CN112039075A - 换流站多维度数据分析及监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种换流站多维度数据分析及监测系统，包括数据采集模块、IED模块、数据分析模块以及监测模块，数据采集模块包括原始数据采集单元以及新增数据采集单元，原始数据采集单元用于采集站内原有监控系统存储的内部数据，新增数据采集单元用于采集站内电气一次设备的外部物理参数，IED模块用于接收外部物理参数，数据分析模块用于根据内部数据和外部物理参数进行异常监控、异常分析和故障预测。本发明通过针对性的在关键设备增加外部传感器，获取外部物理参数，根据设备的内部数据和外部物理参数进行分析，实现运行设备数据的全面监控。

Description

换流站多维度数据分析及监测系统

技术领域

本发明涉及特高压换流站数据分析及监测技术领域，尤其涉及一种换流站多维度数据分析及监测系统。

背景技术

目前直流输电正在朝着高电压大容量的技术方向发展，其在长距离输电、跨区域联网及调度灵活等方面的优势日趋显现，但由于换流站关键设备故障造成的直流系统非正常停运对电力系统造成的影响也越来越大。因此，加强对直流关键设备的感知程度，对关键设备的故障进行预判并提前进行处理，防患于未然，将故障消灭在萌芽阶段，对减少直流系统非正常停运并提高供电可靠性具有十分重大的意义。

现有的换流站监控系统，在一次、二次设备监视、预警方面，均采用传统方法，仅对设备本身基本的告警信息、跳闸信息进行采集，之后通过通讯规约上送至监控后台，监控后台则对应某条告警信息进行展示、告警。上述的后台预警方式可正常采集设备告警信息，但针对换流站内设备类型繁多、复杂的现况，已无法满足智能化运维的要求，且现有设备告警采集信息不全面，仅有设备本身基本告警、跳闸信息，无外部传感监视，此类采集信息的缺失，不利于设备运维中周期性分析。综上，现有换流站监控系统对于设备采集、监视信息不够全面。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种换流站多维度数据分析及监测系统，主要解决现有换流站监控系统对于设备采集、监视信息不够全面的问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种换流站多维度数据分析及监测系统，包括数据采集模块、IED模块、数据分析模块以及监测模块，所述数据采集模块包括原始数据采集单元以及新增数据采集单元，所述原始数据采集单元用于采集站内原有监控系统存储的内部数据，并将所述内部数据通过LAN网进行数据转换后发送到所述监测模块和所述数据分析模块，所述新增数据采集单元用于采集站内电气一次设备的外部物理参数，所述IED模块用于接收所述外部物理参数，并将所述外部物理参数通过LAN网进行数据转换后发送到所述数据分析模块，所述数据分析模块用于根据所述内部数据和所述外部物理参数进行异常监控、异常分析和故障预测。

在一些实施方式中，所述监测模块设置有防火墙。

在一些实施方式中，所述数据分析模块包括服务器和工作站，所述服务器包括第一服务器、第二服务器和第三服务器，所述第一服务器用于与所述监测模块通信，所述第二服务器用于搭建大数据系统集群、根据所述内部数据和所述外部物理参数分析站内的设备故障，并将分析所得的历史故障信息存储在本地，所述第三服务器用于运行系统应用软件，所述工作站用于查看及控制所述服务器和所述监测模块的运行数据。

在一些实施方式中，所述第二服务器还包括阈值告警模块，所述阈值告警模块用于将所述内部数据和所述外部物理参数与预设阈值进行对比，当所述内部数据和所述外部物理参数超出所述预设阈值的范围时，发出告警信息。

在一些实施方式中，所述第二服务器还用于设定预设时间，当所述预设时间内未发出所述告警信息，下调所述预设阈值。

在一些实施方式中，所述第二服务器还包括趋势告警模块，所述趋势告警模块用于将所述内部数据和所述外部物理参数转换为历史曲线，通过提取所述历史曲线在单位时间内的趋势上限、趋势下限、增长斜率，以及下降斜率的数值，判断所述站内设备是否存在异常，若是，则生成趋势告警信息，并向所述工作站发送趋势告警信息。

在一些实施方式中，所述第二服务器还包括同类设备趋势告警模块，所述同类设备趋势告警模块用于将相同类型但不同个体的设备的内部数据和外部物理参数转换为各个独立的历史曲线，通过联合对比各个所述历史曲线，判断各个所述历史曲线在同一时间段内是否具备相同的运行趋势，若否，则提取与其他设备存在不同运行趋势的设备的所述历史曲线，并生成同类设备趋势告警信息，将所述同类设备趋势告警信息发送到所述工作站。

