基于电网运维管理数据融合技术的输电技术研究.pdf

中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期：2023 年 12 月 24 日 作者简介：李浩然（1990），男，汉族，河南周口人，本科，研究方向为电网运维管理数据融合。-1-基于电网运维管理数据融合技术的输电技术研究 李浩然 夏小朋 石海亮 贵 童 国网河南省电力公司周口供电公司，河南 周口 466000 摘要：摘要：在当今数字化时代，电网运维管理日益成为确保电力系统高效、可靠运行的关键环节。本文主要研究了电网运维管理中的数据融合技术，尤其是其在输电技术领域的研究与应用。通过研究数据融合技术在输电技术中的应用，旨在提高电网运维管理的智能化水平，全面提升电力系统的可靠性、安全性和高效性。这一研究不仅对电力行业发展具有积极意义，也为推动我国能源领域的技术升级和创新发挥着关键作用。关键词：关键词：电网运维管理；数据融合技术；输电技术 中图分类号：中图分类号：TM73 电力输送作为现代社会基础设施的核心组成部分，其可靠性和高效性对整个社会的运行至关重要。为了更好地实现输电技术的卓越管理，探索了数据融合技术在电网运维中的潜在价值。通过整合多源数据包括设备状态、环境参数和实时运行数据，旨在提高电网的智能化水平、优化维护策略以及增强对潜在问题的预测能力。1 数据融合技术在解决电网问题中的作用 数据融合技术在解决电网问题中具有显著的作用，通过整合多源数据、提高信息处理效率和实现智能化决策，为电网运维管理提供了全新的解决方案。在电力系统中的数据融合技术的应用涵盖了多个方面，比如设备监测、故障诊断、预测分析等，为提升电网运行可靠性、降低维护成本和推动数字化转型提供了关键支持。数据融合技术在设备监测方面发挥了巨大作用。电力系统中涉及大量的设备包括变压器、断路器、开关等，它们的状态直接影响电网的稳定性，通过整合来自这些设备的实时监测数据，数据融合技术能够形成设备的全面健康状况评估，这种综合性的监测不仅能及时发现设备异常，还可以制定更为科学的维护计划，延长设备寿命，从而提高电网可用性1。数据融合技术对于故障诊断和定位具有重要价值。电网故障导致供电中断、设备损坏等严重后果，因此迅速准确地定位和诊断故障是有必要的。通过整合实时监测数据、历史故障记录以及环境参数，数据融合技术能够构建更为全面的电网故障模型，这使得系统能够准确识别故障的类型、位置以及可能的原因，为运维人员提供迅速而有效的故障处理方案。数据融合技术通过对大量数据的深度分析实现了电网的预测性维护，通过采用机器学习和人工智能算法，数据融合技术可以识别潜在的问题趋势，预测设备故障并提前采取维护措施，这种预测性的维护策略不仅降低了电网运维成本，还提高了设备的利用率，减少了计划外停电时间，从而提升了整个电网的稳定性和可靠性。数据融合技术的应用还拓展到电力系统的运行优化领域。通过整合不同来源的实时数据，尤其是负荷信息、电价、天气等，数据融合技术可以实现电网的实时调度和优化，进而提高电网的能源利用效率并减少能源浪费，优化供电结构，使电力系统更加适应日益复杂的能源环境。2 电网运维管理现存问题 2.1 数据碎片化与不一致性 电力系统由众多子系统组成，而这些子系统往往独立运作，使用不同的数据采集和存储系统，因此数据碎片化是指电网运维所需数据分散在多个独立数据库中，缺乏统一的整合机制。同时由于不同系统采用不同的数据格式和标准，导致数据不一致性，使得跨系统的数据整合变得异常复杂。这种碎片化和不一致性导致了电网管理者难以形成全局视图，影响了决策的准确性和效率2。2.2 电网设备监测不足 传统的设备监测系统主要依赖有限的传感器网络，中国科技期刊数据库 工业 A-2-这些网络无法覆盖电网的全部范围，监测频率也相对较低，这带来了对电网设备状态的局限性监测，许多设备在监测覆盖范围之外发生异常，导致问题未能及时察觉，特别是在电网运行中设备状态瞬息万变的情况下，传统监测系统显得力不从心，难以满足对实时监测的需求。2.3 传统维护策略的智能性不足 当前的维护主要以定期巡检和预防性维护计划为主，而这种基于时间表的维护策略未能充分利用实际设备状态和运行数据，它缺乏对设备状态的个性化、精准分析，难以灵活应对不同设备的差异性维护需求。因此，在许多情况下电网运维在设备并无实际问题的情况下进行不必要的维护，造成资源的浪费。