序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了1篇的變電設備狀態(tài)評估大數(shù)據(jù)分析運用樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。

近年來，隨著我國電力體制改革的不斷深化，使得電網(wǎng)規(guī)模日益擴大。為滿足電力用戶的用電需求，并進一步提高供電可靠性，智能變電站隨之增多。在智能變電站中有著大量的變電設備，這些設備的運行穩(wěn)定與否直接關(guān)系到變電站的正常運行。由于變電設備的數(shù)量較大，產(chǎn)生的信息較多，所以可對大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行合理應用。借此，本文就新一代智能變電站變電設備狀態(tài)評估大數(shù)據(jù)分析應用前景展開淺談。

1大數(shù)據(jù)分析在變電站設備狀態(tài)評估中的應用

1.1自動預警開關(guān)儲能電機故障

在變電設備狀態(tài)評估中應用大數(shù)據(jù)分析，可實時統(tǒng)計斷路器儲能電機的動作次數(shù)，根據(jù)統(tǒng)計的次數(shù)判斷儲能電機是否運行正常，若出現(xiàn)異常運行情況，則立即發(fā)出預警。建立起數(shù)據(jù)庫，在數(shù)據(jù)庫中匯總斷路器的儲能結(jié)構(gòu)類型、運行時間、變電站溫度等信息，應用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，結(jié)合儲能電機啟動頻次，對斷路器故障進行概率性分析，并設置自動報警限值，實現(xiàn)智能預警功能，快速診斷出故障類型。

1.2預警變電站測控裝置異常

變電站變電設備的遙測信息系統(tǒng)故障率較高，通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，測控裝置死機是遙測信息系統(tǒng)故障的主要成因，一旦出現(xiàn)死機問題，遙測信息系統(tǒng)就無法對變電設備狀態(tài)信息進行采集，使系統(tǒng)喪失了對設備異常信息的實時監(jiān)控功能。在以往的變電站運維工作中，運維人員很難在海量的遙測數(shù)據(jù)中找出設備異常信息。而將大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)應用到故障預警中可解決這一問題，具體的應用方案如下：根據(jù)電網(wǎng)節(jié)點平衡原理，利用逐層搜索算法，對500kV、220kV電壓等級區(qū)域母線及主變動功率平衡進行分層計算，結(jié)合線路送受功率平衡和雙回線負荷平衡規(guī)律，確定發(fā)生故障的變電設備。當變電站集控系統(tǒng)監(jiān)測出變電設備運行狀態(tài)的異常信息時，可準確定位故障位置，發(fā)出預警信息。在應用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的情況下，可快速檢測出變電站測控裝置發(fā)生的死機問題，以及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸故障問題。

1.3跟蹤分析CVT電壓數(shù)據(jù)

在智能變電站的變電設備狀態(tài)評估中應用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可通過跟蹤統(tǒng)計CVT電壓的實時數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)CVT電壓三相異常現(xiàn)象，其應用方案如下：對比分析PMS中電容式電壓互感器型號、參數(shù)、運行時間的靜態(tài)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)，提取出CVT二次電壓異常時的具體數(shù)據(jù)，將其作為判定CVT故障的主要特征數(shù)據(jù)。在故障規(guī)則庫中，納入CVT三相電壓的失衡度數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)分析CVT三相電壓的歷史失衡趨勢，最終確定預警故障相。利用大數(shù)據(jù)分析預警故障相的歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)的增減變動趨勢，根據(jù)變化幅度總結(jié)出故障數(shù)據(jù)特征，將其納入到人工智能告警庫中，實現(xiàn)對CVT電壓的智能告警。大數(shù)據(jù)分析除在上述三個方面應用之外，還可應用于智能變電站的線路事故跳閘后保護動作信息時序分析、斷路器三相動作的同期度分析、短路器事故跳閘后本體機構(gòu)壓力信息監(jiān)視、干式電抗器電流和阻抗跟蹤分析等方面。

2新一代智能變電站變電設備狀態(tài)評估大數(shù)據(jù)分析的應用前景

2.1建立異常知識庫

智能變電站的變電設備種類較多，其所生成的變電設備狀態(tài)信息十分龐雜，進而增加了設備狀態(tài)數(shù)據(jù)的甄選難度。為了解決這一問題，智能變電站應基于大數(shù)據(jù)分析建立起變電設備異常知識庫，收集各種變電設備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用預處理的方式，將龐雜的變電設備基礎狀態(tài)參量進行向量化，結(jié)合運用相應的算法，得出最能反映設備狀態(tài)的關(guān)鍵特征狀態(tài)參量。如，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)得出變電設備狀態(tài)間的歐氏距離和變電設備監(jiān)測參數(shù)，利用計算結(jié)果對狀態(tài)監(jiān)測參量與變電設備狀態(tài)的相關(guān)程度進行度量。一般情況下，歐氏距離越小，其相關(guān)程度越高。通過大數(shù)據(jù)分析得出設備狀態(tài)的關(guān)鍵特征參數(shù)，將最大歐氏距離值設定為標準參量，進而構(gòu)建起變電設備關(guān)鍵特征狀態(tài)參量體系，將其作為變電設備異常知識庫的關(guān)鍵組成部分。

2.2確定變電設備狀態(tài)參量權(quán)重

在現(xiàn)行的變電設備狀態(tài)評價企業(yè)標準中，主要采用專家打分的方法評價電網(wǎng)公司的變電設備，這種方法雖然便于執(zhí)行、操作簡單，但是由于該方法受專家經(jīng)驗和主觀因素影響程度較大，需要人為確定變電設備各項狀態(tài)量分值權(quán)重，所以無法反映變電設備狀態(tài)量的實際影響程度，同時也難以保證變電設備評估結(jié)果的客觀性和準確性。為改善變電設備狀態(tài)評估現(xiàn)狀，應運用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)確定設備狀態(tài)參量的權(quán)重。具體方法包括以下三種：（1）收集變電設備缺陷信息、故障統(tǒng)計信息、歷史監(jiān)測信息以及歷史評估數(shù)據(jù)，綜合考慮設備缺陷與故障的影響程度，以及設備狀態(tài)參量能夠表征設備缺陷與故障的程度，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對設備狀態(tài)參量的權(quán)重進行準確設定。（2）利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找出設備狀態(tài)參量與故障之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對每項狀態(tài)參量的權(quán)重系數(shù)進行單獨計算，將計算得出的各個單項狀態(tài)參量的常權(quán)重系數(shù)進行綜合計算，得出變電設備綜合狀態(tài)量的變權(quán)重系數(shù)。（3）收集變電設備狀態(tài)評估歷史信息，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對歷史評估數(shù)據(jù)和事后驗證數(shù)據(jù)進行分析，建立起變電設備狀態(tài)變化趨勢分析模型，實現(xiàn)對變電設備故障的實時診斷，并評估出變電設備故障危急程度。

3結(jié)論

綜上所述，在智能電網(wǎng)中，智能變電站是不可或缺的重要組成部分之一，其運行穩(wěn)定與否對整個電網(wǎng)的運行具有直接影響。而智能變電站內(nèi)有著數(shù)量眾多的變電設備，為了解并掌握變電設備的實時運行狀態(tài)，可在狀態(tài)評估中，對大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行合理應用。在未來一段時期，智能變電站將會隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴大不斷增多，為滿足變電設備狀態(tài)評估的需要，應對加快異常知識庫的構(gòu)建，并對參量權(quán)重進行合理確定，從而提高評估結(jié)果的準確性。