基于大数据的输变电设备状态预警系统架构研究

2017-03-11 18:57:04 电力信息与通信技术　点击量：评论 (0)

摘要：为了支撑输变电设备状态大数据的应用需求,提高电网公司运检业务工作成效,文章围绕业务需求和输变电设备状态预警系统体系架构,梳理了电网公司运检部门的大数据业务需求,并分类提出了支撑各项需求的详细功能

1.3 典型应用

1)通道环境分析与预警。综合利用气象信息、地理信息、气象探测站资料、在线监测信息、输变电设备基础台账和历史运维信息,通过建模分析实现所有通道环境的精细化预测和输变电设备风险预测,并以三维图像动态展示通道环境的精细化预测结果,在地理信息系统中给出灾害的高发区、高发期提示。

2)设备故障模式识别。接入直升机、机器人、带电检测、可穿戴设备和其他巡检设备的摄影、摄像下的数字图像、序列图像和红外图像信息,对已知设备、线路隐患和故障图片进行分类分析,提取特征,建立识别或检测模型,实现故障的图像诊断,以图片标识展示异常或故障图像识别及故障诊断结果。

3)设备重载预警。通过提取调度OMS系统数据,实现重载线路、重载变压器实时负荷的统计与分析,推送当前各电压等级重载设备清单。结合多源信息数据,如设备负荷率、投运时间、生产厂家、历史缺陷故障信息、状态评价结果、运行环境数据、运行时长、带电检测结果等多种因素,同时对变压器油温历史数据进行分析,获知各变压器油温变化规律及冷却器运行工况,通过气温预测数据、负荷预测数据、基础油温、冷却器工况,对3日内变压器油温进行预测和预警,综合分析不同地域重载设备的分布状况,以图表形式显示、分析重载设备同期历史负荷变化曲线,对运行风险相对较大的设备在系统中予以提示。

2 体系架构设计

输变电设备状态预警系统体系架构以国家电网公司输变电设备状态监测系统标准化设计方案为基础,从总体架构、数据架构、技术架构和物理架构4个方面提出支撑系统业务需求的体系架构设计方案,并采用大数据技术对存储数据进行统一建模、管理与分析,以解决海量数据融合及设备状态预警的时效性问题。

2.1 总体架构

输变电设备各类监测数据通过站内状态接入控制器(Condition Access Controller,CAC)或状态监测代理(Condition Monitoring Agent,CMA)上传给网省公司状态接入网关(Condition Acquisition Gateway,CAG)进行存储与加工,并为网省公司PMS提供数据服务。加工后的数据与PMS数据将在网省侧数据中心汇总,其中,调度、覆冰等其他系统数据将由PMS直接提供。网省侧数据利用企业服务总线(Enterprise Service Bus,ESB)与状态预警系统主站进行交互,同时在系统主站接入无人机、直升机以及部分其他监测数据。考虑到数据的安全性,监测数据需在异地作容灾备份,数据的异地容灾备份可利用现有的容灾资源,选择其他城市的容灾中心存放监测数据。输变电设备状态预警系统总体架构如图3所示。

图3 输变电设备状态预警系统总体架构

Fig.3 Overall architecture of power transmission and transformation equipment status early warning system

该方案可以解决3个方面问题：一是解决各输变电设备状态监测数据的汇总管理问题;二是解决状态监测数据量增大后查询分析的时效性问题;三是通过在站端增布设备状态数据获取/转换装置,解决部分监测数据无法接入监测系统的问题。

对于局放监测、红外监测等目前无法接入CAC的监测数据,依托自主设计的监测数据获取/转换装置处理。该装置具备各类监测装置的接入接口,能够按照接口规范将特高压站内带电检测、在线监测、机器人巡检、气象数据等各类监测数据统一获取,并按规范对数据进行标准化转换、预处理,实现跨平台交互共享。数据获取/转换装置技术路线如图4所示。