这三大问题综合而言，直接影响了电网的可靠性、安全性和高效性，解决这些问题需要在技术和策略上进行创新，引入先进的数据融合技术以整合碎片化数据，采用先进的监测技术提高对设备状态的实时监测能力以及发展更智能化的维护策略，使之能够根据实时设备状况进行调整和优化。3 电网运维管理数据融合技术的输电技术解决办法 3.1 完成数据采集与标准化处理 在电网运维管理中，实现数据融合技术的成功应用离不开对数据的高效采集与标准化处理，这一过程是确保多源数据能够被有效整合、分析和应用的基础，涉及到先进的数据采集手段和标准化处理技术。在输电技术中，不同的设备、传感器和监测系统产生的数据格式、采样频率、传输协议等存在差异，因此，为了实现数据的一体化融合需要建立高效的数据采集系统，通过引入先进的传感技术例如物联网设备和传感器网络，从而实时、高频率地获取电网各个节点的数据，物联网设备可以覆盖广泛的电网设备，传感器网络则能够实现对电网各个方面的全面监测，这样的采集系统可以确保从电网各个环节获得详尽的数据，为后续的数据处理提供充足的信息基础3。由于不同设备和系统的制造商采用不同的数据格式和标准，因此必须进行数据标准化以确保数据能够被一致地解释和处理，为了达到这一目标可以采用通用的数据格式和标准化协议，如电力行业常用的 IEC 61850 标准，IEC 61850 定义了电力系统设备之间数据通信的标准，包括数据模型、通信服务、采样值传输等，使得不同厂商、不同系统的设备能够使用相同的语言进行通信，通过引入这样的标准可以有效降低数据集成的复杂性，确保数据的一致性和可解释性，同时也有助于提高系统的互操作性，使得不同厂商的设备能够无缝衔接，实现数据的顺畅传递和交换。在电网运维管理中，数据的准确性和可靠性也非常重要，因此在采集和标准化处理阶段需要引入数据质量控制的手段，需要对数据进行实时监测和校正，及时处理异常数据和噪声，确保数据的真实性和准确性，同时也需要建立数据质量评估的标准和指标，对数据的质量进行定期检查和评估，确保数据的长期可信赖性。在实际操作中借助先进的数据采集平台和标准化处理软件来完成上述任务，数据采集平台可以集成各类传感器和设备，提供高效、可靠的数据采集服务，标准化处理软件则可以通过配置，将不同格式的数据映射为统一的标准格式，确保数据的一致性，同时这些软件还通常具备数据质量控制和监测功能，支持对数据进行实时处理和校正4。3.2 创新并实践融合技术 在输电技术中，如何创新并实践数据融合技术成为一个关键问题，涉及到先进的技术手段和实际应用场景。首先，在输电技术中涉及到大量的设备，如变压器、断路器、开关等，这些设备的健康状况直接关系到电网的可靠性和安全性，因此创新的传感技术对于实现设备状态的实时监测非常关键，例如引入基于物联网的传感器网络，通过在设备上部署各类传感器实时采集设备的温度、湿度、电流等数据，这样的创新技术可以实现对设备运行状态的全方位监测，为后续的数据融合提供高质量的数据源。其次，在输电技术中的不同设备产生的数据具有高度异构性，比如不同的数据格式、采样频率、数据精度等，因此需要创新性地采用先进的数据处理算法来解决这一问题，例如引入基于深度学习的算法，通过对大量数据的学习饼干实现对异构数据的自动识别、映射和转换，这样的算法能够有效提高数据的一致性，减少在数据整合过程中的复杂性，使得不同设备的数据可以被更加顺利地融合在一起。再次，在电网运维中，不同设备之间中国科技期刊数据库 工业 A-3-需要进行大量的数据交换和通信，为了保障数据的及时性和准确性，需要采用创新的通信技术例如 5G 通信技术，5G 技术以其高带宽、低时延的特性为电网设备提供更快速、可靠的通信通道，实现设备之间的实时数据传输，这为数据融合技术提供了更为稳定和高效的通信基础，确保了数据的实时性和完整性。最后在输电技术中涉及到大量的数据处理和存储工作，传统的中心化计算模式面临数据传输时延大、计算负担重的问题，因此引入云计算和边缘计算技术可以将数据处理的工作更加分散，通过将部分计算任务移至数据源的边缘降低了数据传输的时延，而且还提高了数据融合的效率，同时云计算技术提供了强大的计算和存储能力，使得电网运维管理可以更灵活地进行大规模数据处理。在实践中构建基于创新传感技术、数据处理算法、通信技术以及云计算和边缘计算技术的综合性数据融合平台，这个平台可以集成各类传感器，通过创新的传感技术实时采集设备数据，同时采用先进的数据处理算法对异构数据进行自动映射和转换，确保数据的一致性。