数据可视化在变电运维工作中的探讨李培亮

数据可视化在变电运维工作中的探讨李培亮

李培亮卞楠魏岩岩

国网安徽省电力有限公司检修分公司安徽合肥230000

摘要：近年来，随着智智能变电站网络系统、现场移动检修系统、测控一体化系统、地理信息系统、智能表计等科技项目在电力工业中的广泛应用，国家电网电力公司的电力信息化水平正朝着信息系统方向快速发展。在变电站运行与维护的大背景下，智能电网不仅承载着电力系统的潮流，而且承载着大量的电力业务信息流和业务流。变电站作为电网结构中的关键节点和重要的安全对象，包含着大量的电力系统数据资产。如何提高变电站数据仓库的集成分析能力，实现变电站运行与维护的数据可视化，突破变电站信息系统的数据屏障，对于实现变电站智能化、高效的运行维护乃至电力系统的经济运行具有重要的战略意义。

关键词：数据可视化；变电运维；信息系统；数据资产

随着智能电网建设的不断推进，国家电网信息化水平迅速提高，电力行业数据量不断增加，电网已进入大数据时代。传统的数据分析技术和运行维护方法已不再适合电网的发展，而大数据技术的不断成熟导致了电力工业技术的变化，为国家电网企业创造了更多的运行维护价值。通过对数据可视化理论的介绍，结合变电站运行与维护的实际，提出了运行维护数据可视化的建议，为解决变电站运行维护效率问题提供了一定的帮助。

1数据可视化的理论

数据可视化是指利用计算机图形学、图像学、人机交互等技术将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像、视频或动画，并允许用户交互分析数据的理论、方法和技术。数据可视化洞察了数据中包含的现象和规律，并通过可视化表示来提高人们完成某些任务的效率。对于复杂环境下的数据，传统的统计分析或数据挖掘方法一般是对数据进行简化和抽象，人为地丢弃一些无用的数据，结果隐藏了数据集的真实结构，造成了“幸存者偏差”现象。在大数据量环境下，需要处理的数据量越来越大，数据的复杂度也越来越高，数据可视化需要恢复或增强数据的全局结构和具体细节。

2数据可视化在运维中的方法探讨

2.1建立有效的系统

大数据时代下建立有效的信息系统具有非常重要的战略意义。最初的信息系统只是帮助企业完成事务性的数据整理归纳工作，而现在的信息系统已发展到对企业、组织的基层运行、中层的组织管理提供支持，并对高层的决策产生战略性的影响，并且随着互联网信息化技术和时代的发展，现代信息技术和信息系统对组织的作用将会不断加强。在变电运维中，大量的变电运维数据散落在变电站设备的各个角落中，人工进行全数据的记录、处理、分析、类比、归档不太现实，不能把握电力设备运行的全寿命周期，并且每个变电站的运维数据保存在单一的变电运维班组，不利于对变电运维的数据进行调用和展开可持续的统计分析和趋势研究。所以需要一个有效的综合信息系统，用于整合变电站内各方面的数据，形成一系列内容全面的数据库，有利于本专业和其他专业的人员对变电站内设备的安全运行进行定量的分析。现阶段国家电网PMS2．0的生产管理系统已经广泛应用于变电运维管理中，而安防系统正在通过另一套系统进行构建。生产管理系统和安防系统可以相互结合，形成一种更具兼容性的系统和数据网。这种系统和数据网不仅使变电运维采集的数据上行得更为灵活方便，还能使数据库中的数据下行到各个运维班组的数据分析系统，使运维数据的指导意义更加地高效全面。在以安防系统和生产管理系统为构架的系统群中，建立一个核心数据库，并建立若干条数据网层，使两个输入系统和各个输出系统能够有效传输运维数据信息。各个运维数据分析系统应分别拥有断路器压力数据可视化、电流互感器压力可视化、避雷器动作电流数据可视化、红外测温数据可视化、变电站鸟巢数据可视化、站内通用资料(规程、典操、图纸)调用可视化等功能，并具有人性化的操作界面。数据分析系统主要通过图形、动画的方法为运维人员提供数据规律，以便于运维人员对缺陷规律、巡视周期、巡视重点和操作配置等各个方面进行有效决策，以提高变电运维质量和效率。

