大数据视域下变电站自动化监测控制系统的研究

薛晴予， 孙 婷

（国网河南省电力公司虞城县供电公司， 河南 商丘 476300）

0 引言

变电站是电力系统中的重要组成部分，其作用是将高电压电能转变为电压等级符合用户要求的低电压电能，供应给用户使用[1]。传统的变电站监控采集系统通常采用手动巡检方式，并依靠人工对变电站内的各种设备进行巡视和检测，以此来发现、报警电力设备出现的问题，这种方法缺乏及时性、精准性和可靠性，容易出现漏检、误判等问题[2]。因此，需要对变电站进行自动化监测控制，即将计算机和电子技术等高科技手段应用于变电站管理控制中，实现变电站设备的自动化监测和控制[3]。

随着现代信息技术的发展和大数据技术的应用，变电站自动化监测控制系统可以实现更高效、精准和可靠的监测和控制[4]。大数据技术能够为变电站自动化监测提供强有力的支撑。变电站运行过程中会产生巨量的数据，可以通过数据挖掘、大数据分析等技术对其进行处理，得到更加精准和高效的监控结果，帮助工作人员更快地发现设备故障，并进行相应的处理，从而保证整个变电站设备处于健康、稳定的运行状态。

变电站自动化监测控制系统的建立和发展，对于保障电力系统的安全性和稳定性、提高能源利用效率和确保用户用电需求，具有极其重要的意义[5]。

1 变电站自动化监测控制系统

变电站自动化监测控制系统是一个基于传感器监测、通信技术以及数据处理技术的综合性系统。要建立一个高质量的变电站自动化监测控制系统，需要从控制架构设计、传感器选择和布置、数据传输安全和数据处理等方面入手。基于此，本文建立了一款变电站自动化监测控制系统，其架构设计采用分布式架构设计，分为三个模块，即变电站设备监测模块、数据传输模块和数据处理模块，如图1 所示。

图1 变电站自动化监测控制系统

变电站设备监测模块是系统的核心，该模块在变电站的重要区域设置监测点，对变电站的各项电气参数、温度、湿度以及物理特性等进行实时监测。同时，在监测点内设置了大量的传感器，包括电流、电压、电能质量监测、温度、湿度和气体浓度等多个参数，并实时采集监测数据。

在数据传输方面，采取了分级数据传输的方式。监测点内部所有数据都采集到本地服务器中，并通过专用通讯线路上传到变电站自动化监测控制系统的服务器端。采用多条通讯线路网络实现冗余传输，确保数据传输的完整性和实时性。同时，采用了数据加密技术和数据压缩技术，确保能安全、快速地传输数据。

对于监测数据，采用大数据技术中的机器学习和数据挖掘等进行数据分析和处理。建立了一个基于大数据的变电站监测模型，将数据上传至云端进行处理和分析，实现对变电站设备运行状态的预测和故障诊断。数据挖掘技术可以有效分析变电站监测数据，提取变电站运行的特征参数，并进行数据模式识别，从而可以在变电站发生故障之前进行判断和预测，提高了对变电站设备故障的诊断和预测能力。

综合来看，变电站自动化监测控制系统的优势在于实时监测能力、远程控制能力、数据安全性和数据分析处理能力。该系统可以实时监测变电站设备的运行状态，掌握变电站设备的重要数据，让变电站管理人员可以远程管理和进行在线决策。

2 基于大数据的变电站异常故障处理流程研究

变电站自动化监测控制系统的作用是对变电站运行中存在的异常情况进行实时监测和诊断，对异常情况及时进行处理和解决，确保电网稳定运行。在变电站自动化监测的工作场景中，异常故障处理是一项至关重要的任务。因此，本文在大数据技术基础上，探讨并研究变电站自动化监测控制系统中的异常故障处理问题，提出了基于知识库和基于数据驱动两种变电站异常故障处理流程。

2.1 基于知识库的变电站异常故障处理流程

一种基于知识库的变电站异常故障处理流程，如图2 所示。知识库是一个包含了各种异常信息和故障数据的集合，这些异常信息和故障数据都可以被用于指导后续的故障诊断和处理。在使用该系统时，一旦出现异常数据，专业人员能够快速地搜索到解决方案并有效处理，提高了整个系统的可靠性和高效性。

