CN108282026A - 一种高压开关设备远程运维系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种高压开关设备远程运维系统，该系统包括数据源层、数据云平台处理层及业务交互层，数据源层与数据云平台处理层通信连接，数据云平台处理层与业务交互层通信连接，数据源层用于采集高压开关设备的数据，数据包括在线监测数据、带电检测数据、例行试验数据及出厂试验数据；数据云平台处理层对采集到的高压开关设备的数据进行分类存储并处理，得到设备健康评价、设备寿命评估、设备检修建议及专家诊断建议；业务交互层用于将采集到的高压开关的数据及数据云平台处理层的设备健康评价、设备寿命评估、设备检修建议及专家诊断建议展示给用户或操作人员。
Description
技术领域
本发明属于高压设备运维检修技术领域，特别涉及一种高压开关设备远程运维系统。
背景技术
高压开关设备是电网中的主要组成设备，其对地区供电有极大的影响力，如果其出现运行故障，则将可能导致大部分区域供电不足或是停电，更严重可能会对社会与经济带来极大的损失，因此，必须重视高压开关设备的状态日常检查维修工作。设备状态检修及故障诊断技术，起初是来源于实际的工业生产中的经验总结，具体的方法是依靠该领域专家的眼看、手摸、耳听、鼻闻等方法来获取设备状态信息，现代设备的状态检测及故障诊断技术始于上世纪中后期，随着控制论、系统论、信息技术以及计算机网络技术等前沿科学技术的引入，各种新方法、新技术、新理论不断涌现，使带电检测、状态监测故障诊断技术得到飞速发展，如今己广泛应用于航空航天、电力、交通、石油、化工等工、领域。目前该技术已发展成为一门相对独立的新兴学科，并在工业生产和现代化管理中发挥着重大作用。
在云计算基础产品方面，我国已经突破EB级存储系统软、硬件技术和支持亿级任务并发处理的服务器系统技术。同时，互联网企业在大规模云计算操作系统方面取得突破，包括弹性计算系统、分布式计算系统、结构化数据存储系统和开放存储系统等。
近年来，设备检修与故障诊断技术的研究越来越广泛受到了国内外学者的密切关注，在经历了离线监测与诊断、单机式的在线监测与状态监测故障诊断、远程分散式的在线监测与诊断等发展阶段之后，设备状态监测与诊断等发展阶段之后，设备状态监测故障诊断技术和无线网络技术的结合已经成为一种发展趋势，以其实时性、准确性等特点必将具有强大的生命力和广阔的发展前景。如公开号为“CN106972636A”，名称为“一种基于云计算的智能电网检测平台”的中国专利，该专利提供的方案通过无线网络采集电网设备的电参数和开关量状态数据，继而对采集的数据进行分析处理，并通过互联网上传至主监控计算机，但是本方案采集的电网设备的参数比较少，不能采集电网设备的全部数据，所以，对电网设备的后续检测分析可能没那么准确，造成电网设备的检测可靠性低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种高压开关设备远程运维系统，用于解决现有技术中的高压开关监测系统可靠性低的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种高压开关设备远程运维系统，包括以下技术方案：
系统方案一，一种高压开关设备远程运维系统，包括数据源层、数据云平台处理层及业务交互层，所述数据源层与所述数据云平台处理层通信连接，所述数据云平台处理层与所述业务交互层通信连接，所述数据源层用于采集高压开关设备的数据，所述数据包括在线监测数据、带电检测数据、例行试验数据、出厂试验数据及日常维护数据；所述数据云平台处理层对采集到的高压开关设备的数据进行分类存储并处理，得到设备健康评价、设备寿命评估、设备检修建议及专家诊断建议；所述业务交互层用于将采集到的高压开关的数据及数据云平台处理层的设备健康评价、设备寿命评估、设备检修建议及专家诊断建议展示给用户或操作人员。
系统方案二，在系统方案一的基础上，所述数据还包括设备基础信息数据、环境数据。
系统方案三，在系统方案二的基础上，所述数据源层通过批量数据采集方式、数据流采集方式和文件数据录入方式来采集高压开关设备的数据。
系统方案四，在系统方案三的基础上，所述数据云平台处理层对采集到的高压开关设备的数据的处理方法包括对设备告警信息的处理、已知线性算法分析的处理及基于机器学习智能算法的分析处理。
