CN112270619A - 基于大数据的变电设备智能精益检修管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，涉及变电设备管理技术领域。该***包括支撑***正常运行的物理设备层，对变电设备相关数据进行采集管理的数据源层，进行大数据分析的业务功能支撑层以及根据实时分析数据对电网运行进行指导的一级应用功能层；同时，以业务功能支撑层为基础实现检修管理、缺陷管理、设备可视化管理、高压试验管理以及大数据分析；一级应用功能层访问以业务功能支撑层为基础抽象出的各子***，得到基于大数据的变电设备相关分析结果，基于这些分析结果，对变电设备的家族性缺陷、运行趋势进行分析。该***构建供电局变电设备检修数据中心，对电力设备运行状态进行分析，对变电站日常运行工作提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及变电设备管理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的变电设备智能精益检修管理***。
背景技术
随着经济的发展、社会的进步，国家电网公司建设的速度逐渐增快，伴随而来的是电网的规模不断扩大以及变电设备成倍地增长。随着变电站涉及到的设备越来越多，大量的运行数据接入到设备日常的管理***中，为大数据相关技术和人工智能的应用提供了基础。这些数据主要来自数据库、网络、MIS***、数据采集传输设备，结构和形式都有不同程度的差异，传统的基于分析的模式难以适应这种多源异构的数据处理要求。
变电站作为电力***运行的核心，电网规模的成倍增长使得电网企业供电服务压力以及提升工作效率的压力越来越大。供电公司原来的管理模式在新的形势下越来越不适应，电网企业电力检修部门的人员与工作量的矛盾也越来越大，原来的生产管理方式已不能有效的对变电设备进行管理。电网运行的安全稳定对电力企业发展起决定性作用，变电与配电工作正是保证变电站安全稳定运行的关键因素，而检修管理***在其中扮演着重要的角色。国家电网通过大量实践，发现精益化管理模式有利于有效地实现企业管理的规范化、标准化和科学化。精益化管理体系可以不断提升经营业绩和客户满意度，同时可以提高变电设备检修的效率以及变电设备运行的可靠性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，加强变电站日常运维管理工作质量，加强对验收和运维的监管控制，最终实现输变电设备的高水平运行。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，包括支撑***正常运行的物理设备层，建立在物理设备层上的对变电设备相关数据进行采集管理的数据源层，利用数据源层的数据进行大数据分析的业务功能支撑层以及根据实时分析数据对电网运行进行指导的一级应用功能层；同时，所述管理***还包括以业务功能支撑层为基础抽象出的检修管理子***、缺陷管理子***、设备可视化管理子***、高压试验管理子***以及大数据分析子***；
所述检修管理子***根据设备台账录入的名牌图片，对变电设备的运行年限进行自动统计；根据变电设备运行状态与历史状态，对变电设备检修排班计划的时间周期节点进行自动规划，对变电设备的检修试验计划进行自动规划并制定下一年度停电计划，并自动下发至管理人员及各专业班组，随着消缺记录、检修记录、预试验记录数据的累计，根据临时检修计划不断对检修试验计划进行自动修正，生成最新记录；
所述缺陷管理子***对变电设备进行设备缺陷管理、指标管理、并构建消缺库，根据历年缺陷记录对变电设备的评价状态，判断变电设备的运行走势，给出检修意见，同时做出缺陷督办；
所述设备可视化管理子***运用可视化空间信息技术,构建变电站的三维数字模型，实时、直观呈现变电站地理位置，对变电站的分布进行展示；同时，三维模拟现实场景，将各变电设备的三维数字模型以及信息属性有机地结合起来，采用基于网络的信息处理技术，实现变电设备的运行监视、操作与控制、综合信息分析、运行管理和辅助应用这些功能的一体化管理；
所述高压试验管理子***按照例行试验作业指导书要求，管理所有变电一次设备的相关试验项目，并规范相应的试验方法和程序、规范试验仪器和设备；同时，将试验人员用到的各项制度、标准导入***；
所述大数据分析子***基于大数据的分析和挖掘技术，对变电设备的相关数据进行分析，实现与缺陷相关业务的分析和信息提示，并为变电设备的缺陷处理提供合理的建议。
