浙江电网数据分析中心建设研究

余绍峰，孙 翔，刘 岩，姚 峰，章立军

（浙江省电力试验研究院，杭州 310014）

1 电力设备在线监测现状

目前，状态检修已在电力企业深入人心，经过多年的努力，也取得了明显的技术进步和显著的执行效益，但在设备在线监测方面还存在不小的争议。由于在线监测装置的可靠性和有效性还存在不足，过去十几年内安装的在线监测装置的效果差异较大，使得此项工作的推广存在较多困难。虽然目前已经有相应的管理规范出台[1]，但实际效果离满足企业生产要求还存在一定的距离。

1.1 现有在线监测装置存在的问题

（1）管理混乱。由于安装这些在线监测装置多采用科研项目的形式，项目结束后，一旦无明显的实际效果，容易导致无人或者少人管理的结果，很多装置处于停运状态。

（2）通信方式混乱。由于是各电力生产企业自行试点开展工作，监测装置的生产厂家几乎都按自己的理解来实现在线监测装置与服务器的通信，通信的软、硬件设计差异极大。

（3）数据积累困难。由于管理混乱，导致在线数据无明确的流向。很多生产厂家直接将在线信息接入厂家内部的服务器，电力企业反而难以获得这些数据。

（4）在线装置寿命较短。由于前期较多采用科研项目的形式，产品研发过于匆忙，很多在线装置并未经过长时间的现场考验，很可能运行一段时间后就出现故障，甚至无法正常工作。

（5）有效性有待进一步验证。由于匆忙上马，不少产品只是技术可行，并不能证明该产品监测的状态量可以正确反映设备的状态。国家电网公司曾经做过大规模的调研工作，表明国内在线监测装置监测到的设备缺陷数量较少，难以证明其有效性。

因此，为提升公司资产管理水平，进一步加强设备管理，有必要建立统一的平台对在线监测装置进行标准化、专业化管理。

1.2 在线监测装置专业化管理的成功案例

（1）福建省电力公司拥有国家电网公司内部数量最多的在线监测装置，已经建立了一套较为完整的在线监测管理系统。系统主要采用表格形式，将福建省内变电、输电等几个大类的在线监测数据纳入统一的数据平台进行管理，并有初步的分析诊断功能。

（2）云南电网公司建立了技术监督数据分析中心[2]，将技术监督、状态检修、抗灾预警等功能结合在一起，并疏通了电力企业相关业务部门之间的业务流程，建立了与气象部门的联系，可通过三维地图及表格灵活地表现当前设备检测到的状态。

浙江省电力公司已在公司系统推广了功能强大的PI实时数据库，从而为推行电力设备在线监测工作创造了有利条件。本文通过理论结合实践的方式，给出了这一问题的解决方案。

2 数据分析中心的系统框架

浙江省电力公司在成功推广PI数据库的基础上，建立了数据分析中心，涉及的业务范围如图1所示，主要是影响设备状态的内因和外因，为了后续高级应用的需要，还包括了一些历史静态信息。数据分析中心是一个宏观的概念，以PI实时数据库为主，也包括了安全生产管理系统（PSMS）和状态检修系统（CBM）的数据，以及单独设立的一些关系数据库，这些数据库之间的通道打通后可视业务需要进行灵活的数据交互。数据集成后能用于高级分析，与现有的状态检修辅助决策系统不同，这些高级分析更注重静态数据与实时、准实时数据的结合。数据分析中心在各信息化项目中的定位如图2所示。

图1 数据分析中心涉及的业务范围

图2 数据分析中心在全省信息化项目中的定位

从浙江省电力公司对数据分析中心的定位来看，直观的设备实时状态信息监测尚不能满足公司的业务需求，还需要更深入挖掘实时数据蕴含的信息，并提供相应的辅助策略建议，以指导现场实践。

数据分析中心底层的通信模式为：在变电站级，由在线装置厂家提供PI接口或安装接口转发程序，对现有装置服务器进行改造，将在线监测数据转发到地区电力局PI数据库；地区电力局PI数据库通过标准的PI-to-PI接口接入省电力公司PI数据库，实现数据实时共享；在省电力公司数据分析中心，利用PI提供的PISDK工具，将实时数据提取到网页进行展示和分析。

3 数据分析中心平台设计

数据分析中心采用状态分级的方法来评价设备实时监测数据内在的风险，分成正常、一般、严重和危急4级（也可以根据需要另外分级）。应用时可直接从图层操作的专业列表进入管理界面，也可以从地图直接找到相应的变电站进行操作，如图3、图4所示。