系统方案五，在系统方案四的基础上，所述高压开关设备的在线监测数据包括SF6气体状态监测数据、局部放电在线监测数据、机械状态在线监测数据、红外测温在线监测数据和避雷器绝缘状态在线监测数据。
系统方案六，在系统方案二的基础上，所述带电检测数据的采集来自于带电检测报告。
系统方案七，在系统方案六的基础上，所述日常维护数据由现场操作人员维护后通过手机APP将日常维护数据发送给高压开关远程运维系统。
系统方案八，在系统方案七的基础上，为了高压开关设备进行全寿命周期管理，需对采集的高压开关设备的数据进行多维度数据分析；接着对设备全寿命周期质量进行追溯，生成巡检周期建议和设备回访提醒。
系统方案九，在系统方案八的基础上，所述多维度数据分析指采用嵌入关联分析算法和聚类算法按省市、电压等级、设备类型、故障类型进行数据查询，并统计按地区、电压等级、设备类型的故障概率分布。
系统方案十，在系统方案九的基础上，对红外温度超过温度设定值、局部告警及微水告警提供巡检周期建议；根据故障设备曲线提供设备回访提醒。
本发明的有益效果是：
本发明针对高压开关设备在线监测数据、带电检测数据、出厂试验数据、例行试验数据的远程、安全可靠接入，数据的分类存储、智能分析和检测决策的生成，及智能分析结果和专家意见的业务交互界面的设计与实现，综合采用通信技术、大数据处理技术、云平台技术，通过变电站高压开关设备状态的各种信息综合采集、处理、可靠传输、数据综合挖掘分析、智能诊断和智能预警，实现电力设备健康状态监测与评价，及时发现设备缺陷，提出预警，及时发现、快速诊断和消除故障隐患，并快速隔离故障，避免大量电力设备恶性故障的发生，有效支撑状态检修，节省现有维护人员的工作量，大幅度提高设备检修效率。达到了对一次设备的深度感知、对设备状态的精准把控，在尽量少的人工干预下，通过预测性维护的实现，提高设备的可靠性和利用率。
全寿命周期管理主要是对全寿命周期数据进行了维护与管理，达到全寿命周期运维成本最低，提高了运维效率。
附图说明
图1为高压开关远程运维系统的结构示意图；
图2为高压开关状态检测量数据示意图；
图3为高压开关设备在线监测网络拓扑结构图；
图4为手机APP数据查看功能逻辑框图；
图5为手机APP音视频上传和日常维护流程图；
图6为设备全寿命周期管理示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明：
基于国网运检部“第三代智能变电站研究及试点示范建设工作方案”中提到，第三代智能站建设的原则是“四个有利于”：有利于供电更可靠、有利于设备更安全、有利于运检更高效、有利于全寿命成本最低。随着互联网技术的不断完善，将高压开关设备检测技术与故障诊断技术、网络技术、通讯技术相互渗透和完美结合，提出了一种新的监测诊断模式—远程集中诊断模式，把检测到的数据和后台系统中心通过无线云平台联结起来，通过无线互联网络后台服务器掌控现场测试的全部过程，根据制定的检修计划，定时上传各种现场信息(如天气、温度、现场照片)和检测数据(如GIS局部放电数据、SF6密度微水数据、红外测温数据)等。所有数据以站为单位，统一分类存储，可追溯性强。另外，随着人工智能不断发展，设备状态监测和故障诊断技术更加趋于智能化，互联网+智能化诊断成为现实，从而大大提高了设备状态监测的实时性和状态监测故障诊断的准确性，通过分析表征诊断对象的一切有用信息，并进行建模和分析，实现设备状态监测和故障诊断。
具体如图1所示，本发明的高压开关设备远程运维系统，该系统包括数据源层、大数据云平台处理层和业务交互层。数据源层主要是采集高压开关设备的在线监测数据、带电检测数据、例行试验数据、出厂试验数据、日常维护数据、环境数据等；大数据云平台处理层主要实现数据的预处理、分类存储、单维度分析、多维度分析、设备健康状态评价、寿命评估、检修建议等；业务交互层主要实现与运维人员、检修人员、设备专家等的交互，通过web或手机APP方式实现信息的共享和互动。
下面作具体介绍：
1、高压开关设备数据的采集
高压开关设备的数据采集包括在线监测数据、例行试验数据、带电检测数据、日常维护数据、现场音视频数据及其它数据的采集。
其中，高压开关设备的状态在线监测数据主要包括SF6气体状态监测、局部放电在线监测、机械状态在线监测、红外测温在线监测和避雷器绝缘状态在线监测，如图2所示。
