基于数据源改造的二次系统智能巡视技术

姚 军 张志宏 陈少哺 张宇蓉 许 泉

基于数据源改造的二次系统智能巡视技术

姚 军1张志宏1陈少哺1张宇蓉1许 泉2

（1. 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司, 江苏 泰州 225300；2. 国网江苏省电力有限公司兴化市供电分公司, 江苏 泰州 225700）

随着变电站二次系统设备规模的持续增加，二次系统人工巡视呈现出效率低、效果弱等特点，运行巡视及专业巡视人员承载力不足的问题日益突出，亟待研究变电站二次系统智能巡视技术，推动巡视模式由传统人工巡视向智能巡视转变。本文提出基于无盲区数据源改造的二次系统差异化智能巡视策略、巡视数据积累模型和设备状态趋势性预测方法，依托现有数据网络架构及传输通道，构建二次设备状态智慧全景感知与智能运维系统，融合多源数据采集清洗、状态趋势预测分析、巡视任务定制交互等智能巡视技术，实现二次系统高效精准智能巡视。

变电站；二次系统；智能巡视；数据源改造

0 引言

变电站二次系统在电网安全稳定运行中发挥着基础性保障作用。二次设备故障给电网安全稳定运行带来潜在风险，一、二次设备故障连锁反应可引发电网事故，经济损失惨重，社会影响巨大[1-3]。当前，变电站二次系统传统巡视模式普遍为人工巡视、纸质记录、定期评价，此巡视模式存在明显的局限性，难以显现应有效果[4-6]。

首先时效性不足，传统周期性人工巡视设备运行状况，巡视周期长、信息采集慢，时效性难以跟随设备运行状况变化；其次数据可信度不高，人工巡视高度依赖运行、检修人员的业务水平和工作经验，增加人为干扰因素，信息采集完整性和准确度难以掌控，巡视数据质量无法保证；再次是信息数字化落后，纸质材料作为巡视信息载体，难以开展数据统计分析，影响数据信息挖掘，数字化管理程度低；最后是安全成本控制难，运行、检修人员往返变电站开展人工巡视，增加了途中交通安全及现场巡视作业安全风险，产生巨大时间、车辆浪费。

近年来，行业内推广应用变电站二次设备在线监测系统，其信息采集范围涵盖站内继电保护及安全自动装置、智能终端、合并单元、过程层交换机及二次回路，为远程智能巡视提供数据支撑，但应用中仍存在较大局限性[7-12]。首先在数据源方面，现有数据未能全面覆盖巡视对象信息，如电源空气开关（简称空开）状态、硬压板状态、装置指示灯状态等方面依然存在数据盲区；其次在异常诊断规则方面，目前普遍采用的异常诊断策略为固定参考值比对，海量信息堆积于数据列表中等待历史数据查询功能调用，海量在线数据的挖掘分析能力和运行状态诊断的智能化水平仍有提升空间[13-16]。

本文提出一种基于数据源改造的二次系统智能巡视技术，通过改造数据源、打通数据交互通道，依托设备数据积累模型，融合多源数据，针对不同的状态量特点采用差异化比对策略，开展二次设备状态多维度分析和趋势感知预测，提高变电站二次系统巡视工作的智能化水平。

1 智能巡视关键技术

1.1 数据源改造及巡视策略

1）装置电源空开

通常，监控后台及主站端不采集变电站内装置电源空开的状态信息，远程巡视无法感知电源空开的状态，空开状态信息采集存在数据盲区。当监控系统报装置失电或装置通信中断等异常信息时，无法判断是装置本身故障还是电源空开跳闸，影响缺陷分析处置。

在数据源改造方面，本文提出在厂站端加装空开位置辅助触头，将触头信号引入测控装置或者智能终端，以实现空开位置信号上传功能。智能运维系统获取空开状态信息后，可结合装置运行状态、相邻装置或屏柜的空开状态完成故障诊断定位。

在巡视策略方面，空开状态巡视可采用多参数比对策略。若仅单装置电源空开分位，定位该装置的直流电源回路故障；若多套装置或多面屏柜电源空开均在分位，则判断直流回路电源回路混用或电缆通道外力故障；若电源空开均合位，报出装置失电异常信息，则推断为装置直流电源回路正常、电源模块故障。