优选地，所述数据源层采集管理来自不同数据源的多源异构电力设备相关数据；所述数据源层采集管理的多源异构电力设备相关数据直接和间接反映电力设备状态的信息；根据电力设备状态信息的更新频率，将不同来源的状态信息分为3类：静态数据、动态数据和准动态数据；所述静态数据包括：设备台帐、技术参数、投运前试验数据和地理位置；所述动态数据按周期进行更新，包括变电设备运行数据、巡检数据、带电检测数据、在线检测数据、变电设备所在地区的环境气象数据；所述准动态数据包括设备检修试验数据、缺陷/故障/隐患记录、检修记录及消缺记录。
优选地，所述业务功能支撑层包括方法中心和数据中心；所述方法中心提供各种基于大数据的相关模型与算法，模型包括数据整合模型、数据拓扑分析模型、数据模拟仿真模型和大数据应用算法模型，算法包括消缺策略推荐算法、检修策略推荐算法和试验周期提醒算法；所述数据中心将数据源层的电力设备相关数据进行处理，包括数据导入与录入、数据分析与挖掘加工、数据清洗与重构，并根据数据的特点将电力设备数据进行分区整合。
优选地，所述数据中心通过ETL工具对电力设备相关数据进行抽取、清洗、转换、加载后导入数据仓库相关主题中，并通过相关规则保证数据的质量。
优选地，所述一级应用功能层通过调用相关的业务接口，访问以业务功能支撑层为基础抽象出的各子***，得到基于大数据的变电设备相关分析结果，并基于这些分析结果，对变电设备的家族性缺陷、运行趋势进行分析，为变电设备采购、缺陷预警及检修计划提供决策支持，同时，对检修班、继电保护班、电测仪表、自动化班、管理部门的日常工作提供指导。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，通过大数据相关技术，多方整合电力生产的MIS***、设备管理***、工作流数据、历史数据及现有***数据，构建供电局变电设备检修数据中心。同时构建了大数据分析***，可以对电力设备运行状态进行分析，对变电站日常运行工作提供了数据参考。依托大数据平台构建了检修管理子***、缺陷管理子***、设备可视化管理子***、高压试验管理子***，对变电站日常运行工作及进行有效的管理。结合电力设备状态评估的主要业务场景和分析模型，基于该平台对大量设备状态实时数据和历史数据进行关联关系和内在规律的分析，实现电力设备异常检测、动态评价、状态预测和故障诊断等功能。最后，利用多维度、多角度的可视化技术展示综合评估诊断结果和分析过程，为设备运维检修、电网调度运行和变电设备管理等业务提供优化决策支持。
本发明通过大数据分析技术，提高了各个部门之间的协同能力和工作效率，降低了人力资源成本。通过电力设备精益化管理，对电力设备进行了设备缺陷分析、家族性缺陷分析、设备运行趋势分析，设备缺陷预警、设备采购决策推荐，对变电站相关人员日常工作提供了重要的参考，提高了日常运维工作的可靠性与工作效率。根据跨平台的大数据分析，可以对变电设备缺陷进行预警，提醒相关人员进行处理，能够使问题及时得到处理。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于大数据的变电设备智能精益检修管理***的***结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本实施例以乌海市超高压供电局为例，采用本发明的基于大数据的变电设备智能精益检修管理***对该供电局管辖的变电设备的检修进行管理。
本实施例中，基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，如图1所示，包括支撑***正常运行的物理设备层，建立在物理设备层上的对变电设备相关数据进行采集管理的数据源层，利用数据源层的数据进行大数据分析的业务功能支撑层以及根据实时分析数据对电网运行进行指导的一级应用功能层；同时，所述管理***还包括以业务功能支撑层为基础抽象出的检修管理子***、缺陷管理子***、设备可视化管理子***、高压试验管理子***以及大数据分析子***；
本实施例中，物理设备层主要包括路由器、交换机、服务器等硬件设备；数据源层采集管理来自数据库、网络、MIS***、数据采集传输设备等不同数据源的多源异构电力设备相关数据；数据源层采集管理的多源异构电力设备相关数据，涵盖能够直接和间接反映电力设备状态的信息；根据电力设备状态信息的更新频率，将不同来源的状态信息分为3类：静态数据、动态数据和准动态数据；所述静态数据包括：设备台帐、技术参数、投运前试验数据和地理位置；动态数据通常按分钟、小时或天为周期更新，是反映状态变化的关键数据，所述动态数据通常按分钟、小时或天为周期进行更新，是反映状态变化的关键数据，，包括变电设备运行数据、巡检数据、带电检测数据、在线检测数据、电力设备所在地区的环境气象数据；所述准动态数据通常按月或年定期或不定期进行更新，包括设备检修试验数据、缺陷/故障/隐患记录、检修记录及消缺记录等。
