度。在进行检修工作的分配之时，需要做好明确的责任划分，严格要求检修人员能够对遇到的问题进行真实详细的记录，实现检修工作的标准化与程序化。在实际工作的过程当中，如果发现工作人员出现违规操作，一定要及时加以制止，并对其进行严厉的处罚。
4.3提高运维管理人员的综合素养
在智能电网变电一次设备运维管理中，运维管理人员的综合素养对于运维管理有着重要的作用，是解决运维管理问题的重要途径。在智能电网中变电一次设备的运维管理中，运维管理人员的缺乏是其中的问题之一。所以，要加大对运维管理人员的引进，通过引进高素质的运维管理人员，不断壮大和建立一支高技术的运维管理人员，为运维管理提供人才基础。其次，要提高运维管理人员的综合素养。通过培训和各个运维管理人员之间的经验交流的方式，不断提高运维管理人员的专业水平。最后，要适时对运维管理人员进行放松。由于运维管理工作强度大、枯燥等，工作人员长时间会产生懈怠的工作心态，所以要借助活动提高运维管理工作人员的积极性。例如，智能电网管理人员可以通过文艺活动、篮球、乒乓球等活动，让工作人员进行放松，劳逸结合，也在活动中培养运维管理人员的责任感。
5变电运行的数据结构分析
一般变电站的独立系统的管理系统数据库采用微软的SQLServer数据库或者谷歌的MySQL数据库，少部分数据量较大的系统采用dBASE数据库或者Haddop数据库。核心数据库分为4层：第一层为数据硬件层：数据硬件层指互感器线圈、红外探头、音频探头、陀螺仪等数据采集使用的硬件设施，及相关硬件用于数据存储和分布式数据处理的CPU,RAM,SSD等硬件资源。第二层为独立数据层：独立数据层指存储在分布式系统及分布式系统的服务器中的相关数据集合。这些数据一般只服务于独立系统，并小能形成跨系统的数据交互。第三层为整合数据层：通过对变电站中所有独立数据系统进行实时查询并在中央大数据仓库中进行备份，形成整合数据。同时对这些数据进行初步治理，如各种回归及在回归基础上构建的多维度状态空问模型，将这些空问模型也在整合数据层中进行存储。第四层为服务数据层：整合数据因为体量庞大，查询和更新时问都较长，所以无法进行直接利用，必须构建服务数据层。服务数据层一般使用源数据库结构实现。
结语
综上所述，智能电网的变电一次设备作为电力行业中的重要组成部分，其运维管理对于电力行业的发展有着极其重要的作用。在实际大数据管理中，可以针对这三种数据分别进行管理，同时可以根据数据的实际意义，开发数据治理、数据挖掘、数据可视化的相关工作，以实现对相关数据最大限度的利用。
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论文作者:陈卉1,于哲楠2
论文发表刊物:《电力设备》2019年第21期
论文发表时间:2020/3/17
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