2）装置硬压板

通常，监控后台及主站端不采集变电站内功能硬压板及出口硬压板状态，硬压板状态信息采集存在数据盲区。运行、检修人员只能现场巡查硬压板状态，巡视效率低、效果弱。现场检修试验中需改变硬压板状态，在工作完成后，需对照运行要求逐一核对硬压板的投退情况，人为差错导致压板误投、漏投现象时有发生，滋生安全隐患。

某变电站线路故障时保护装置正常动作但无法发出跳闸命令，原因是检修试验中整面屏柜所有硬压板置为“退出”状态，调试工作结束后未恢复硬压板至初始状态，人为差错导致开关拒动、经济损失巨大。

在数据源改造方面，本文提出硬压板状态在线监测改造技术，加装位置传感器、低功率信号收发器等采集元器件，将硬压板的投退状态信息传送至保信子站及智能运维系统，实现硬压板状态信息远程采集。

在巡视策略方面，相比于二次设备其他状态参数，硬压板状态参考值并非恒定不变，硬压板状态随设备运行方式及工况产生变化，巡视时不应按照统一标准进行比对，本文提出多巡视策略综合判别方法。

（1）静态参考值比对策略。新建或改扩建工程二次设备投运前后，现场硬压板投退状态与运行规程中预设的硬压板状态要求进行比对。

（2）动态参考值比对策略。设备检修前后，检修间隔相关的硬压板投退状态进行比对，此策略可避免检修工作后硬压板投退状态错误。

（3）多参数比对策略。利用设备状态参数之间的关联关系判断硬压板投退状态是否正确，如功能硬压板与软压板投退状态一致性、关联性校核比对。

3）装置指示灯

装置指示灯状态信息采集同样存在数据盲区。运行、检修人员主要通过巡视装置指示灯状态来判断是否存在异常，再加上巡视周期长、巡视工作量大等因素，运行隐患无法及时发现并消除。

本文提出在变电站继电保护室中加装轨道升降式摄像头的解决方案，由摄像头实时采集装置面板照片，经过视频监控系统传输至智能运维系统，智能运维系统的图像识别模块获取图片后，基于图像识别技术识别装置指示灯位置及色彩，从而获取装置指示灯的状态信息。

考虑到个别变电站对于轨道摄像机安装条件的限制，也可采用状态量信号融合计算的方式完成指示灯状态虚拟采集，即根据二次设备内部计算逻辑，通过组合相关联状态量信号创建指示灯状态表达式，智能运维系统通过实时采集的相关联状态量进行逻辑计算后得到装置指示灯状态信息，直观呈现给巡视人员。

在巡视策略方面，本文提出使用以下两种策略相结合的方法。

（1）静态参考值比对策略。对于装置故障、装置告警等异常指示灯，对比策略采用与统一参考值对比即可，指示灯异常推断装置故障。

（2）多参数比对策略。对于状态类指示灯，如开关分合闸指示灯、压板投退状态指示灯等，需对比相应的信号实时值，若不满足一致判据，则推断装置故障。

4）装置定值及软压板

智能运维系统实时采集装置定值和软压板状态信息，无需进行数据源改造。

由于装置定值和软压板参考值相对固定，本文提出使用以下两种策略相结合的方法。

（1）静态参考值比对策略。在前期输入定值单参数后，可将定值与软压板实时值与定值单核对，在巡视系统与定值系统数据打通的情况下，此策略实用性及可靠性进一步增强。

（2）动态参考值比对策略。将定值与软压板实时值和其他状态参数比对，利用状态参数之间的关联关系判断设备是否存在异常。

5）装置采样

智能运维系统实时采集装置模拟量信息，无需进行数据源改造。

由于模拟量信息具有不同的特点，需根据信息类型及其运行特性，使用不同的巡视策略，本文提出使用以下三种策略相结合的方法。

（1）参考范围比对策略。对于电压采样值等，因其具有长期运行在一定范围内的特点，可采用参考值范围比对策略。结合相关规范和实际运行数据，为被测量设置上下限，超出合理区间时报警。此策略可基于相关规范指标进行优化，结合历史运行数据适当缩小参考值区间，达到早感知、早报警、早处理的目标。