在一些实施方式中，所述第二服务器还包括多维度数据分析模块，所述多维度数据分析模块用于从任一设备的内部数据和外部物理参数中筛选出设备运行过程中最相关的运行关联信息，根据所述运行关联信息在单位时间内的变化判断设备运行状态是否存在恶化趋势，若是，则生成恶化趋势告警信息，将所述恶化趋势告警信息发送到所述工作站。

在一些实施方式中，所述第二服务器还包括大数据预测分析预警模块，所述大数据预测分析预警模块用于根据所述内部数据和所述外部物理参数计算站内换流阀系统的运行参数预测值，若所述运行参数预测值超出设备运行正常值的范围，则判断为所述运行参数异常，并生成预警信息发送到所述工作站，所述预警信息内包含引起所述运行参数预测值波动的初步判断因素。对换流阀系统冷却容量而言，若冷却容量预测值超出设备运行正常值的范围，则判断为冷却容量的容量裕度不足，并生成预警信息发送到工作站，预警信息内包含引起冷却容量下降过快的初步判断因素。

在一些实施方式中，所述第二服务器还包括闭环反馈模块，所述闭环反馈模块用于根据设备的健康度和重要度将所述历史故障信息划分为不同级别的分类数据，结合当前设备的运维方式，以所述分类数据作为运算依据，利用统计分析法和聚类算法评估设备当前的运行状态。

本发明的有益效果为：

1.本发明公开的换流站多维度数据分析及监测系统可与现有换流站监控系统并行，同时通过针对性的在关键设备增加外部传感器，获取外部物理参数，根据设备的内部数据和外部物理参数进行分析，实现运行设备数据的全面监控。

2.基于换流站多维度数据分析及监测系统，开发设备阈值告警、趋势告警、大数据分析、多维度数据分析及闭环反馈等高级功能，同时开放此类功能便于现场运维实时改进更新，在不影响原有监控系统正常运行基础上，辅助运维人员对设备故障进行提前预判、提前预警、提前告知，并对监控系统数据库、故障库进行积累，将数据分析进行闭环，一方面优化现有数据分析功能，另一方面，将故障积累结果应用于运维策略中，针对性的改进设备运维策略，提高运维质量。

附图说明

图1为本发明实施例公开的换流站多维度数据分析及监测系统的系统架构示意图；

图2为本发明实施例公开的 IED模块的传感器接入架构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

本实施例提出了一种换流站多维度数据分析及监测系统，包括数据采集模块、IED模块、数据分析模块以及监测模块，数据采集模块包括原始数据采集单元以及新增数据采集单元，原始数据采集单元用于采集站内原有监控系统存储的内部数据，并将内部数据通过LAN网进行数据转换后发送到监测模块和数据分析模块，新增数据采集单元用于采集站内电气一次设备的外部物理参数，IED模块用于接收外部物理参数，并将外部物理参数通过LAN网进行数据转换后发送到数据分析模块，数据分析模块用于根据内部数据和外部物理参数进行异常监控、异常分析和故障预测。

如图1所示，示意了本实施方案中的换流站多维度数据分析及监测系统的系统架构。

（1）数据采集模块主要分为原始数据采集单元以及新增数据采集单元两部分：

原始数据采集单元用于站内原有监控系统数据的采集：通过站内原有监控系统LAN网，接入数据分析模块以及监测模块。通过此通道，将站内原有监控系统所采集的模拟量、开关量等设备信息，实时接入数据分析模块以及监测模块，通过数据采集及积累，为后续数据挖掘及分析打下基础。

新增数据采集单元用于站内新增传感器数据的采集：因为换流站现有设备中，多数设备存在采样盲区，无法有效掌握设备运行信息，因此针对站内重要电气一次设备，增加不同类型传感器，所有新增传感器，均为独立设置，不影响系统原有设备正常运行，传感器信号经IED装置后，接入数据分析模块以及监测模块，实现站内运行数据全面监视功能。目前主要增加震动传感器、噪声传感器、红外传感器和转速传感器，如表1所示：

表1 新增传感器的设备以及对应的传感器类型

（2）IED模块。

IED模块为协议转换装置、供电装置。如图2所示,支持以上震动传感器、噪声传感器、红外传感器、转速传感器的供电，及数据信号接入（4-20mA、0-10V或RS485信号等），数据并经IED模块后，将其转换为IEC61850通用通讯信号，上传至交换机，之后数据进入数据分析模块以及监测模块，如图2所示。同时，为了确保数据传输稳定，IED模块支持冗余网络通讯。传感器类型及说明如下：

噪声传感器，负责采集设备噪声，实时上送至数据分析模块；

震动传感器，负责采集设备震动，实时上送至数据分析模块；

红外传感器，负责采集设备温度，实时上送至数据分析模块；

转速传感器，负责采集设备转速，实时上送至数据分析模块。

（3）数据分析模块

数据分析模块的物理设备包含4台服务器、1台工作站，其中1台服务器用于与站内监控系统通信，2台服务器用于搭建大数据平台集群，1台服务器用于运行系统应用软件，且在此架构中，大数据平台服务器可根据需要后期进行扩展。

