CN110378492A - 一种加强配网设备运维管控的方法 - Google Patents
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Abstract
针对电网设备故障具有随机性和突发性的特点，因而难以准确预测这一问题，提供一种加强配网设备运维管控的方法，属于电网设备运维技术领域，通过应用聚类分析、机器学***。本发明在设备故障之前发出告警信号，提前对设备故障进行预判并提供应对策略，创新应用大数据技术根据历史上已经发生的故障记录预测设备未来发生故障的可能，实现化被动抢修的工作模式为主动检修的工作模式。
Description
技术领域
本发明属于电网设备运维技术领域，特别是涉及到一种运用数据分析技术加强配网设备运维管控方法。
背景技术
目前由于配网自动化仍在推进建设中，配电网设备无法得到全面监测，运行人员无法有效获取设备运行状态信息；另外电网设备故障具有随机性和突发性的特点，常规预测方法难以准确预测。在此背景下，配电网运行维护工作中存在如下痛点问题，一是设备故障难以准确预测，以往的工作方式主要是被动发现故障问题，而配网设备多、接线复杂，故障点排查全凭经验处理，需要花费大量时间，影响抢修效率；二是设备状态检修缺乏科学依据，目前状态检修主要是由设备专家根据设备运行信息制定检修计划，对人的依赖性过强，同时状态检修需要结合大量历史数据和现状数据，人力无法做到对电网设备的实时全面分析，仍存在有分析盲点的可能。
电网公司运营积累的海量数据在大数据技术突飞猛进的发展背景下，体现了更大的价值，应用大数据技术使电网设备故障预测成为可能。因此，现有技术中亟需一种新的技术方案来解决这一问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种加强配网设备运维管控的方法，用以解决现有配电网运行维护工作中设备故障难以准确预测、设备状态检修缺乏科学依据，配电网运维只能是被动抢修的工作模式等技术问题。
一种加强配网设备运维管控的方法，其特征是：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行，
步骤一、案例数据库建立
通过采集电力设备的地理信息、技术参数、电力设备运维信息以及历史数据，应用数据清洗和聚类分析筛选故障、缺陷以及异常数据，建立案例数据库；
步骤二、建立用电状态监控图
采用地理信息***GIS技术和BIM空间建模技术，将配电网设备地理位置信息以及电力设备实时运行状态信息标注在电子地图上，建立用电状态监控图；
步骤三、建立设备故障预测模型
结合临近传播效应，通过关联分析方法对所述步骤一获得的案例数据库内各案例进行多维度分析，获得数据之间相关性和案例之间发生规律，建立设备故障预测模型；
步骤四、故障研判导航
利用所述步骤三建立的设备故障预测模型，预测未来故障，对电力设备进行缺陷跟踪、故障预判以及故障主动报警；
步骤五、智能派发工单
通过步骤四获得的故障研判结果，获得巡查电力设备检修方案以及应急方案，通过步骤二获得电子地图，将检修工单发送至运维人员进行电力设备检修。
所述步骤三中故障预测模型可通过大数据分析技术机器学习的方法进行电力设备故障预警自学习，实时更新案例数据库信息，进行设备故障预测模型自动优化。
所述步骤一中的数据来源为电网PMS***、SG186***、电力用户用电采集***、D5000***以及95598客服***，数据接口采用servlet接口。
所述步骤一中聚类分析采用K-means算法，获得的案例数据库包括设备信息数据库、用电用户行为数据库、典型故障数据库、运行监测数据库、故障发生条件历史库。
通过上述设计方案，本发明可以带来如下有益效果：一种加强配网设备运维管控的方法，能够在设备故障之前发出告警信号，提前对设备故障进行预判并提供应对策略，创新应用大数据技术根据历史上已经发生的故障记录预测设备未来发生故障的可能，实现化被动抢修的工作模式为主动检修的工作模式。
进一步的，本发明利用大数据技术，从数据源头进行收集、分析、处理，打破了电网应用各***间的数据孤岛。达到了设备故障提前预判、提前维护，报修业务迅速处理，迅速完结，化被动抢修为主动检修，增加了电网设备故障全口径预警的覆盖面，提升了配电网设备健康水平，使配电网整体工作由“经验型”向“智能型”转变。
本发明减少供电范围内停电次数和停电时间，同时避免设备严重损害，减少大修技改次数；对社会方面的意义在于，提高供电可靠性，提升居民用电满意度。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明：
图1为本发明一种加强配网设备运维管控的方法的***框图。
图2为本发明一种加强配网设备运维管控的方法设备故障预测模型技术流程框图。
具体实施方式
一种加强配网设备运维管控的方法，如图1所示，包括电网数据层、数据库层、核心应用模块层、***功能层四个层面。图中由上而下顺序表示***功能实现流程，实线框表示应用的和构建的子***，虚线框表示应用存在的逻辑关系构建的集成模块。具体操作步骤为如下，
步骤一、案例数据库建立
通过采集电力设备的地理信息、技术参数、电力设备运维信息以及历史数据，应用数据清洗和聚类分析筛选故障、缺陷以及异常数据，建立案例数据库；
