继电保护领域中大数据技术的有效运用

曹 铖，潘文博

（神华国华寿光发电有限责任公司，山东 潍坊 262714）

0 引 言

大数据技术在电力系统的各个领域中均有所应用，并且产生了较好的应用效果。具体而言，主要是借助大数据技术本身的特点，将电力系统数据和信息等进行有效分析和处理，使得信息和数据的处理速度、效率及质量等均得到提升，并且可以深度挖掘数据的深层价值。随着现代化社会的发展，各类软硬件得到了升级改造，信息化技术更是得到了有效应用，从而有效推进了微机化的保护设备应用，也对在线信息和离线信息的实时监测与运行管理进行了规范。整体上借助所研发的专业管理系统，切实提高了有关设备和电力系统本身的运行安全和使用可靠性。

对于继电保护而言，这一过程需要进行在线计算和离线计算等，主要是对有关信息数据进行分析，为电力系统安全运行提供可靠参考和决策依据，为电力系统稳定运行和电网整体安全等提供可靠保障[1]。对于电力系统中有关数据的掌握和有效处理，以及深度挖掘数据信息进行有效分析和使用，更是继电保护和设备高效应用的重要研究方向。

对于继电保护而言，其保护过程所进行的离线分析，主要是对有关系统运行数据等进行完整收集，进而做出计算和分析，并验证规律。整体上实现对于数据的详细观测和采集，并对结果进行验证分析。当前，继电保护中进行离线分析高度依赖数据的结构化程度与所使用的分析方法。与此同时，根据实测参数与借助电网运行方式进行的整定计算，也是继电保护的主要业务。

继电保护在线计算和分析的主要过程及环节，涉及数据收集和解析、计算和结果呈现。这一过程中所使用的数据和有关信息，即来自于电网系统中的调度信息、计算分析信息以及故障远传和在线监视和分析等。随着数据量的激增和相关应用系统的增多，数据的重复录入问题以及复杂问题处理时效格外严重。整体上，对于数据信息的来源唯一、数据内容的精确度以及数据广泛共享的需求格外迫切。

电力系统中应用大数据技术能有效解决上述问题。在大数据技术的支持和帮助下，能实现数据计算能力的提升，规避由于传统数据存储受限制带来的制约。实现众多业务系统采用共享服务的目的。对各类数据信息的处理、共享及计算使用等要求变得更加切实可行。

1 数据来源和数据特征

1.1 数据来源

1.1.1 设备出厂数据

设备出厂数据基本属于设备生产厂家对于有关设备的功能等信息描述，一般随着设备的出厂而提交给使用单位。具体而言，保护设备出厂时在内部会进行建模并写入设备的自描述信息，设备外部带有相应的条形码标签或者电子标签等。这样的形式和方式相当于对设备进行了身份证明。另外，设备的生产厂家会对设备的自有缺陷及相关注意事项等进行描述和呈现，将其作为重要信息提供给使用单位。基本的数据信息呈现方式有文本和图形等多种。

1.1.2 检测试验数据

在电力行业发展过程中，必须对自身所使用的有关设备及系统等进行检测和试验，明确设备和系统使用的可靠性与稳定性。相应的，国家针对电力行业提出了更多具体要求和规定，其中包含对有关保护设备等进行试验检测和动态模拟等，针对不同厂家的不同型号有不同的检测和试验方法，具体试验检测过程主要是针对设备在异常情况下的动作数据，并根据设备型号及具体功能作用等分析设备的可靠性和故障解决方法。所以，经过专业检测和分析之后，有关合格产品的型号、厂家及版本数据等就会得到公开。据此这一过程所产生的数据主要来自各个检测机构，其中包含设备的检测结果数据及原始数据等，并会以文本、数字等形式进行呈现。

1.1.3 调控运行数据

调控运行数据即是在电网系统正常运行过程中进行的设备调控所产生的数据，以及运行过程产生的故障信息数据等。具体而言，调控运行过程电网发生故障及运行巡视过程保护设备检测的数据，以及人工方式获取的有关数据等，均是重要的调控运行数据。

1.2 数据特征

1.2.1 数据多源融合

多源融合指的是在电网系统运行过程中，各个组成部分的运行信息数据及故障信息数据等形成数据的多源形式，呈现后形成了数据的多源特征，并且其中部分数据会融合。

1.2.2 数据结构化程度较高

这一特征即表现在数据的呈现及计算过程等。具体而言，各类数据的规范化和结构化特征呈现，是由于所建立的离线数据模型及在线计算模型，使得数据要基于一定规范化形式和结构进行呈现，进而方便收集和计算，进一步表现出各类数据的结构化和规范化特征。

1.2.3 数据体量较大

随着电网系统的规模逐渐扩大以及相应设施的增多、应用需求的增多，其中的有关数据信息变得越发庞大，实际情况下能达到PB级别。

2 应用场景

2.1 设备分析评估与状态评估

对于实际应用场景而言，如某电厂使用GE发变组保护装置解决方案中，切实有效应用大数据技术对其设备的配置和健康状态进行有效检测和分析评估，以此根据评估结果能指导和引导电网企业是否进行检修和故障解决等[2]。另外，对于设备的分析评估包括对设备使用年限和电压等级等进行分析，从而根据分析过程和结果，明确GE发变组保护等的设备运行状态，所以更加方便管理者和使用者对其进行维护与管理。同时，能根据分析评估的结果，对故障设备的检修提供有针对性且可行性更高的方案及建议，也能对不同健康状态的设备提供不同的检修和维护方案等。