（2）波动幅度比对策略。对于装置温度、光强等内部状态采样值，其在一段时间内波动幅度较小，并不容易设定其绝对值范围，可采用与前一次采样计算差值的巡视策略，当差值过大时表示装置存在异常情况。

（3）关联数据比对策略。对于双套配置的保护装置、智能终端及过程层设备，可采用A套数据和B套数据互相比较的巡视策略，在数据变化频率较高的环境下，通过同源比对检测判别数据采样和传输通道是否存在故障。

1.2 巡视数据积累模型

二次系统设备拥有丰富的状态信息，对海量数据进行有效整合、价值挖掘，能够帮助运行、检修人员快速掌握设备运行情况。

本文针对二次系统提出基于智能运维系统的数据积累模型如图1所示，用以支撑对二次系统设备的全方位状态评价。

图1 二次系统设备数据积累模型

从二次设备本身出发，将反映二次设备运行状态的数据按照从外往内的顺序建立数据积累模型，依次为附件状态、运行状态、自检状态、基础信息四个维度。附件状态维度描述装置外围相关辅助设备是否存在异常，包括空开状态和硬压板状态等，其中空开状态信息可从D5000系统获取，硬压板状态可从保信主站获取；运行状态维度描述外部输入及装置可配置选项是否存在异常，包括定值状态、软压板状态、通信状态、遥测量状态等，其中定值和软压板状态从保信主站获取，通信状态和遥测量状态同时从D5000系统和保信主站获取，提高数据采集丰富度；自检状态维度描述装置内部软硬件是否存在异常，包括装置温度、指示灯状态、通道光强及其他自检信号等，其中装置温度、通道光强及其他自检信号从保信主站采集，指示灯状态从视频监控主站采集；基础信息维度描述装置固有的属性，包括装置型号、所属间隔、所属屏柜、所属变电站、装置厂家、是否在运、关联备件编号、生产日期等，为检修人员分析决策提供支持。

1.3 趋势性预测分析方法

利用数据积累模型，智能运维系统不仅能够发现存在异常情况的设备，还能通过对获取到的各类状态信息进行统计分析，基于不同的分析方法和预测模型，预测二次系统设备的状态趋势，发现尚未引起故障的潜在风险，使用户能够提前安排预防性检修工作，以避免带来严重资产损失的故障发生。

1）时间序列分析法

时间序列分析法常用于设备自检状态量的趋势性预测。同一台设备的固有参数在正常运行周期内一般变化较小，当某些元件加速老化或发生异常时，在参数的历史曲线中会有所体现。例如，在继电保护小室温度恒定的情况下，最近30次采样的装置温度呈持续上升态势，装置温度散点图如图2所示，通过历史数据分析判断装置存在风险，需安排预防性检修。

图2 装置温度散点图

2）雷达图分析法

面向单一设备，将数据积累模型中每项状态数据作为一个维度，绘制装置状态雷达图如图3所示。外层界限是状态期望值，内层界限是故障阈值，当实时采样值落在外层界限和内层界限中间时，不会显示状态异常，但从雷达图的角度容易看出多个采样值靠近内层界限，这种情况代表装置临近故障的边缘，需安排预防性检修。

3）人工神经网络分析法

随着数据量的快速积累，人工神经网络具备深度学习的基础，利用其高度的自适应和容错特性等特征优势，建立数据模型并分析二次系统设备状态规律。因电力二次系统设备的故障样本较少，反映故障过程数据变化的样本更少，人工神经网络可从海量正常状态数据出发，建立数据分析模型，由正常状态的数据变化规律推导异常状态判定条件。

图3 装置状态雷达图

2 智能巡视技术应用

2.1 巡视系统架构

根据电力行业的发展现状及自身特性，巡视技术必须具备可靠性、经济性、可配置、可扩展、可交互等技术特点。

本文提出的技术方案是建立一套智能运维系统，融入现有的电力系统网络结构，与已有的数据平台建立数据传输通道，解决电力系统网络跨区数据传输的问题，充分利用现有网络数据资源，从调控中心D5000系统、保护信息主站系统、故障录波系统、视频监控系统等多个专业应用系统主站采集巡视数据。智能运维系统网络结构如图4所示。

