摘要：随着我国经济的不断进步以及科学技术水平的不断提高，各种科技的进步对人们生活产生了很大的影响，在各方面提高了人们的生活水准，水电厂也在状态检修方面有了很大的突破性进展，在目前看来，整个电力领域的相关技术的变革已经进入到新的发展阶段，在传统的监测检修到目前的状态检修时期，在新的时期对于新的技术能够对电力行业产生很大的影响，能够很大程度的促进电力行业的整体发展，进一步改变了国内的电厂相关的检修方式，具有里程碑式的意义，这是技术的重大发展也对新时代的要求提出来新的体现，对整个社会与国家的贡献是不可忽视的。
关键词：大数据；水电厂；状态检修
引言：
水电厂相关的设备进行状态检修是对整个电厂运作情况与相关资料内容的记录整理，内部的维护管理部门需要依照水电厂的相关设备的使用状态，进行相关的规划与监测维修等，当下世界上最普遍的检修维护方案主要是对单调的数值进行检测与分析，随着科学技术水平的不断进步，经过水电厂自身的不断发展，对设备运行状态的了解分析也变得更加精准与可靠，即使如此需要继续完善的还有很多，本文对基于大数据的水电厂状态检修方案进行简要分析，通过大量的数据分析能够连接设备的具体状态，从而进行诊断与维护，更好的促进水电厂的发展与相关行业的进步。
1传统的检修方式
水电厂传统的检修方式始终是按照相关部门制订的相关规范进行规划实施的定期检修，固有的检修是在内部进行现场预防性质的方法对相关设施进行检查，这种方法必须在设备停止工作的时候进行，这会影响水电厂应有的工作计划与工作质量，而且在设备停止运作的时候没有办法对资料信息进行准确实时的记录整理，而且这期间的费用比较大，检查时间比较长，不利于检修工作的经常性开展，无法做到维护的作用，还会带来不必要经济损失，对未来整个电力系统的发展会产生不利的影响[1]。
预防性的检修方法有很多缺陷，无论相关发电设备处于各种状态都要进行关闭，这样的检修方式会造成相当大的人力浪费，就算只有一台机器发生问题，也要整体停止工作，也会造成效率低下的问题，检修的时候，相关操作人员需要对每一个环节进行检查，甚至要对复杂的设备进行拆除检查，整个过程复杂繁琐，影响相关工作人员的工作态度，还会对材料等造成浪费，有时候由于相关参与人员的技术不成熟，会造成设备的损害，更加会浪费资源与费用，这会对整个水电厂的运行造成阶段性影响。预防性计划维护造成的盲目检查会导致维护无法继续，状态良好的设备没有办法继续发挥应有的作用，甚至使设备状态更加恶化，增加维护的投入量，造成人力、物力与财力的浪费[2]。
2基于大数据的水电厂状态检修的依据
2.1理论与实践依据
网络数据库主要是作为数据库技术引入计算机互联网内，并通过互联网技术实时的发布数据库里面存储的众多的资料等内容，该技术已广泛应用于电力系统中，主要用于设备海量数据的存储与分发等。而小波分析是应用工程中一个迅速发展的新兴内容，进过专业技术人员的不断研究与创新，已经建立了一个重要的应用体系，其理论基础更加坚实，能有效地从信号中提取资料内容，小波分析主要应用于设备音频与图像信息的研究与问题检测[3]。
移动互联网是一种新型服务，它使用智能移动终端通过移动无线通信获取服务，包括终端与应用程序等，移动互联网技术主要应用于运行与维护系统信号的实时传送与反馈。通过建立有机整合的应用模型，通过大量的模拟计算与相应的研究，找出最优质的运行方案，并依照运行的具体条件进行实时调整，从而使设备价值最大化[4]。
2.2研究的关键与难点
对于水电厂设施情况信息内容数量大与属性多样等特征，分析了自动控制系统与电子文件等多种跨平台数据库的读取与跨平台数据安全传输技术，大数据质量快速检测与清理方法，建立电力大数据质量通用检测方法与和标准，提出适应快速动态检测机制，建立电力大数据质量评价指标与评价模型。
