大数据技术视域下电力配电网智能运维管控系统研究

刘 博，钱 勇，沈阿美

(1.国网铁岭供电公司 辽宁 铁岭 112000；2.国网营口供电公司 辽宁 营口 115000)

在我国计算机、互联网技术不断发展的大背景下，数据资源的传输与处理技术已经十分成熟，以大数据资源为基础的电力配电网智能运维管控也得到了更加充分的技术支持[1]。将大数据分析技术应用于电力配电网智能运维管控，符合电力行业信息化发展需求，是未来一段时间内必然的发展趋势[2]。这就需要相关单位对大数据技术的应用进行深入的研究与分析，不断更新并完善电力配电网智能运维管控系统功能。

1 系统关键技术

1.1 数据采集技术

本次研究通过SNMP协议实现数据的传输与采集，该协议体系主要由协议内容、管理信息库、代理和管理者四部分组成[3]，并对信息格式进行了统一的规范，既能够实现远距离数据传输，也能够实现代理与平台之间的通信。

1.2 数据融合技术

数据融合指的是对存在冗余性质的数据进行合并的过程，能够以低成本、高效率的方式将信息统筹起来，并在此基础上预估数据在未来一段时间内的变化态势，其操作流程具体如下：①在完成数据采集工作后，首先需要对数据进行初期融合处理，其根本目的在于减轻后续数据传输的负担，同时也能够降低数据提取工作压力[4]；②在完成数据提取工作后，还需要进一步融合数据提取结果，其根本目的在于获取故障信息，为运维方案的确定提供数据支持[5]。

1.3 故障预测技术

本次研究所采用的故障预测技术主要包括基于时间窗口的故障预测和基于电网流量特征来预测故障两种。其中，前者指的是对类型相近的故障信息进行合并，进而形成一种有概括性的故障提供信息，在此基础上根据既往日志信息中故障与报警的映射关系对当前的故障进行推断[6]；后者则能够对电网运行状态是否正常给出判定，可供选择的网络流量预测技术通常有人工智能技术、SVM以及神经网络技术等[7]。

2 系统总体构架

本次研究所设计的电力配电网智能运维管控系统总体架构如图1所示。

图1 系统总体构架

根据图1可知，数据资源的提取位于系统底层，所获取的数据信息主要包括安全设备信息、网络设备信息以及服务信息等[8]。出于数据真实性方面的考虑，数据提取层采用SNMP/IPMI协议，在该协议下可以实现以Web为基础的数据交互和远程管理，在数据采集层对IPMI协议和SNMP协议进行封装。

数据处理层在通过数据提取层获取数据资源后，通过预先设计好的程序对数据进行处理，为后续的分析提供数据支持[9]。对于电力网络来说，监控需要具有持续性，因此需要处理大量的数据，因此需要在该层中专门设置一个数据库来存储原始数据。本次研究通过Web服务器来对数据库中的数据进行处理，并直接通过用户PC浏览器对数据处理结果进行可视化的展示，进而降低用户PC端的硬件压力。

位于系统最顶层的为数据交互层，该层的设计工作主要服务于页面数据的可视化，用户只有在数据可视化的基础上才能够实现与系统之间的数据交互，比如通过图表的形式对故障信息进行描述，或通过各种颜色对故障的紧急程度进行区分。

3 主要模块设计

3.1 数据采集模块

该模块负责将系统所检测到的性能数据和特征参数，比如硬件底层数据、网络性能数据等，并借助预先选定的协议向指定位置进行传输[10]。数据采用与处理主要涉及数据分拣、存储与读取三项操作，处理对象主要为磁盘分区用量、内存使用量以及CPU使用率等运行数据，以及硬盘状态、CPU温度以及机箱温度等硬件数据。

3.2 数据融合模块

本次研究通过Dempster_Shafer’s理论对数据进行融合，该技术不需要获取各参量出现的概率，只需要估计出给定数据量中的参量，再根据每一段的估计来对不确定性问题进行处理[11]。在Dempster_Shafer’s理论体系中，每一个特定问题均会发现出一些相似的命题，进而衍生出许多答案，根据每一个答案的信任度对其进行排列，信任度最高的答案即为正确答案，也就是数据融合的最终结果。

3.3 状态监测与诊断模块

该模块负责对设备可能存在的故障进行检测，以故障参数的特定阈值为根据，对比设备经过检测后所得到的参数指标，若该参数指标超出预先设定的阈值范围，则判定该设备存在故障。在实际的检测过程中，每一项数据的走向和趋势均会一定程度上影响到最终的诊断结果，并且无法借由单一数据对系统状态进行判断[12]。因此，本次研究决定采用神经网络来对系统判断进行监测，所使用的神经网络模型为Self-Organizing feature Map，在通过该模型实现阈值判断的同时，也能够实现更高可信度的故障诊断，并且可以导出故障的各类、位置等重要数据。

3.4 故障预测模块

该模块能够根据过去某一时间点到当前时间点的原始系统数据以及事先设计好的预测模型，对未来可能出现的早期故障进行预测，并且能够存储并显示早期故障信息，向运维人员发送通知[13]。为实现该模块的相关功能，设计者首先需要在该模块中进行预测配置，具体的配置内容主要包括数据的粒度、数量的量以及选取特征的数量。

4 结 语

当前我国已经全面进入信息化时代，新形势下的电力配电网运维管理工作应当进一步提升信息化、智能化水平。本次研究详细介绍了电力配电网智能运维管控系统的总体设计思路，分析说明了数据采集、数据融合、系统状态监测、故障预测等功能的实现路径。在未来的研究工作中，还需要进一步加强系统与客户端之间的交互设计，提升数据的可视化水平，为电力配电网的现场管理工作创造更多的便利条件。