高压开关设备状态在线监测网络拓扑结构如图3所示，在线监测数据采集采用分层结构实现，结构分为四层，分别为过程层、间隔层、站控层和网省主站系统层，其中过程层与间隔层通信连接，通信标准采用RS-485串行通信标准，间隔层与站控层通信连接，通信标准采用IEC61850标准，站控层与网省主站系统层通信连接，通信采用I2接口网络通信规范；过程层主要实现设备信息的采集，采集设备采用具有远传功能的电子式传感器；间隔层主要实现过程层的数据汇总、处理和通信协议转换，间隔层设备主要由监测IED组成；站控层是面向用户设计，用于展示过程层采集到的设备状态信息，展示方式包括音视频、图谱、数据曲线图、告警信号、数据列表和文件导出等方式，站控层主要由光纤交换机、监测主服务器、CAC状态接入控制器、一体化监控平台和工程师站等组成；国网主站系统主要是采集处理子站信息，用于存储、分析和综合管理。
获取状态量的途径有三种方法：①经由状态接入控制器(CAC)通过I2协议读取数据；②通过IEC61850MMS订阅直接从站控层光纤交换机读取IED的数据；③经由状态信息接入网关机(CAG)。该系统数据信息优先使用CAG接入，这样系统需要处理的接口会少很多。
分别将各类数据接入云平台，具体的过程为：
(1)用户登陆云平台：用户通过互联网IP地址链接云平台，验证用户名、用户密码、用户权限等信息，根据用户权限信息分配用户操作权限和展示层数据信息。
(2)带电巡检数据接入云平台：在对全国变电站设备开展带电检测服务过程中，以变电站为单位，建立每个间隔电力设备的内部档案归类，数据可追溯到每个关键气室，检修数据通过无线终端以附件导入的方式上传到云平台。带电检测数据包括故障统计、巡检统计、巡检记录和巡检详情等数据模块，其中故障统计模块数据属性包括已处理故障、未处理故障、严重缺陷、一级告警、二级告警和三级告警；巡检统计模块数据属性包括巡检周期、本月巡检次数、应巡检次数、已巡检次数、未完成次数和巡检总结；巡检记录模块数据属性包括记录序号、巡检时间、巡检人员、巡检结论和详细报告附件链接；巡检详情模块数据属性包括检测时间、检测人员、测量仪器型号、测量仪器生产厂家、天气情况、环境温度、环境湿度、运行电压、检测性质、特高频局部放电列表数据、特高频局部放电图谱、超声局部放电列表数据和巡检结论。
(3)在线监测数据接入云平台：在线监测数据经由状态信息接入网关机 (CAG)接入，包括SF6气体状态监测、局部放电在线监测、机械特性在线监测、红外测温在线监测和避雷器绝缘状态在线监测等数据模块。其中SF6气体状态监测数据属性包括气体压力、气体密度、气室温度、微水含量和气体分解物含量(CO，SO2+SOF2，H2S，HF)；局部放电在线监测数据属性包括放电频次、放电相位、放电类型(尖端、悬浮、金属颗粒、气隙)和放电量；机械特性在线监测数据属性包括分闸线圈电流、合闸线圈电流、分闸时间、合闸时间、分闸行程、合闸行程和储能电机电流；红外测温在线监测数据属性包括测温点和实测温度；避雷器绝缘状态在线监测数据属性包括泄漏电流、全电流、雷击时间和雷击次数，具体如图2所示。
(4)日常维护数据接入云平台：日常维护数据通过手机终端APP接入云平台，数据属性包括设备ID、故障类型、故障描述、现场音频视频、处理结果、维护时间和维护人员，具体如图5所示，通过手机APP扫描设备获取设备信息，并在手机APP界面中填写与设备有关的对应信息，同时采用手机拍摄设备的音频/视频，接着进行登录服务，验证权限是否正确，若正确，则将设备信息和音频/视频数据提交至服务器，进行加密压缩传输，当查看传输的数据时，服务器需进行解压解密，并对解压解密后的数据进行审核，审核通过后将数据存储，若审核不通过，生成审核不通过信息推送给对应用户，并显示提示信息；若验证权限不正确，则重新登录，若服务器判断登录错误次数超过三次，将把用户手机 APP锁定30分钟，30分钟后，可重新登录。
(5)专家评价数据接入云平台：专家通过APP或Web查看设备的各类数据，综合考评设备的运行状态，给出评价建议，评价建议通过手机APP或Web 页面方式提交至服务器，并以数据列表的方式，展示每条专家建议；数据属性包括设备ID、设备名称、设备评分、评价意见、评价时间、专家姓名和联系方式。