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分析设备状态与运行条件相对于电力设备负荷能力的关系，与设备负荷能力密切相关的参数，建立动态评价模型，挖掘与研究状态参数以及故障的类型等因素之间的关系，以及局部故障与整体故障之间的影响规则，并研究水电厂内部设备与工作条件的状态评估以及故障诊断模型[5]。
3研究内容和实施方案
3.1构建基于大数据的状态评估与故障诊断系统体系架构
在信息平台逐渐完善的情况下，可以通过其自身功能对水电厂的运行情况和相关设施的使用状态进行分析整理，通过对获得的信息进行研究，可以了解内部设备的故障的互相关联作用，以及可以分析未来的使用状态，在大数据的基础上能够更加清晰的了解设施的使用情况以及出现问题的前因后果，最大效果的使用大数据在水电厂内部的分析。
3.2多源异构数据融合技术
使用多种方法对获得的数据信息进行结合，并在线对设备进行检测与实验等，建立一个规范的标准框架，在数据中心建立一个严谨的使用标准，实现对所有信息的有效整合，为设备的状态分析与问题检测做出事先的准备基础。
3.3面向对象的建模技术
依照设施的具体特质与不同应用系统的要求，采取针对对象的相应技术，参考相关国际标准，如能源管理系统应用程序接口等系列国际标准与计算机集成制造的方法，在建立多源数据融合平台与实现有效数据结合的前提下，建立通用设备全景信息模型，为设备运行与维护的各种先进应用以及智能分析应用提供统一开放的基础。
3.4动态值综合告警技术
在科学技术发展速度越来越快的今天，通过对云计算的运用与对人工智能的合理利用，依照对设施运行状态和水电厂内部的规律，分析相关设施的最常见的问题，并对有参考意义的问题进行特别注重，建立一个可以检测问题原因的标准，对问题的等级进行判定，对维护难度较大的问题进行预先准备，并对运行的资料内容与之匹配，形成相应的设备及系统运行不正常的预警机制[6]。
结论
基于大数据的状态检修是在目前为止以及未来水电厂发展的必由之路，需要注意的是构建基于大数据的状态评估与故障诊断系统体系架构、多源异构数据融合技术与面向对象的建模技术等实施方案固然有一定效果，但并不是全部的方案内容，需要针对具体情况进行相应的处理，这样可以减少对时间等资源的浪费，使检修更加科学与专业，采用大数据分析模式是对数据信息的综合性的整理与分析，可以提高状态评估的精准度，为水电厂提高更好的发展前景，也进一步促进相关领域的发展。
参考文献：
[1]潘华泉，谭学文，郑剑.输变电设备状态检修在百龙滩水电厂的实践与探索[J].红水河，2015，34（04）：87-89+92.
[2]邹桂丽，魏加富，周艳龙，王辉斌.水电厂计算机监控系统状态评价体系[J].水电自动化与大坝监测，2015，39（01）：61-64.
[3]李冰，常禹，郭壁垒，麻志成.一种改进的数据挖掘算法在水电厂状态检修系统中的应用[J].水电自动化与大坝监测，2014，38（05）：45-49.
[4]曹渝昆，王海林，李云峰，张德进.基于状态检修的流域性水电厂备品配件系统[J].电网技术，2007（S2）：162-165.
[5]方辉钦，施冲.以更高的自动化水平迎接我国水电发展的新机遇[J].水电自动化与大坝监测，2005（04）：1-8.
[6]曾洪涛，李朝晖.基于CommunityIntelligence的水电厂状态检修决策支持系统[J].水力发电学报，2006（03）：130-135.
论文作者:李晓敏,唐巍
论文发表刊物:《电力设备》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/12
标签：水电厂论文; 状态论文; 设备论文; 数据论文; 技术论文; 设施论文; 信息论文; 《电力设备》2018年第23期论文;