借助创新的通信技术实现设备之间的高效数据交换，最后利用云计算和边缘计算技术进行大规模的数据处理和存储，为电网运维管理提供全面而高效的数据支持5。总之，在电网运维管理数据融合技术的输电技术解决办法中创新并实践融合技术需要综合运用先进的传感技术、数据处理算法、通信技术以及云计算和边缘计算技术。这样的创新性实践可以有效提高电网运维的智能化水平，确保数据的质量和可靠性，为电网的安全、稳定运行提供坚实的技术基础。3.3 智能化决策支持系统的构建 在电网运维管理中，数据融合技术的智能化决策支持系统构建是提高运维效率和电网稳定性的关键一环。在输电技术中如何通过创新技术手段实现智能化决策支持系统的建设成为一项复杂而重要的任务，其中包括先进的算法、人工智能技术和实时数据处理。智能化决策支持系统的构建需要利用先进的数据挖掘和机器学习算，。输电技术中涉及到大量的实时数据包括设备状态、电流负荷、温度等多个方面的信息，通过采用数据挖掘算法让系统可以深度分析历史数据，识别隐藏在其中的模式和规律，同时利用机器学习技术让系统能够实现对数据的实时学习，从而更准确地预测未来发生的问题，这样的算法可以为决策支持系统提供基础数据分析能力，为电网运维管理提供更为准确的决策依据。同时，在电网运维管理中决策的时效性非常关键，因此系统应当具备实时数据处理能力，能够快速响应设备状态变化、异常事件等，通过引入流式处理技术实现对实时数据的即时处理和分析，以便在最短时间内捕捉到潜在问题并为运维决策提供及时支持，实时数据处理也为系统提供了更加灵活的数据交互方式，使得决策支持系统能够更贴近实际运行状况，更加敏锐地感知电网状态的变化。另外，在输电技术中来自不同设备和监测系统的数据呈现出多样性和异构性，为了更全面地理解电网状态，决策支持系统需要整合这些多源数据，通过引入数据融合技术使得系统能够将来自不同设备和系统的数据融合为一个统一的数据集，为后续的决策提供更为全面的信息支持，进而有效减少信息孤岛，形成更为完整的电网运行画像，提高决策的综合性和准确性。还值得注意的是，构建智能化决策支持系统还需要考虑到实际运行中的不确定性，电网运行环境复杂多变且存在许多不确定因素，因此系统应当引入不确定性建模技术，使得决策支持系统能够在不确定性的环境中做出合理的决策，例如采用概率模型或模糊逻辑模型来对不确定性进行建模，从而更好地适应电网运行的动态变化6。在实际构建智能化决策支持系统时可以借助先进的决策支持平台和集成开发环境，这些平台通常提供丰富的算法库、实时数据处理模块以及可视化工具，使得系统构建更加高效，同时集成开发环境能够支持多种编程语言和算法模型，为系统的定制化开发提供更大的灵活性。结语：综上所述，在对电网运维管理数据融合技术的研究中，不仅突破了传统运维面临的数据碎片化、设备监测不足、维护策略不智能等难题，更为电力系统的发展注入了新的活力。通过将先进的传感技术、数据处理算法、通信技术以及云计算和边缘计算技术相融合，成功构建了智能化的决策支持系统，为电网运维提供了更为准确、及时的决策支持。这不仅提高了电力系统的稳定性和安全性，也为未来能源智能化和可持续发展奠定了坚实基础。随着技术不断演进，对电力系统的管理和运维将走向更高层次，迎接未来电力行业更广阔的发展前景。中国科技期刊数据库 工业 A-4-参考文献 1王瀚锋,王冲,郭松.电网企业城市电缆工程建设与运维管理探索实践J.中外企业文化,2023(03):82-84.2刘屹泰.智能电网中变电一次设备的运维管理J.设备管理与维修,2021(20):4-6.3袁红团.基于云计算智能电网安全运维管理系统设计与研究J.自动化与仪器仪表,2021(06):120-122.4袁冠云.运维大数据和智能运维在电力行业的实践J.通信电源技术,2021,38(01):217-219.5 黄 海 英,张 今 革,叶 思 斯.智 能 电 网 IT 运 维 驾 驶 舱 跨 区 数 据 传 输技 术 J.电 子 技 术 与 软 件 工程,2020(10):192-193.6 张 志 生,曹 敏,高 尚 飞,孙 继 鹏.电 网 管 理 数 据 融 合 的 输 电 全 景 驾 驶 舱 技 术 J.云 南 电 力 技术,2014,42(05):114-117.基金项目：国网河南省电力公司周口供电公司科技创新输电智慧运维数据融合共享技术应用项目资助。