引言

 

随着信息技术和互联网技术的快速发展，它对电力行业产生了巨大的影响，促进了国家电网建设、电力生产行业和电力企业的相关管理逐步向智能化、信息化、数字化方向发展。大数据平台在线监控系统、电网设备状态监控系统和无线通信技术逐渐应用于国家电力企业管理，提高了电网运行效率，使电力生产工作逐渐安全稳定。利用大数据平台对二次设备故障进行监控，可保证二次设备的安全运行。二次设备作为电网设备安全运行的基础，其运行状态会影响整个电网的安全工作。利用大数据平台收集监控电力企业电网设备工作状态等相关信息，建立电网设备故障诊断预警系统，建立二次设备运行信息数据库，利用相关算法分析故障信息，与数据库中保存的历史故障信息进行比较分析，找出故障原因和位置，快速处理故障点，最终输出二次设备运行状态评价表。因此，大数据平台设备故障实时监控及时预警系统是电网安全稳定运行的重要保障，对电力企业未来发展具有重要意义。

 

电力行业故障预警与诊断技术发展现状

 

电力行业有多种诊断技术。比如基于机理模型的故障诊断方法，通过建立电力设备的数学模型或物理模型来预测和诊断设备的运行状态，这种方法的主要问题是很难为复杂的电力设备建立准确的数学模型，在实际应用中受到很多限制；基于专家系统的故障诊断方法，系统利用电厂专家多年积累的故障处理经验和知识，模拟专家推理、判断和决策过程，进行故障处理。这种方法需要大量的生产经验和专家知识来支持故障推理；基于数据统计的故障预警方法是从统计的角度根据电力设备故障的历史数据进行故障预警，通过分析统计数据得到所需的概率分布密度函数来预测故障。近年来，利用大数据和人工智能技术，基于数据分析的故障预警和诊断研究取得了很大进展。通过统计分析、BP神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、聚类分析等方法对数据进行训练，得到预测模型，实现故障预测和诊断。

 

2大数据平台设备故障在线检测及时预警平台设计

 

2.1结构设计

 

大数据平台设备故障在线监测及时预警系统需要保证全数字电力系统仿真器（advanceddigitalpowersystemsimulator，ADPSS）核心模块的实时监控和独立特性应独立运行在专业监控模块的实时操作系统中。大数据平台二次设备故障在线监控及时预警系统需要实时接口模块，通过配置特殊硬件构建系统的“硬件层”，利用技术核心功能构建系统的“功能层”，通过各种监控软件和数据处理软件构成“应用层”。整合“硬件层”、“功能层”、“应用层”，形成集成的大数据智能应用平台。大数据平台设备故障在线监控及时预警系统采用分层模块化设计，对设备运行数据进行实时数据监控和历史数据挖掘，利用大数据技术分析设备故障，进一步推断设备运行状态，监控继电器、交换机、电网运行数据，上述数据上传到数据库，报告电网运行中可能出现的故障，帮助电网安检人员随时查阅设备故障信息，规划变电站设备维护方案，提前处理设备故障。

 

2.2模块化结构设计

 

大数据平台设备故障在线检测及时预警系统具有较强的数据处理性能，可监控变电站设备的运行状态，实现变电站故障维护工作的自动管理。具有独特的模块化设计和广阔的应用环境，结构相对简单，性能相对稳定，开发成本易于控制。部分模块技术突破后，只能升级部分模块，及时更新大数据平台设备故障在线检测预警系统。大数据平台设备故障在线检测及时预警系统不仅采用模块化设计，还实现实时在线故障检测和故障预警，进一步控制产品研发更新周期，提高产品质量，应对国家电网快速发展的现象。该系统在变电站中的广泛应用，可以进一步提高变电站的自动化、智能化、数字化运行管理水平，确保国家电网的运行安全，控制电力输出的安全，让人们享受持续稳定的电力服务。大数据平台设备故障在线检测及时预警系统可实时有效监控电网设备隐藏故障，使用电网设备故障预警规则库进行故障排除，定期定期检查电网设备。该系统还具有可视化功能，利用可视化软件构建电网设备的三维模型，使维护管理人员能够直观地检查各电网设备的运行情况。基于大数据技术，可视化技术对电网设备的运行状态和大数据信息进行三维模型建模。可视化技术的使用可以在一定程度上简化变电站的维护工作，尽可能避免电网维护的误操作，从而提高供电的可靠性。

 

2.3设备评估

 

设备评估主要是通过对电力系统中的设备进行实时监控和数据收集，对电力设备的运行状态进行评估。在大数据技术的支持下，智能电网不仅可以保证设备监控的实时性，还可以结合设备本身的参数信息、运行状态数据和外部环境条件进行综合分析，明确不同工况下设备的运行状态和可靠性指标，实现对风险和故障的有效预测，为电网运行管理提供可靠的指导和有效的参考，降低故障和问题的概率，保证系统运行的可靠性和稳定性。电力系统设备的数据信息包括实时数据和离线数据，主要指设备在线监控数据、故障记录数据、操作模式信息等。；后者包括数据运行状态记录信息、故障诊断数据等。设备的实时数据监控、收集和管理是基于云平台的。在计算机服务器、分布式存储系统和数据管理系统的共同作用和支持下，通过调度算法、任务管理等相应功能模块实现设备数据信息的并行处理。

 

2.4仿真培训

 

大数据技术还可用于智能电网调度员的仿真培训，强化培训系统功能，满足二次电气设备的模拟需求。在实际应用过程中，可以利用大数据技术实现二次设备的数据采集，并对相应的信号进行标准化处理。通过对设备类型相关规则的预处理和信息挖掘，可以与相应规则相匹配，结合电力系统的区域划分和相应设备的电压等级，可以科学地对电力设备的数据信息进行分类和加载。基于大数据技术的仿真培训是基于实际监控信号，既能保证仿真的完整性，又能提高仿真作业的真实性，有助于提高仿真培训的质量和效果。

 

结束语

 

道岔转换设备是一种由多个复杂部件组成的系统设备，其故障原因和相关因素极其复杂，这也是道岔转换设备故障发生率高、维护困难的根本原因。本文在利用大数据分析技术获取道岔转换设备工作状态核心数据的基础上，充分利用数据集成和相关特点，通过积累大量专家知识和经验，形成道岔转换设备室内外多数据集成，建立道岔转换设备故障综合诊断能力。该系统已在包神铁路现场试运行，并取得了良好的应用效果。