2.2开发企业内部的智能移动终端

要实现变电运维数据可视化，需要在信息系统的基础上开发智能移动终端，以解决变电站现场实际的数据量问题和数据结构问题。变电站内电力设备故障与设备自身的属性、运行工况和运行年限有关，也与当地的气象情况、气候环境等因素相关。人工或仪器采集的运维数据不仅应包括设备正常和异常时出现的各类数值，同时还应包含如地理信息、天气、现场温度与湿度等大量的相关数据，以便于进行全面而有效的数据相关性分析。所以智能移动终端需要自带地理环境自动检测或获取功能，并能处理图片、视频等半结构化、非结构化的数据。开发内部智能设备有利于提高国家电网的科技水平和保证国家电网的数据安全，同时也方便系统接纳数据和存储数据，减少了手机设备上的快餐数据和不安全数据。

2.3提高运维人员的水平

变电运维人员的数量、运维工作经验、数据采集和整理操作熟练度以及人员的生理、心理素质、责任心都会对系统数据分析的结果产生较大的影响。当人员的运维效率低时，电力设备的隐患不一定能够及时发现，可能会导致很大的事故，造成国家电网在社会上的负面影响。所以国家电网需要对变电运维人员进行持续而有效的培训，以增强运维人员在数据核实、数据纠错、辅助协同等方面的能力，最终达到提高运维人员的工作经验和操作熟练度和增强、巩固运维人员的责任意识和工作态度，减少变电站内运维数据的“柠檬市场”效应，在最大的程度上实现运维数据录入的精准度和高效性。

2.4提高数据的保密性

变电站的安全生产工作是电力系统安全运行的一个重要保障，这个重要保障不仅包括现场设备的安全运行维护和倒闸操作工作，还包括变电站内数据的安全保存和传输工作。在变电站内数据的安全保存和传输工作上，仅对内部环境和外部环境的接触面上切断数据的流通性是不够的，还要做好市场环境下系统研发的保密工作。具体来说，国家电网变电运维数据市场研发的组织者应该对厂家的研发进行定性的要求，明确实现哪些功能和哪些人性化数据，而不是直接提出系统研发的定量要求。当厂家研发的系统需要运用数据进行定量测试时，组织者应提供失去时效性的运维数据，而不是直接把整个系统数据交给厂家。这样做的好处是不仅保证了近期数据的保密性，而且能够将近期数据和系统数据分析后得到的结论和趋势曲线进行对比，验证厂家系统开发的正确性和合理性。

3结语

随着大数据、区块链时代的到来，数据挖掘能够为国家电网和电力行业带来显著的财富价值，在企业内部的应用也将极大地提高电力企业的运营效率和营收能力，并带来规模效应。变电运维侧重于将大数据技术应用在变电站的常规维护管理中。在变电运维中引入数据可视化的功能，建立一整套具有兼容性的系统，并运用科学技术手段进行记录，不仅能够提高现场运维效率，有效减少电力系统负面安全影响和经济损失，而且能够为变电站进一步的智能化做好积极准备，实现站内设备连续性数据统计，揭示数据规律变化，深度挖掘数据，并科学精准地安排运维工作，将能够彻底解决变电运维质量较低和人员数量不足等问题。

参考文献

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［2］袁伟，王献礼．微小变量法在现场运维中的运用［C］∥安徽省电机工程学会第四届(2017)电力安全论坛论文集，2017:18－22．

［3］陈为，张嵩，鲁爱东．数据可视化的基本原理与方法［M］．北京:科学出版社，2013:10－11．［4］祝国强．趣谈统计工作中易忽视的错误———幸存者偏差［J］．中国统计，2014(9):53－54．