(6)例行试验数据接入云平台：例行试验数据属性包括试验时间、试验人员、现场领队、产品型号、设备ID和试验报告；其中试验时间、试验人员、现场领队、产品型号、设备ID由解析报告获取，试验报告有手工录入云平台。
(7)其他数据接入云平台：其他数据包括设备基础信息、设备基础数据、气室数据(即环境数据)、设备参数、出厂试验数据。设备基础信息采用手工录入/台账导入的方式接入云平台，数据属性包括所属网省公司、地市、变电站名称、间隔和设备ID；设备基础数据采用手工录入/台账导入的方式接入云平台，数据属性包括设备名称、设备ID、设备型号、生产厂家、生产日期、设备当前状态、设备相别和电压等级；气室数据采用手工录入/台账导入的方式接入云平台，数据属性包括设备ID、气室ID、气室名称、气室状态、气室类型和相别；高压开关设备参数数据采用手工录入/台账导入的方式接入云平台，数据属性包括额定电压、额定电流、额定开关电流、动稳定电流、关合电流、热稳定电流和开断次数；出厂试验数据展示对应设备的出厂试验数据，以文档形式手工录入系统云平台。
2、智能评价算法
采用批量数据采集、数据流采集及文件数据录入等方式对接入云平台的数据进行采集，数据采集完成后，经数据预处理后分类存储，分类存储方式包括 RDBMS、NoSQL数据库存储、分布式文件存储、分布式列队缓存及数据统计计算。接入云平台的数据可分为五类：①在线监测类数据：此类数据一般由浮点型、整型、双浮点型等数字量组成，系统采用分段阈值法评价设备状态；②带电检测类数据：带点检测结果作为直接评价依据；③音视频数据流：首先提取待识别信号和标签数据信号的Mel频率倒谱，由训练集训练得到模型参数，在识别部分，通过Viterbi算法计算出模型条件概率，取最大概率为识别结果；④表格数据：根据数据库字段信息取得定值，采用逻辑判断的方式进行评价；⑤文本数据：此类数据作为专家进行诊断评价的参考依据；设备状态评价依据各维度数据，根据各维度数据重要性设定权值比重，依据综合得分评价设备状态。
数据分类存储完成后，采用分段阈值、线性分析算法、基于机器学习智能算法等人工智能算法进行数据单维度分析，融合多维度数据综合分析诊断，得出设备健康评价、设备寿命评估和设备检修建议，结合专家诊断建议，生成检修建议。
3、业务交互层数据展示
业务交互展示层整体架构使用Spring+Spring MVC+MyBatis框架开发，嵌入BeetlJava模板引擎；用户登陆系统后，根据用户权限筛选数据分别展示给检修管理人员、检修技术人员、设备专家和设备制造厂家；展示信息包括设备基础数据、气室数据、设备参数、设备健康状态、设备寿命评估、专家诊断建议、实时数据；可查询数据包括出厂试验数据、在线监测数据、带电检测数据、日常维护数据、例行试验数据、现场音频视频、专家评价数据；展示形式包括数据表格、数据饼图、数据趋势图、音视频图谱和文字说明。总体展示界面显示中国地图，在地图上标识所有使用平高高压开关的省份，采用列表、饼图及条形图等多种形式进行信息统计。可按照国网系统、南网系统、系统外进行查询；也可按照省份、变电站、设备进行数据查询。
4、手机端APP业务
手机端APP开发方式采用Android+Java方式，专家人员和日常维护人员可通过云平台登陆、数据查看、现场数据上传和专家建议接入，具体的，如图4 所示，在手机APP选择登录服务，验证权限是否正确，若权限验证通过，则服务器将数据加密压缩传送至主界面，手机APP终端对数据解压解密，展示权限内的主界面，在手机主界面可通过选择功能查看，在加密压缩传送对应的功能数据，也可在主界面新建、修改信息，以附件的形式导入，然后加密压缩回传至服务器，有服务器解压解密，并对数据审核，若数据审核通过，将数据存储，若审核不通过，生成审核不通过信息推送给对应用户，并显示提示信息；若验证权限不正确，则重新登录，若服务器判断登录错误次数超过三次，将把用户手机APP 锁定30分钟，30分钟后，可充电登录。
此外，还对高压开关设备全寿命周期进行了管理，设备全寿命周期管理是从资产的长期经济效益出发，全面考虑资产的项目规划、设计测试、生产制造、购置、现场安装、运行维护、故障维修、综合评价、直至退役报废的全过程，使以风险、效能、成本为影响因素的全生命周期成本(Life Cycle Cost，简称LCC) 最优，如图6所示。
全寿命周期管理模块主要作用有①掌握设备全寿命周期的数据信息；②及时的售后跟踪服务；③根据设备故障曲线，在特定的时间进行设备回访，持续跟进设备状况；④闭环反馈给生产工艺流程及设计流程。