图2 基于知识库的变电站异常故障处理流程

从变电站各重点区域监测设备处提取其状态数据，并对这些数据经过预处理和特征提取，以确保其准确性和可用性。经过统计分析，筛选出有效特征数据，将这些数据输入到异常故障预测诊断模型中进行分析。该预测模型是通过训练模型、融合数据，应用深度学习等技术设计的，该预测模型的训练数据包括变电站各重点区域的监测数据、运行历史数据以及各种统计信息等多方面数据。基于这些数据进行分析和建模，可以提高预测结果的可靠性和准确性。在模型中，异常数据会被及时识别和分类，并根据其特征归类，导出故障预测结果。

将异常故障监测结果输入到异常故障诊断知识库中，系统将会对异常数据进行参数分类，检查是否在当前已有知识库中有相关记录。若存在，则确认为异常故障，并提供相关的解决方案。若该异常未被解决，系统就会生成异常报告，并进行进一步的分析和处理，进而完成对数据库的更新。

2.2 基于数据驱动的变电站异常故障处理流程

基于数据驱动的变电站异常故障处理流程是一个集各种数据采集、分析、诊断、定位和解决方案输出于一体的先进系统，如图3 所示。首先，获取变电站各重点区域位置的监测参数，并利用大数据分析技术进行标签识别。一旦发现异常信号，系统将很快进入专家系统进行故障诊断流程。该专家系统拥有海量数据、研究经验和现场监控等资源，并有着自学习、自适应性等高级功能，可以对异常信号快速进行分析和诊断。

图3 基于数据驱动的变电站异常故障处理流程

在故障诊断阶段，系统将对故障进行定位、确定故障原因、进行失效模式分析和失效机理分析，并输出设备健康状态，完善故障诊断记录，进而输出解决方案。通过运用数据分析和数据建模技术，可以对异常数据和故障的原因、机理进行科学分析，从众多解决方案中选择最优解决方案，并及时纠正和优化故障处理流程，全面提高故障处理的效率。

2.3 两种流程的对比研究

变电站异常故障处理是电力系统中非常重要的环节，关系到电力系统的安全稳定运行。在大数据时代，变电站异常故障处理的方式也得到了一定程度的革新和创新。基于此，本文提出了一种基于知识库的变电站异常故障处理流程和一种基于数据驱动的变电站异常故障处理流程。

基于知识库的异常故障处理流程是一种比较传统的处理方式，是基于已有的专家、前人经验和规则等知识，建立起来的一个完整系统。在操作过程中，用于处理的数据会被分析和比较，从而匹配存在的故障模式，并通过查询知识库中的经验和规则来解决问题。这种方式所需的专业知识较为丰富和广泛，建立知识库所需要的资料和信息较为复杂，具有较高的使用难度和成本。而基于数据驱动的异常故障处理方式则是一种新颖的处理方式，是在大数据支持下，利用机器学习算法来进行数据分析，预测和诊断变电站的异常状态。这种方式所需的资源和技术比基于知识库的方式较少，对于自动化程度的提高和故障检测的效率改善有显著的作用。基于数据驱动的异常故障处理方式是从数据中获取经验和规律进行缺陷分析的，比基于知识库的方法更加准确。但是，如果样本数据不充分，这种方法的优势就会锐减。

在变电站异常故障处理场景中，基于知识库的处理方式和基于数据驱动的处理方式各有优势。前者的优势在于熟知故障模式，并且可以快速响应。后者通过学习和分析大量数据，能够提升效率和准确性。因此，选择哪一种方式取决于不同的工作场景和数据特点，需要综合考虑使用的成本、可靠性和可扩展性等因素。

3 结语

传统的变电站监测方法存在着监测精度低、数据分析处理效率低、数据安全性差等一系列问题，无法适应当今电网管理的需要。因此，本文在大数据技术基础上，探讨并提出了一种变电站自动化监测控制系统。该系统分为三个模块：变电站设备监测模块、数据传输模块和数据处理模块。该系统在不同重点区域设置监测点，安装大量传感器来采集监测数据，通过局域网将数据汇总至监测点内，再将其上传至变电站自动化监测控制系统，方便人员实现远程访问和服务。监测点内的数据可以通过上传至大数据云平台实现数据处理和远程访问，从而对变电站实现全面监测和管理。

变电站异常故障处理是电力系统中非常重要的环节，关系着电力系统的安全稳定运行。本文提出了一种基于知识库和一种基于数据驱动的变电站异常故障处理流程，并对二者的优劣进行了深入分析。结果表明，二者均有优劣，选择哪一种方式取决于不同的工作场景和数据特点，需要综合考虑使用的成本、可靠性和可扩展性等因素。