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華北電力大學
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基于大數據多維分析的變電主設備狀態評價

2023-08-30 13:56:19
云上高博會 http://www.a00n.com
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所屬領域:
新一代信息技術
項目成果/簡介:

廣州電網作為典型的特大型城市電網,對電網運行可靠性、電網資產精益化管理水平、電網智能化等需求日益提升,在實現大規模電網設備精益管理,確保電網安全穩定運行等業務領域面臨著巨大挑戰:一方面設備資產規模爆發式增長與人員負增長導致設備故障風險陡增的矛盾日益突出,在當前設備數量增長與人員短缺矛盾日益凸顯的情況下,繼續堅持傳統低效分層分散式設備管理,必將面臨無人可用,設備運維不到位,設備故障難以有效預防,設備故障風險增加的困境。如何提高設備資產和人力資源利用效率,降低由于設備因素導致的電網風險,壓力巨大;另一方面傳統的狀態評價扣分法,在數據挖掘方面不夠充分,發現隱患能力不足,無法適應新的生產運維要求。以主變為例,目前積累了大量的油氣試驗數據,但傳統的數據處理方案不適用于多源數據融合處理與大數據分析,無法有效挖掘數據規律,提前精準發現設備隱患。

本項目通過大數據技術應用,建立變電主設備大數據多維分析方法與知識模型,對大量的運維數據進行深入的挖掘分析,實現變電主設備狀態評價大數據支撐的關鍵業務創新,從而找到需要重點運維的關鍵少數設備,有針對性進行設備風險管控,促進電力設備精細化管理。成果主要應用于電力設備狀態監測與評價。

創新點

1、研制了變電主設備數據跨平臺獲取與結構化技術,首創元數據對象統一采集模型,提出了變電主設備運行數據與臺賬數據的高效集成及融合管理方法,實現了多模異構數據高效集成、多尺度同化與融合管理。

2、提出了基于大數據技術的變電主設備試驗數據在線分析高效計算方法,構建了基于人工智能技術的電力設備試驗數據分析模型、GIS局部放電譜圖識別模型,為設備故障預測提供了豐富的數據分析基礎。

3、提出了基于調度數據的變電主設備數字化狀態監測技術,僅利用大數據分析技術即可實時評價開關的機械狀態和容性設備的絕緣狀態,先后發現60余起緊急重大缺陷,替代2000余組設備停電試驗,節省了廣州電網試驗班組30%的現場工作量。

4、打通了設備狀態評價系統與生產系統雙向互通的數據接口,通過設備、電網、環境信息整合、流轉、閉環,建立全局變電設備管理閉環管控機制,簡稱“設備管理環”,實現設備運維策略跟隨設備狀態和電網風險進行動態更新。

應用范圍:

建設了廣州供電局變電設備狀態評價大數據平臺,3年發現設備重大缺陷或隱患30余起,挽回702萬元設備故障帶來的直接經濟損失、1963萬元因用戶停電帶來的間接經濟損失,每年減少1000余組設備停電試驗,同時提高了電網運行可靠性,體現了數字化技術對安全生產的有力支撐。

效益分析:

本成果在電力設備狀態監測與評價方面具有國際領先的技術優勢,可以有效支撐電力企業數字化轉型,可以從狀態監測技術咨詢服務、開發狀態評價微服務等方面進行推廣。

成果推廣應用的需求方主要為電網企業、發電企業或用戶變電站,推廣效益主要體現在減少設備故障造成的設備損失和用戶停電損失,減少設備運維次數等。

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