本发明公开的换流站多维度数据分析及监测系统可与现有换流站监控系统并行，同时通过针对性的在关键设备增加外部传感器，获取外部物理参数，根据设备的内部数据和外部物理参数进行分析，实现运行设备数据的全面监控。

监测模块设置有防火墙。在采集站内监控系统信息时，通过防火墙进行分析模块和监测模块的隔离，确保与原有系统做到有效分割，仅实时采集其有效模拟量、开关量信息，不影响原系统正常运行。

作为本发明的又一种优选实施方案，数据分析模块包括服务器和工作站，服务器包括第一服务器、第二服务器（在物理上包含两台服务器，互为冗余）和第三服务器，第一服务器用于与监测模块通信，第二服务器用于搭建大数据系统集群、根据内部数据和外部物理参数分析站内的设备故障，并将分析所得的历史故障信息存储在本地，第三服务器用于运行系统应用软件，工作站用于查看及控制服务器和监测模块的运行数据。第二服务器作为数据处理的中心，还提供以下分析功能。

（1）阈值告警功能

第二服务器还包括阈值告警模块，阈值告警模块用于将内部数据和外部物理参数与预设阈值进行对比，当内部数据和外部物理参数超出预设阈值的范围时，发出告警信息。第二服务器还用于设定预设时间，当预设时间内未发出告警信息，下调预设阈值。

阈值告警功能为本系统最基础告警功能。现有监控系统设备告警，均为设备出厂调试时，厂家根据经验、设备运维技术规范制定相应告警范围。例如开关量告警，均为“0-1”或“1-0”的固定变化，模拟量告警，则有一定范围信息，如内冷水温度高告警值为T＞45℃，但在实际运行过程中，设备运行多年，内冷水温度基本都保持在37℃~42℃之间，几乎未达到告警值。针对此种情况，可在换流站多维度数据分析及监测系统中，通过运维人员长期对该设备历史告警信息的研究观察，制定新的阈值，例如将内冷水温度高告警值为T＞42℃，虽然此时设备未发生故障，但运维人员可通过阈值告警，掌握设备“将要故障”信息，以便提前发现故障，制定相应措施。通过运维人员设定的阈值范围，在设备超过或低于设定的阈值时触发报警，并在告警窗弹出相应报警信息。同时，阈值定值全部开放，方便运维人员操作、修改，并根据运行工况及时进行改进。

（2）趋势告警功能

第二服务器还包括趋势告警模块，趋势告警模块用于将内部数据和外部物理参数转换为历史曲线，通过提取历史曲线在单位时间内的趋势上限、趋势下限、增长斜率，以及下降斜率的数值，判断站内设备是否存在异常，若是，则生成趋势告警信息，并向工作站发送趋势告警信息。

趋势告警功能为针对设备模拟量告警信息设定。现有监控系统中，只有部分设备的数据有模拟量历史信息查询功能（历史曲线），但并未针对历史曲线做分析，运维人员只能手动通过打开历史曲线，通过肉眼分析该数据是否存在问题，在数据量庞大时，不利于故障发现。在换流站多维度数据分析及监测系统中，将历史曲线功能开发升级为“趋势告警功能”，在该功能模块，通过设定模拟量信息的趋势上限、趋势下限、增长斜率、下降斜率等多种告警类型，从而做到，在设备模拟量信息发生“大量”变化时，及时发现并作出预警。同时，趋势告警功能中，所有“趋势上限、趋势下限、增长斜率、下降斜率”值，均开放运维人员进行操作、修改，便于运维人员根据设备运行状态及时进行更新改进。

（3）同类设备趋势告警功能

第二服务器还包括同类设备趋势告警模块，同类设备趋势告警模块用于将相同类型但不同个体的设备的内部数据和外部物理参数转换为各个独立的历史曲线，通过联合对比各个历史曲线，判断各个历史曲线在同一时间段内是否具备相同的运行趋势，若否，则提取与其他设备存在不同运行趋势的设备的历史曲线，并生成同类设备趋势告警信息，将同类设备趋势告警信息发送到工作站。

同类设备趋势告警功能主要针对设备模拟量信息进行多类型、多维度的分析预警。现有监控系统，无此数据分析功能。针对同类型设备的模拟量信息，如换流变油温数据，在换流站的1个运行极，共计有6台换流变同时运行，正常运行工况下，6台换流变同时同步运行，油温数据在每天的同一时刻变化应有相同趋势。针对此同类数据信息，在同类设备趋势告警模块中，同时对该6台换流变油温数据进行监测，若在某一时刻，其中1台换流变油温数据相比其他5台发生较大变化，或较大偏差（如温度总是偏高等问题），则可认为此换流变存在一定故障，通过趋势告警模块将此换流变故障提前进行预警。在此功能模块中，设备信息类型、设备数量、采样分析时间等，均开放运维人员进行操作、修改，便于运维人员根据需求及时进行更新改进。

