时间:2024-08-31
梅成成 孙碧柔 樊淑贤
摘要:如何通过大数据技术方法的应用,实现电力计量装置故障诊断的智能化,已成为业内关注的重要课题之一。本文在分析电力计量装置大数据处理框架的基础上,探讨了基于大数据的电力计量装置故障智能化诊断技术及其应用。
关键词:大数据技术;电力计量装置;故障诊断;智能化应用
引言
近年来,我国处于一个科技飞速发展的时期,这样的发展速度为人民的生活带来了便捷与方便的同时,也对我国的电力企业进行了一定的考验。就目前来看,随着科技的不断发展,电力方面的要求愈来愈高,电力系统承担的压力也越来越大,为了应对压力,电力系统方面的相关技术设备也在不断更新,而在这个更新的过程中,需要电力企业耗费大量的成本才能承担,关系着电力企业能否正常的运作。而电力计量装置作为影响电力企业利润的主要装置,在使用过程中会出现各种各样的问题,影响电力企业的经济效益,从而间接的影响电力企业的供电能力。因此,相关工作人员需要了解电力计量装置的各种异常问题,并对这些异常发生的原因进行探究,才能更好地提高电力企业的经济效益,进一步促进我国电力系统的发展。
1大数据平台及运行架构分析
1.1大数据技术平台
大数据技术是以数据分析技术为主要载体,以海量的数据资源为主要面向对象,通过精准高效地处理数据流与信息流等相关资源,完成特定的数据分析与整理任务。现代科学技术及基础理论研究的日趋成熟,诞生了囊括数据处理技术、模型构建技术、信息分析技术等在内的系列化技术方法。大数据自诞生至今,先后经历了诸多演变与发展,在价值内涵方面得到极大丰富与发展,被赋予了更多的时代价值,在应用范围与应用程度方面得到了极大拓展。纵观大数据技术的发展与衍变实际,不仅衍生出了诸多高效率的数据分析方法,更是在数据整理与存储等方面实现了跨越式发展,构建形成了以时代信息为特征的技术平台体系,为新时期经济社会高质高效发展注入了无限动力 。
1.2总体架构设计
在大数据时代,电力计量工作需要面对海量的数据资源,步入数据资产管理的宏观进程,实现基于大数据技术的电力计量装置故障诊断过程,为优化后续电力计量装置的整体效果提供可靠参考。基于大数据的电力计量装置故障智能化诊断技术应以数据流与信息流为主要载体,融入云计算数据平台的价值理念,构建形成数据资产管理云平台立体化组织架构,为具体实际业务的开展与运行以及数据分析处理提供可靠保障。
2电力计量装置故障异常及检测手段分析
2.1 电力计量装置故障异常
2.1.1窃电现象
用电就要交电费,这是电力企业的主要经济来源。但部分不法分子为了获得更高的经济效益,就会想方设法地逃过“电费”这一环节。再加上我国的地域发展的不平衡性,部分地区对这些窃电行为的管理以及预防比较松懈,更是给了不法分子可乘之机。这些不法分子既会肆无忌惮地滥用电能,又会想法设法逃开电力企业的检测,不交电费。这些窃电行为会导致电力计量装置获得的数据与电力企业实际数据严重不符,并难以查出异常原因,影响着电力企业的经济效益。同时,这种窃电行为还会导致电力市场失序,对我国电力企业的整体发展造成影响。
2.1.2干扰
电网系统是电力计量装置的重要载体,只有基于稳定而可靠的电网系统运行状态,才能使电力计量装置保持在良好运行环境之中。纵观当前电网系统运行实际,普遍存在着受外来各类因素干扰的问题,对干扰因素的排查、分析与防控落实不到位,会影响电网系统的稳定性,破坏电力计量装置的整体运行屏障。比如,电网谐波问题便会影响电力计量装置的基波、工频等,导致出现负荷频率,计量误差非常大,甚至容易出现负计量状态
2.2电力计量装置的检测手段
2.2.1电压检测
当电力计量装置出现异常时,相关检测人员可以先对电力计量装置的电压以及断路器的位置等内容进行检测。当电压突变量不符合规定范围内时,就可以断定是因电压异常而引起的问题。此时就需要工作人员能及时的进行修正,确保电力计量装置继续正常地运行。其次,断路器的安装位置也有可能对电压造成影响,当断路器中没有关于电力计量装置的相关信息时,就需要对断路器进行一定的调整。
2.2.2 电流检测
当电力计量装置出现异常时,相应的电流也会产生变化,若是电流超出或无法达到相关的标准,就需要工作人员进行调整。电流检测可以适时地让相关工作人员更好的了解电力计量装置的运行状况,并及时的发现电力计量装置中可能存在的异常现象。同时,由于电力计量装置内部元件较为复杂,电力企业应寻找相关的专业人士进行检修,只有这样,才能确保及时地对电力计量装置中的各种异常进行检修,保证电力计量装置的稳定使用。
2.2.3 防窃电检测
面对当前社会上出现的窃电行为,电力企业必须做好相应的防窃电检测,及时地对窃电行为进行制止,对不法分子处以法律的制裁。为此,电力企业可以通过对电力负荷现场管理系统,对整个供电过程进行监察。电力负荷现场管理系统可以及时地发现因窃电而引起的电力计量装置异常现象,并提供有效的数据作为证据,方便对这些窃电的不法分子进行法律上的处置。经过更加严格的防窃电检测,就可以大幅度减少因窃电而产生的异常,保护电力企业的正当权益 。
3基于大数据的电力计量装置故障智能化诊断技术探讨
3.1 电力计量装置故障智能化诊断知识库的建立
为有效提升电力计量装置故障智能化诊断的实施质量,必须首先构建基于大数据技术的知识库,将所有可能出现的故障诊断类型纳入知识库的涵盖范围之内,以对电力计量装置的工作情况进行动态监测。在大数据技术环境下,故障智能化诊断知识库得同样具备动态化特征,对其中的数据信息保持动态化删除、修改、更换以及查询等。通常情况下,故障智能化诊断知识库还应包括两个方面,即异常特征模型和专家规则库,以实现对不同类型故障问题的优化处理。对于异常特征模型而言,可建立模块并进行修改或删除,而专家规则库则可实现对具体故障模块数据的导入与导出,实现二者的同步并行。知识库建立后,应对其中的数据信息进行纵向比对,利用逻辑规则,分析电力计量装置的异常信息,诊断该装置中故障的类型。
3.2电力计量装置故障异常信息的诊断
异常信息的出现会导致电力计量装置发生相应故障,因此应针对异常信息做出专门处理,以确保电力计量装置的稳定、高效、精准运行,并对其是否存在故障状态做出研判。在电力计量装置故障异常信息诊断中,必须强化具体操作人员的专业素养,形成“大数据思维”,在面对各类异常信息诊断需求时,主动运用“大数据思维”解决相关难题,以更好地对故障类型、具体位置及规模影响等做出分析。电力计量装置出现异常信息,主要是由于电压回路或电网系统电流回路出现故障,导致电流与电压的起伏波动,应通过报警系统获取警报信息,对故障问题进行分析并处理。
结束语
受大数据技术框架、电力计量装置实际应用环境等方面的影响,当前電力计量装置故障智能化诊断实践中依旧存在诸多薄弱环节,阻碍着诊断效率与质量的优化提升。因此,有关人员应该从电力计量装置故障诊断的客观实际出发, 创新故障智能化诊断的方法流程,为全面彰显大数据技术的核心价值奠定基础,为促进电力计量装置故障智能化诊断技术的发展贡献力量。
参考文献:
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