智能运维系统采用B/S模式，在调控中心部署系统服务器，采集实时生产运行数据、保护信息数据、监控视频数据等信息，依靠计算机程序对指定数据进行实时统计分析，完成对智能设备、指示灯、空开、硬压板、定值、软压板、装置温度、光强、电压电流测量量等对象的巡视工作。依托用户权限管理，局域网内部任何具备浏览器软件的计算机都能使用智能运维系统。

变电站内远动装置收集保护、测控装置上送的信号。通过IEC 101/104规约在Ⅰ区与调控中心D5000系统建立通信，上送二次系统设备的空开状态、电压电流测量量等二次设备数据信息。Ⅰ区D5000系统经过正向隔离装置向Ⅲ区进行数据同步，并由Ⅲ区的D5000系统通过文件或数据接口的方式向智能运维系统发送数据。

图4 智能运维系统网络结构

变电站内保信子站收集保护装置、压板集中监控主机上送的数据。通过国网103规约在Ⅱ区与调控中心保信主站系统建立通信，上送硬压板状态、定值、软压板状态、装置温度、光强等保护装置数据信息。Ⅱ区保信主站经过正向隔离装置向Ⅲ区进行数据同步，并由Ⅲ区的保信主站通过文件或数据接口的方式与智能运维系统进行数据交互。Ⅲ区保信主站提供数据召唤接口，由智能运维系统下发召唤数据命令，保信主站接到命令后经过反向隔离装置传递至Ⅱ区保信主站，Ⅱ区保信主站从保信子站调取实时信息后发送至智能运维系统。

变电站内加装导轨移动升降式摄像头，由站内视频监控子站采集图像信息，包括装置面板实时图像等内容，经视频网络防火墙发送至综合数据网的统一视频平台，由统一视频平台通过数据接口的方式与智能运维系统进行数据交互。

智能运维系统布置在Ⅲ区，通过数据接口向D5000系统、保信系统、视频监控系统查询实时数据，经过分析输出巡视报告，用户通过Ⅳ区的工作站经防火墙访问智能运维系统。

2.2 巡视业务流程设计

智能巡视的工作流程应包含数据模型的初始化关联配置、巡视任务配置、实时数据采集、数据清洗、统计分析、结果展示和存储等环节，如图5所示。

图5 巡视业务流程

1）数据关联配置。在软件实施时，配置人员根据各变电站的实际情况，对数据源相关属性及分类进行加工，完善数据与设备对象的映射关系。

2）用户登录和权限校验。

3）巡视任务配置。在软件调试完成后，根据地方电网公司运行检修部门相关要求，配置巡视任务参数，包括巡视设备范围、巡视对象类别、巡视策略、自动巡视周期、巡视结果推送要求等。

4）数据采集。根据巡视任务配置内容和设备数据关联关系，通过数据接口，在指定时间向D5000系统、保信系统、视频监控系统采集目标数据。

5）数据清洗。根据既定的各类巡视对象数据属性规则，判断数据的完整性、惟一性、权威性、合法性是否符合要求，为数据分析提供前提。

6）数据分析。用数据积累模型将关联数据进行分类整理，根据巡视任务配置的巡视策略，将清洗后的数据与各自的参考值、参考范围进行比对，判断其是否存在异常情况。

7）结果展示。以巡视报告的方式呈现每次智能巡视分析结果，内容包括巡视时间、巡视设备、巡视异常情况统计、实时值记录、参考值记录、处理建议等。同时，通过数据历史曲线、多维数据分析等功能，对设备状态进行趋势性预测，协助用户快速了解设备安全风险，合理安排检修工作。

3 智能巡视功能定制

3.1 巡视目标定制

在设备对象选择上，根据系统记录的变电站内二次设备全方位的属性信息，包括设备的物理位置、所属屏柜、所属间隔、设备类型、设备型号等，用户即可在设备列表里快速选择巡视设备对象，也可根据设备的共同特征进行筛选，同时选中多个设备。例如某间隔下的所有二次设备、220kV的所有保护装置等。