全寿命周期管理主要是对采集的高压设备的数据进行分析，实现途径有①多维度数据分析：按省市、按电压等级、按设备类型、按故障类型进行数据查询；统计按地区，电压等级，设备类型的故障概率分布，可嵌入关联分析、聚类等初步数据挖掘算法。②设备全寿命周期质量追溯：实现对运行过程中设备的数据进行采集，并结合的生产工艺形成动态分析，避免质量隐患；实现对企业生产的每台设备进行质量追溯码的赋码，并建立单件产品与变电站/用户的关联关系；建立完整的设备档案，对设备质量及售后服务进行跟踪。③自动生成巡检周期建议和设备回访智能提醒：对红外温度过高、局放告警、微水告警等需要持续观察的缺陷，按照国网标准或巡检规范，自动给出巡检周期建议；对于厂家，根据设备故障曲线，智能给出设备回访提醒。
以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于以上所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种高压开关设备远程运维系统，其特征在于，包括数据源层、数据云平台处理层及业务交互层，所述数据源层与所述数据云平台处理层通信连接，所述数据云平台处理层与所述业务交互层通信连接，所述数据源层用于采集高压开关设备的数据，所述数据包括在线监测数据、带电检测数据、例行试验数据、出厂试验数据及日常维护数据；所述数据云平台处理层对采集到的高压开关设备的数据进行分类存储并处理，得到设备健康评价、设备寿命评估、设备检修建议及专家诊断建议；所述业务交互层用于将采集到的高压开关的数据及数据云平台处理层的设备健康评价、设备寿命评估、设备检修建议及专家诊断建议展示给用户或操作人员。
2.根据权利要求1所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，所述数据还包括设备基础信息数据、环境数据。
3.根据权利要求2所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，所述数据源层通过批量数据采集方式、数据流采集方式和文件数据录入方式来采集高压开关设备的数据。
4.根据权利要求3所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，所述数据云平台处理层对采集到的高压开关设备的数据的处理方法包括对设备告警信息的处理、已知线性算法分析的处理及基于机器学习智能算法的分析处理。
5.根据权利要求4所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，所述高压开关设备的在线监测数据包括SF6气体状态监测数据、局部放电在线监测数据、机械状态在线监测数据、红外测温在线监测数据和避雷器绝缘状态在线监测数据。
6.根据权利要求2所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，所述带电检测数据的采集来自于带电检测报告。
7.根据权利要求6所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，所述日常维护数据由现场操作人员维护后通过手机APP将日常维护数据发送给高压开关远程运维系统。
8.根据权利要求7所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，为了高压开关设备进行全寿命周期管理，需对采集的高压开关设备的数据进行多维度数据分析；接着对设备全寿命周期质量进行追溯，生成巡检周期建议和设备回访提醒。
9.根据权利要求8所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，所述多维度数据分析指采用嵌入关联分析算法和聚类算法按省市、电压等级、设备类型、故障类型进行数据查询，并统计按地区、电压等级、设备类型的故障概率分布。
10.根据权利要求9所述的高压开关设备远程运维系统，其特征在于，对红外温度超过温度设定值、局部告警及微水告警提供巡检周期建议；根据故障设备曲线提供设备回访提醒。
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