所述业务功能支撑层包括方法中心和数据中心；本实施例中，所述方法中心主要依托GoldenEye MLAL国信云服机器学习算法库软件，提供各种基于大数据的为各种基于大数据的相关模型与算法，模型包括数据整合模型、数据拓扑分析模型、数据模拟仿真模型和大数据应用算法模型，算法包括消缺策略推荐算法、检修策略推荐算法和试验周期提醒算法；所述数据中心依托GoldenEye BDIS国信云服相关大数据软件将数据源层的电力设备相关数据进行处理，包括数据导入与录入、数据分析与挖掘加工、数据清洗与重构，并根据数据的特点将电力设备数据进行分区整合。本实施例中，数据中心将电力设备数据分区整合为检修数据、消缺数据、试验数据、消缺策略库、检修策略库、备件库及工具库。
本实施例中，所述数据中心的处理方法过程如下，首先通过ETL工具进行抽取、清洗、转换、加载，实现对不同数据源的数据集中收集，然后以一种固定的格式流出。从而实现清除不完整，不准确的无用数据，提高数据的准确性以及可分析价值。然后将处理后的数据进行文件层的存储固化，以契合大数据分析、处理的文件读写引擎HDFS进行数据读写支撑，支持大数据处理时的并行、多层数据处理，以高精度支撑***数据处理。具有强大的存储读写能力，为企业数据赋予数据动能。最后需要对数据质量进行管控，主要是根据配置好的规则进行检查，提交数据质量报告。针对提交的数据质量报告，***维护人员和业务人员可以根据这些数据，修正***漏洞，对业务流程进行调整，这是对***正面的有益的反馈。
所述一级应用功能层通过调用相关的业务接口，访问以业务功能支撑层为基础抽象出的各子***，得到基于大数据的变电设备相关分析结果，并基于这些分析结果，对变电设备的家族性缺陷、运行趋势进行分析，为变电设备采购、缺陷预警及检修计划提供决策支持，同时，对检修班、继电保护班、电测仪表、自动化班、管理部门的日常工作提供指导，以便其及时进行相应的处理。
本实施例中，所述检修管理子***紧密贴合乌海超高压供电局检修工作设计，根据设备台账录入的名牌图片，对变电设备的运行年限进行自动统计；根据变电设备运行状态与历史状态，对变电设备检修排班计划的时间周期节点进行自动规划，对变电设备的检修试验计划进行自动规划并制定下一年度停电计划，并以电脑客户端、微信等形式自动下发至管理人员及各专业班组，随着消缺记录、检修记录、预试验记录数据的累计，根据临时检修计划不断对检修试验计划进行自动修正，生成最新记录；检修提醒会及时推送给相关工作人员，对检修工作统筹安排，检修处理包括检修策略选择，检修设备、工具、备件确认，根据历史数据和关键字分析，***推荐最优策略供用户选择。
所述缺陷管理子***对变电设备进行设备缺陷管理、指标管理、并构建消缺库，根据历年缺陷记录对变电设备的评价状态，判断变电设备的运行走势，给出合理的检修意见，同时做出缺陷督办；根据分析得出消缺主次安排，督办各专业班组进行消缺，形成简单有效的闭环管理。
所述设备可视化管理子***运用可视化空间信息技术，构建变电站的三维数字模型，实时、直观呈现变电站地理位置，对变电站的分布进行展示；同时，三维模拟现实场景，将各变电设备的三维数字模型以及信息属性有机地结合起来，采用基于网络的信息处理技术，实现变电设备的运行监视、操作与控制、综合信息分析、运行管理和辅助应用(维护、运检等)这些功能的一体化管理；为各变电设备、各回路提供详细的功能子画面(三维可视化)，通过此画面，检修任务或消缺前，检修试验人员可以清楚、直观、详细地查看相关变电设备铭牌数据，方便地进行设备的查询操作，包括设备信息和运行状态、报警和故障信号的查看等。检修试验人员通过调看画面，可以形象直观地观察各种变电设备信息和设备台账数据，包括查看变电设备的现在的情况以及历史维修、缺陷等情况。
所述高压试验管理子***按照例行试验作业指导书要求，管理所有变电一次设备的相关试验项目，并规范相应的试验方法和程序、规范试验仪器和设备；同时，将试验人员用到的各项制度、标准导入***，方便查询和下载；试验人员可以进行试验操作预览，试验注意事项学习。高压试验管理子***还会自动进行试验安排提醒，试验前的试验准备提醒，方便技术人员熟悉试验过程，减少错误操作。试验结束后试验人员可以上传试验报告，填写试验特殊情况，为后续试验及检修积累数据信息。
所述大数据分析模块基于大数据的分析和挖掘技术，对变电设备的相关数据进行分析，实现与缺陷相关业务的分析和信息提示，并为变电设备的缺陷处理提供合理的建议。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。
Claims (5)
