电力自动化变压器检修系统处理技术研究

张明阳 李会波

国电电力发展股份有限公司和禹水电开发公司

一、电力自动化变压器检修系统概述

现阶段，电力自动化变压器维修系统广泛应用于电力系统管理，变压器相关信息可以全面收集整理，为维护工作提供依据。在实际大修工作中，系统自动存储变压器大修后产生的数据，为后期设备的运行和维护提供了大量的数据资源，为维护效率的提高奠定了良好的基础。当系统运行时，必须保存相应的数据，因此构建数据库非常重要，数据库可以有效地分析，处理和调用数据。数据分析必须应用专门的分析和处理技术，以提高数据处理速度并确保处理结果的准确性。

二、分析方法

第一种分析方法是钻取，在维度层次与分析粒度上针对数据进行改变。钻取又划分为上钻和下钻两种，其中上钻主要是针对某一具体维度而言，将其中位于低层次的细节数据提炼出来，并将其概括到位于高层次的汇总数据中，或者也可以通过缩减维度实现维度层次的改变，从而达到控制高层数据、调整管理策略的目的；而下钻则是由粗略的数据转变为详细的数据。

第二种分析方法是切片、切块，其中切片主要是指在多维度的数据库中选取某一维作为研究对象，并在这一维度中关注到某一维成员的具体动作；而切块也同样将多维度的数据库中的某一维作为分析对象，在其中再定位出具体的区间，选定区间内维成员的动作。同时需要注意的是，切片工作的完成需要在数据库中某一结构上进行，因此需要在具体操作时找准动机、合理选取方式，才能够真正完成对于指定区域的管控。

第三种方法是旋转，旋转操作所针对的对象指向某一具体的报告或页面，将其中所显示出的维方向进行改变，使维的位置得以重新规划定义。

三、电力自动化变压器检修系统的处理技术

（一）准备数据。该阶段由四部分组成，即数据提取，转换，清晰度和加载。必须全面分析设备历史数据存储结构以过滤关键数据，并且应在OLTP数据库中正确转换和清理数据。在OLAP数据库中加载数据时及时筛选关键数据。在此过程中，应确保数据结构与类型一致。同时，数据挖掘模式中的数据格式应与此数据格式匹配。

（二）数据模型。在了解相关事项并调整相关机构和信息后，将获得知识模型。在进行板块开挖活动时，由于信息总量很大，一般是与合理的系统一起建立，主题合理整合，然后进行物化设置活动。只有这样，我们才能积极开展活动以及后续施工工作。我们挖掘的数据是我们数据库中的详细数据表。我们通常根据主题和结构构建数据仓库。我们经常说维度数据系统是指通过根据维度模式对原始的各种类型的数据信息进行排序而获得的相关显示结构。

（三）系统模型的建立。我们以某个地方的电力局为例来进行具体分析，主要是对其变电站设备的在线分析。它们有两个220kV器件，两个110kV。安装在线监控以更好地监控变压器和各种其他相关设备。

1.系统设计。我们根据用户的需求设计完美的结构，并有效地结合网络和现有数据。数据模型是在服务器端口使用OLP技术构建的，各种软件在端口区域有效组合以确保实现。各种更难的数据访问模式。我们发现数据库可以有效地为OLAP提供数据。我们可以将此作为仔细分析和挖掘主题的基础。2.系统结构。我们的整个系统实际上由数据准备和建立以及维护组成。这三者互相影响。我们可以有效地将整个系统分解为三个方面。（1）将业务数据库的不同数据源的原始数据过滤并存储在详细数据OLAP数据库中。（2）OLAP服务器将综合数据存储在数据仓库中。例如，不同变电站设备的数据不同。（3）最终的用户端功能由客户端执行，这使我们更容易处理信息。我们全面考虑各种情况，并仔细分析和处理它们。

（四）数据分析。鉴于在变压器的维修系统中其数据库中存储的数据容量极大，其涵盖的数据信息也较为详尽细化，决策者需要在汇总数据的基础上寻求有效信息辅助决策，因此站在多维度与不同粒度的角度考量，宜选用描述式数据分析法，从而更加简明扼要的描述出具体的维修信息。在变压器维修系统中，OLAP与服务器经由相应客户端口完成数据访问，以此来实现通信，进而从不同维度出发对变压器进行操作分析，为用户提供相应信息。例如在进行故障分析时，可以从单位与时间这两个不同维度出发，探寻变压器在各具差异的单位与时段内故障发生与维修的次数。借助针对变压器维修数据的系统分析，可以获取到许多有价值的信息，进而探寻其中的规律，便可以实现针对变压器维修较为精准的预测分析。

结语：变压器内部结构较为复杂，相对应的检修技术及流程也较为复杂，采用人工检修方式的难度较大，且系统中一些微小的细节极易被漏掉，不利于变压器的稳定运行。在电气自动化技术迅速发展的背景下，电力自动化变压器检修系统的检修效率较高，且广泛运用于电力行业。因为这一系统属于系统性工程，构建难度较大，且要求较高的处理技术，所以应基于现有技术现状，以系统技术为切入点，进行深入研究与分析。