步骤二、建立用电状态监控图
采用地理信息***GIS技术和BIM空间建模技术，将配电网设备地理位置信息以及电力设备实时运行状态信息标注在电子地图上，建立用电状态监控图；
步骤三、建立设备故障预测模型
结合临近传播效应，通过关联分析方法对所述步骤一获得的案例数据库内各案例进行多维度分析，获得数据之间相关性和案例之间发生规律，建立设备故障预测模型；
步骤四、故障研判导航
利用所述步骤三建立的设备故障预测模型，根据已发生设备故障信息预测未来故障，提供设备缺陷跟踪、故障预判、故障主动报警、检修或改造方案建议等辅助配电网运维人员工作信息；
步骤五、智能派发工单
通过步骤四获得的故障研判结果，获得巡查电力设备检修方案以及应急方案，通过步骤二获得电子地图，将检修工单精准发送至运维人员，同时提供设备位置、外观信息，协助运维人员快速准确开展设备检修。
其中，数据来源为通过应用servlet做数据接口，收集整合用于配电网设备故障预测分析的电网数据，数据来源于国家电网公司应用的PMS***、SG186***、电力用户用电采集***、D5000***、95598客服***以及线下积累的大修技改等历史资料。
案例数据库的建立通过对采集的电力设备地理信息、技术参数、运维资料、大修技改、缺陷记录、负荷记录以及历史事件和天气变化等海量数据，通过数据清洗将存在的输入错误等脏数据剔除，应用K-means算法对数据进行聚类，将相似数据提取处理，构建用于设备故障预测分析用的案例数据库，包括：设备信息数据库、用电用户行为数据库、典型故障数据库、运行监测数据库、故障发生条件历史库。
用电状态监控图和设备故障预测模型为本发明核心应用模块，其中用电状态监测模块利用地理信息***GIS技术和BIM空间建模技术，将设备信息数据库、用户用电行为数据库等数据展现在电子地图上并实时更新各区域用电动态，为运维人员提供设备运行状态、健康水平实时信息，协助运维人员掌握电网实时动态；设备故障预测模型模块应用贝叶斯分析等关联分析方法对数据库中案例进行多维度分析，结合临近传播效应，深挖数据之间的相关性和各案例间的潜在规律，找出设备发生故障时的伴生信号规律，结合已发生的设备故障数据、故障的伴生信号和设备运行状态监测数据三维信息，预测设备故障的时间和地点。采用大数据分析技术的机器学习方法，实现电力设备故障的主动预警自学习，如图2所示。通过不断扩充数据库，结合运维人员现场排查结果，不断的对设备故障预测模型模块进行迭代训练，进一步提升预测准确率。
本发明在长春供电公司试运营1年间，已成功预判消缺334处，故障准确率高达82％，供电可靠性提升至99.97％，平均到达故障现场时间缩短11分钟，平均故障处理时长缩短15分钟，减少巡视检修工作量60％以上。
本发明一种加强配网设备运维管控的方法，将电网用电信息采集***、PMS2.0、D5000等记载的设备故障数据进行有效整合和挖掘，结合邻近传播效应分析理论，建立了设备故障预测模型，全面预测设备在一定时间内发生故障的概率。为状态检修提供科学依据，合理安排巡视检修工作，将工作由被动抢修模式转变为主动设备消缺模式，解决了配电网运维工作的痛点，减少停电次数和停电时间，提升供电可靠率，创造良好的经济和社会经济效益。
Claims (4)
1.一种加强配网设备运维管控的方法，其特征是：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行，
步骤一、案例数据库建立
通过采集电力设备的地理信息、技术参数、电力设备运维信息以及历史数据，应用数据清洗和聚类分析筛选故障、缺陷以及异常数据，建立案例数据库；
步骤二、建立用电状态监控图
采用地理信息***GIS技术和BIM空间建模技术，将配电网设备地理位置信息以及电力设备实时运行状态信息标注在电子地图上，建立用电状态监控图；
步骤三、建立设备故障预测模型
结合临近传播效应，通过关联分析方法对所述步骤一获得的案例数据库内各案例进行多维度分析，获得数据之间相关性和案例之间发生规律，建立设备故障预测模型；
步骤四、故障研判导航
利用所述步骤三建立的设备故障预测模型，预测未来故障，对电力设备进行缺陷跟踪、故障预判以及故障主动报警；
步骤五、智能派发工单
通过步骤四获得的故障研判结果，获得巡查电力设备检修方案以及应急方案，通过步骤二获得电子地图，将检修工单发送至运维人员进行电力设备检修。
2.根据权利要求1所述的一种加强配网设备运维管控的方法，其特征是：所述步骤三中故障预测模型可通过大数据分析技术机器学习的方法进行电力设备故障预警自学习，实时更新案例数据库信息，进行设备故障预测模型自动优化。
3.根据权利要求1所述的一种加强配网设备运维管控的方法，其特征是：所述步骤一中的数据来源为电网PMS***、SG186***、电力用户用电采集***、D5000***以及95598客服***，数据接口采用servlet接口。
4.根据权利要求1所述的一种加强配网设备运维管控的方法，其特征是：所述步骤一中聚类分析采用K-means算法，获得的案例数据库包括设备信息数据库、用电用户行为数据库、典型故障数据库、运行监测数据库、故障发生条件历史库。
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