图3 变电站图层操作方法

图4 专业列表操作方法

选择相应的监测内容和变电站后，将弹出专业监测页面，专业人员可方便地监测在线信息和执行高级分析功能。中心还提供了报警提示界面、报警信息汇总、专业报表生成、与其他专业系统的链接等辅助功能。

以局放监测为例，在线局放数据接入PI数据库后，将统一接入浙江电网数据分析中心进行统一管理。中心采用专业列表和GIS地理信息系统相结合，在Web上进行综合展示和管理。一旦出现数据超标现象，报警列表和图层中的变电站图标均将变色报警。

中心目前已经完成的专业模块基本囊括了省内较为典型和实际效果较好的在线监测内容，包括：变压器在线油色谱监测、变压器在线局部放电监测、避雷器计数器动作次数监测、雷电定位监测、雷电预警监测、线路覆冰监测、线路外绝缘耐污性能评估和电能质量监测。

4 应用实例

以变压器油色谱在线监测为例，数据分析中心的分析功能构成介绍如下。通过图层操作或列表操作选择专业和变电站后，进入如图5、图6所示的在线数据浏览界面。

图5 实时数据查看界面

图6 历史数据查看界面

专业界面由实时数据、历史数据、设备参数、CBM评价结果、在线数据与离线试验数据对比、监测设备台帐六部分组成。其中实时数据、历史数据来自PI数据库；设备参数、监测设备台帐来自PSMS；CBM评价结果、在线数据与离线试验数据对比来自CBM系统。

变压器油色谱在线监测实时数据可用柱状图来展示，但由于各气体成分数量差异较大，仅用柱状图反映数据是否超标还不够直观。因此，在历史数据曲线图中采用了分级方法，用不同颜色标明数据是否超标以及超标的程度。对不同的气体标注超限数值进行区分，使得数量级差异较大的不同气体均可直观判断。以图6为例，从中可清楚看到该时间段内氢气存在程度较高的超标现象，但其数值相对总烃数值仍然较小。

通过在线数据与离线试验数据对比，可以直观掌握在线油色谱监测的精度，进而评估在线装置的有效性。设备台帐和监测设备台帐信息齐全，将有利于生成统计报表，方便管理。

如果气体成分数据存在超标现象，则可进入分析诊断界面，如图7、图8所示，选择实时数据进行分析诊断。

分析诊断采用了综合判断、改良三比值法、神经网络法、援例法、大卫三角法和立方体图示法等多种诊断方法。改良三比值法、大卫三角法和立方体图示法等属于常规分析诊断方法，没有将变压器其他相关信息结合起来，有一定的局限性，因此分析结果不一定能够完全反映设备状态。为提高分析的正确性，通过利用历史数据在相应模型上进行轨迹移动，从而可以更加清楚直观地看到整个设备油色谱状态的变化过程。如图7所示。

图7 大卫三角法界面轨迹图

在建设数据分析中心时就十分强调历史案例的借鉴作用，广泛收集各种公开发表的变压器故障案例和专家经验，初步建立了历史案例库，综合PI数据库数据、PSMS中以往的检修记录、CBM状态评价结果和系统运行工况等信息，与历史案例库中的信息进行对比，将相似的结果调出，以辅助当前的分析诊断。由于分析方法多样，分析结果未必一致，为此还制定了分析结果优先筛选机制，明确分析结论。

为了能够更好地指导现场工作，在分析得到可能导致在线监测数据超标的原因后，先判断缺陷原因和大致部位，再进一步提出详细的带电测试项目和停电试验方法。目前已经编制完成了油色谱数据超标后的各种对策，如图8所示。

图8 综合分析判断界面

5 结语

浙江电网数据分析中心建设方案基于PI数据库技术，实现了数据采集、数据展示、数据分析和辅助决策功能，并建立了实际软件平台，融合多种理论分析手段，提高了设备故障诊断的正判率，使中心建设与现场需求紧密结合，实用性较强，进一步提高了公司系统对设备的管理分析水平。实践证明，利用PI实时数据库和数据分析中心来加强在线监测装置的管理，进而加强对在运设备的管理，是行之有效的手段。

[1]输变电设备在线监测系统管理规范(试行)[S].国家电网公司，2008.

[2]云南电网技术监督数据分析中心项目介绍[C].中国南方电网公司状态监测与状态检修技术研讨会.广州，2010.