1.一种基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，其特征在于：包括支撑***正常运行的物理设备层，建立在物理设备层上的对变电设备相关数据进行采集管理的数据源层，利用数据源层的数据进行大数据分析的业务功能支撑层以及根据实时分析数据对电网运行进行指导的一级应用功能层；同时，所述管理***还包括以业务功能支撑层为基础抽象出的检修管理子***、缺陷管理子***、设备可视化管理子***、高压试验管理子***以及大数据分析子***；
所述检修管理子***根据设备台账录入的名牌图片，对变电设备的运行年限进行自动统计；根据变电设备运行状态与历史状态，对变电设备检修排班计划的时间周期节点进行自动规划，对变电设备的检修试验计划进行自动规划并制定下一年度停电计划，并自动下发至管理人员及各专业班组，随着消缺记录、检修记录、预试验记录数据的累计，根据临时检修计划不断对检修试验计划进行自动修正，生成最新记录；
所述缺陷管理子***对变电设备进行设备缺陷管理、指标管理、并构建消缺库，根据历年缺陷记录对变电设备的评价状态，判断变电设备的运行走势，给出检修意见，同时做出缺陷督办；
所述设备可视化管理子***运用可视化空间信息技术,构建变电站的三维数字模型，实时、直观呈现变电站地理位置，对变电站的分布进行展示；同时，三维模拟现实场景，将各变电设备的三维数字模型以及信息属性有机地结合起来，采用基于网络的信息处理技术，实现变电设备的运行监视、操作与控制、综合信息分析、运行管理和辅助应用这些功能的一体化管理；
所述高压试验管理子***按照例行试验作业指导书要求，管理所有变电一次设备的相关试验项目，并规范相应的试验方法和程序、规范试验仪器和设备；同时，将试验人员用到的各项制度、标准导入***；
所述大数据分析子***基于大数据的分析和挖掘技术，对变电设备的相关数据进行分析，实现与缺陷相关业务的分析和信息提示，并为变电设备的缺陷处理提供合理的建议。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，其特征在于：所述数据源层采集管理来自不同数据源的多源异构电力设备相关数据；所述数据源层采集管理的多源异构电力设备相关数据直接和间接反映电力设备状态的信息；根据电力设备状态信息的更新频率，将不同来源的状态信息分为3类：静态数据、动态数据和准动态数据；所述静态数据包括：设备台帐、技术参数、投运前试验数据和地理位置；所述动态数据按周期进行更新，包括变电设备运行数据、巡检数据、带电检测数据、在线检测数据、变电设备所在地区的环境气象数据；所述准动态数据包括设备检修试验数据、缺陷/故障/隐患记录、检修记录及消缺记录。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，其特征在于：所述业务功能支撑层包括方法中心和数据中心；所述方法中心提供各种基于大数据的相关模型与算法，模型包括数据整合模型、数据拓扑分析模型、数据模拟仿真模型和大数据应用算法模型，算法包括消缺策略推荐算法、检修策略推荐算法和试验周期提醒算法；所述数据中心将数据源层的电力设备相关数据进行处理，包括数据导入与录入、数据分析与挖掘加工、数据清洗与重构，并根据数据的特点将电力设备数据进行分区整合。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，其特征在于：所述数据中心通过ETL工具对电力设备相关数据进行抽取、清洗、转换、加载后导入数据仓库相关主题中，并通过相关规则保证数据的质量。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的变电设备智能精益检修管理***，其特征在于：所述一级应用功能层通过调用相关的业务接口，访问以业务功能支撑层为基础抽象出的各子***，得到基于大数据的变电设备相关分析结果，并基于这些分析结果，对变电设备的家族性缺陷、运行趋势进行分析，为变电设备采购、缺陷预警及检修计划提供决策支持，同时，对检修班、继电保护班、电测仪表、自动化班、管理部门的日常工作提供指导。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113780596A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-10 | 广州汇通国信科技有限公司 | 一种基于大数据的电站智能运维方法及*** |
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- 2020-10-30 CN CN202011186848.XA patent/CN112270619A/zh active Pending
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