在巡视目标选择上，可选择空开状态、硬压板状态、指示灯状态、定值、软压板、遥测量实时值、装置内部检测信息等多个类别的对象，根据每类对象的巡视需求差异，有针对性地配置巡视任务，能更好地满足运检部门的个性化需要。

3.2 巡视周期定制

在巡视周期选择上，由于智能运维系统的巡视工作具备速度快和成本低的特点，对比传统巡视模式有了质的飞跃，运检部门对设备的巡视频率要求可以摆脱时间和经济成本限制，提出更个性化的巡视时间要求。智能运维系统结合多种配置方式，实现巡视周期配置最大的自由度。例如将巡视时间配置为“每三天巡视一次”、“每周一和周四巡视一次”、“每月1、15日巡视一次”等，在低运行成本的前提下与运检部门的工作安排时间节点具有更高的契合度。

4 应用效果

关键技术在泰州二次系统智能巡视示范应用，取得了良好效果。巡视成本及效率分析见表1。

表1 成本及效率分析

由表1可以看出，本文提出的技术方案在多个方面产生显著效益：①降低巡视成本，包括人力成本、培训成本、办公耗材成本、劳保用具损耗成本、资料保管成本等；②实现数据采集自动化，避免了巡视中人为差错风险，提高了数据的准确性和时效性，同时使数据更容易存储，降低了历史巡视数据丢失的风险；③提高故障处理效率，依托系统的统计分析功能，检修人员能够更快速地定位故障并安排工作，降低安全风险，延长设备使用寿命；④增强管理智能化水平，绝大部分工作由系统自动完成，解决了传统巡视中对巡视人员业务水平和工作经验过度依赖的问题，对海量数据价值挖掘及高级应用极具参考价值。

示范应用过程中，智能运维系统曾报出“1号主变AB套保护软压板异常”告警信息，具体为A套主变保护“闭锁高压侧备自投软压板”值为1，B套主变保护“闭锁高压侧备自投软压板”值为0，原因是现场调试工作结束后，恢复软压板原始设置时存在遗漏，人为因素导致AB套软压板投退不一致问题发生。

5 结论

变电站二次系统智能巡视技术能够确保巡视数据的真实性和时效性，为及时发现设备异常隐患、预判设备劣化趋势、辅助异常诊断处置提供科学、精准的技术支撑。

智能巡视技术在泰州垛田变电站二次系统巡视工作中成功应用，显著降低了工作人员的劳动强度，提高了工作质量、效率，提升了管理智能化水平，有效确保了变电站二次系统的安全稳定运行。智能巡视技术的推广应用，将在变电站二次系统海量数据处理和数据挖掘中发挥更大的作用、产生更高的价值。

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Intelligent inspection technology for secondary system based on data source transformation

YAO Jun1ZHANG Zhihong1CHEN Shaobu1ZHANG Yurong1XU Quan2

(1. State Grid Taizhou Power Supply Company, Taizhou, Jiangsu 225300;2. State Grid Xinghua County Power Supply Company, Taizhou, Jiangsu 225700)

With the continuous increase of equipment scale in the substation secondary system, the manual inspection of the secondary system is characterized by low efficiency and weak effect. The problem of insufficient carrying capacity of operational inspection and professional inspection personnel is becoming increasingly prominent. It is urgent to study the intelligent inspection technology of the substation secondary system and promote the inspection mode from traditional manual inspection to intelligent inspection. This paper proposes a differentiated intelligent inspection strategy for secondary system based on data source transformation without blind spots, the inspection data accumulation model and the trend prediction method of equipment state. Relying on the existing data network architecture and transmission channels, the intelligent panoramic perception and intelligent operation and maintenance system of secondary equipment status is constructed, which integrates intelligent inspection technologies such as multi-source data collection and cleaning, state trend prediction and analysis, inspection task customization and interaction to achieve efficient, accurate and intelligent inspection of the secondary system.

substation; secondary system; intelligent inspection; data source transformation

2022-03-04

2022-05-11

姚 军（1970—），女，江苏省泰州市人，硕士，主要研究方向为电网建设。