2.2 运行分析和定向优化

运行方面的分析主要是对GE发变组保护等设备进行故障动作信息的有效挖掘和收集，以及对其发生保护行为的分析、动作完成过程和效果的分析，进而根据以往所收集故障动作信息和对其本身功能设定故障动作的对比，完成对设备整体的评价，进而提出更有参考价值的预警级别信息。通过有效的运行分析，以及通过对一次设备有关配置、保护设备配置等的大量数据收集和分析，提供当前配置情况是否满足电网安全和稳定运行要求。如果分析结果提出预警信息，则更会提供配置方面的优化策略，从而保障系统安全、稳定运行。

2.3 缺陷分析与精准技改

缺陷分析即是对GE发变组保护设备等设备缺陷进行有效分析，通过关联运行具体情况，结合设备运行环境等实时数据，分析设备最终出现故障的可能性和具体部位。精准技改则更是基于对主要故障问题的分析和对故障处理结果的分析，提出系统性及设备本身需要改进的部位，以提供相应的技术改进策略。

2.4 智能诊断

智能诊断则是根据电网运行历史数据以及保护运行有关历史数据、信息的比对、计算和智能分析，结合相关变化趋势及故障发生特征，智能预测故障发生概率和时间、具体部位等，为电网检修和设备维护、安全管理等提供更加准确的参考。并且能通过对比大电网，确定系统中设备等存在的隐形故障和严重问题，为电网整体的稳定运行提供可靠保障和有效支持。

2.5 智能运维管理

智能运维管理体现在远程的智能运维中。具体通过结合保护设备有关信息以及对电网进行关联控制，实现对电网实时运行信息的获取和明确，进而通过有关检测设备和信息收集方式，借助网络终端设施实现远程的运维管理。

透明管控也是重要的应用体现，是借助对保护设备身份的识别和明确，进一步借助手持设备等对保护设备进行运行信息采集和故障动作表现数据的收集，整体上实现信息收集与管控规范化、标准化，实现透明管控。并且通过透明管控，帮助开展电网系统有关检修工作及维护工作等，可以实现大范围大电网安全稳定运行。

3 具体应用

对于电力系统中的大数据技术应用而言，其在继电保护领域有着更多的应用场景，以此整体上借助大数据技术的优势及特性，建立结构化、标准化、可复用的模型，进而借助分析与反馈等，对有关模型和运行系统进行优化和调整，满足具体要求和需求[3]，更重要的能逐步得出更加精确的数据结果和分析结果。大数据技术的有效应用，绝非仅仅在于其技术本身的特性和优势，而是在于大数据技术与继电保护的有效结合，为电力系统的稳定运行及安全运行提供了保障，有效补足了传统继电保护的缺陷和不足，为电网保护设备发挥重要作用提供更大支持[4]。

3.1 提取数据

将大数据技术应用于继电保护，提取数据是必要过程。对于数据的提取，一是从调度管理系统的分析模块以及有关常规变电站中电压等级保护设备进行数据的提取；二是有关智能变电站以及部分500 kV和220 kV变电站中进行数据的提取；三是从有关统计分析模块和生产管理系统中进行必要数据的提取，其中包含各类故障缺陷记录等[5]，并且涉及故障事件记录及保护动作的发生记录等。这些庞大的数据提取和利用，在传统的电网系统以及继电保护管理和检测过程中往往难度更大，并且由于数据的庞大及繁杂，使得数据计算和结果呈现不准确，从而影响实际生产管理和运营维护。大数据技术能够有效提取必要的数据，尽管数据数量庞大，但可借助规范化、标准化的数据处理功能进行有效的分析与计算。

3.2 建立保护设备描述标准数据模型

对于继电保护中更多数据的计算和分析，建立相应的保护设备的描述标准数据是基础工作之一。通过对GE发变组保护设备信息的分析，建立相应的数据描述标准模型，能使数据分析和计算处理等更加标准化、结构化，保证处理结果更加准确。

3.3 建立保护设备家族模型

建立保护设备家族模型也是一项必要的工作。其中，GE发变组保护中的UR系列产品是目前世界范围内最先进的产品之一，有着独特的模块化设计，能实现对线路的保护、发电机的保护以及对母线和控制器进行保护。其中，数字输入和输出模块、通信模块等，是大数据技术有效应用的基础。它更好的拓展性以及UR系列的URPC软件，可以为数据获取及计算提供更加标准的数据信息。

3.4 保护设备可靠性分析

对于保护设备的可靠性分析，建立GE发变组保护家族型号之后，实际使用的每一台设备都可以一一对应相应的保护设备家族。在此基础上，通过对电网中有关家族设备数量的计算和明确，对其中缺陷信息等进行有效关联，能实现对家族保护设备可靠性的有效分析，辅助完成对系统和电网整体、具体继电保护设备的故障解决、检修与维护。

4 结 论

随着社会的发展和科学技术的进步，信息化技术被有效应用于各行各业。例如，大数据技术在电力行业中继电保护领域的应用，不仅是对基础继电保护功能、作用的升级和完善，而且能提升传统继电保护设备的应用水平，使其借助大数据技术的分析与计算功能呈现更加准确的信息和结果，在规避故障问题带来的严重困扰的同时，有效提高解决故障问题的效率，并降低故障问题的发生概率。