（4）多维度数据分析功能

第二服务器还包括多维度数据分析模块，多维度数据分析模块用于从任一设备的内部数据和外部物理参数中筛选出设备运行过程中最相关的运行关联信息，根据运行关联信息在单位时间内的变化判断设备运行状态是否存在恶化趋势，若是，则生成恶化趋势告警信息，将恶化趋势告警信息发送到工作站。

多维度数据分析功能主要针对设备所采集数据不同类型如开关量、模拟量，及多个设备数据之间进行分析。现有监控系统，无此数据分析功能。针对一类设备具有关联性的模拟量信息、开关量信息，如阀冷系统两台主泵运行状态，单台主泵启动切换时间，内冷水压力、流量运行值。可以通过主泵切换时，由控制器下发切换命令，到主泵启动运行时间间隔，再到主泵启动后内冷水压力、流量值趋于稳定时刻，通过分析不同主泵在启动切换过程中的此种多类型数据变化，来综合判断该主泵是否存在问题，同时针对问题进行预警。在此功能模块中，对单一设备或不同设备之间，通过多类型、多维度信息进行综合分析，深度挖掘设备所存在的故障现象，便于运维人员及时发现。

（5）大数据预测分析预警功能

第二服务器还包括大数据预测分析预警模块，大数据预测分析预警模块用于根据内部数据和外部物理参数计算站内换流阀系统的运行参数预测值，若运行参数预测值超出设备运行正常值的范围，则判断为运行参数异常，并生成预警信息发送到工作站，预警信息内包含引起运行参数预测值波动的初步判断因素。预测的对象包括站内换流阀系统的冷却容量预测值、内冷水温度预测值、换流变油温绕温预测值等。

大数据预测分析预警功能主要针对设备长期运行信息进行监测、挖掘、分析，从长期运行数据中发掘设备存在的问题，并根据实时状态做出预测。同时若设备运行与预测值出现较大偏差，则认为设备存在问题，做出相应预警。现有监控系统，无此数据分析功能。在该功能模块中，针对一些无法直观监测的信息，如阀冷系统冷却容量的监测，在日常运行中，无法通过单一数据类型或数据信息，来反馈阀冷系统冷却容量。但在此处，通过对阀冷系统几大类数据内冷水温度、流量、水箱液位、功率、环境温度等多组数据进行算法分析，从而根据设备运行状态，预测整套阀冷系统的冷却容量，可判断容量裕度是否能够满足运行要求，或冷却容量下降过快所引起的因素等。

（6）闭环反馈功能

第二服务器还包括闭环反馈模块，闭环反馈模块用于根据设备的健康度和重要度将历史故障信息划分为不同级别的分类数据，结合当前设备的运维方式，以分类数据作为运算依据，利用统计分析法和聚类算法评估设备当前的运行状态。

闭环反馈功能，为多维度数据分析及监测系统自我修正，及通过长期监测发现的故障信息积累，来反馈至运维策略、检修策略，从而达到合理化运维、差异化运维的效果。该功能模块中，换流站多维度数据分析及监测系统通过长期积累的数据信息、故障库信息，来反馈至上述分析、算法中，不断对系统功能进行修正完善。同时，通过长期积累的故障库，来对设备故障进行划分。从设备健康度和重要度两个维度划分设备管控级别，结合当前设备正常运维和特殊运维方式，遵循“正常运行按时查，高峰、高温重点查，天气突变及时查，重点设备专项查，薄弱设备仔细查”的原则，根据多维度分析系统中不断积累的故障，和已发现缺陷及维护维修情况，利用统计分析和聚类算法，实现设备缺陷分类统计和规律分析，基于不同设备、不故障率和风险度指标，评价设备运行状态，调整运维频率和周期。有效生成重点设备、重点项目运维提醒，生成周期性巡视、季节性巡视因素清单，实现差异化运维。该功能可提升设备运维，合理化分配检修周期，增强设备健康水平等。

（7）故障联动功能

第二服务器还包括故障联动模块，故障联动模块用于根据故障告警的故障类型联动不同预案，生成可同步变动的推送信息，并将推送信息发送到工作站。

故障联动功能，是为设备发生故障后，协助运维人员及时、正确的处置故障。现有监控系统，无此功能。在多维度数据分析及监测系统中，结合多种典型设备故障信息，开发故障联动功能。在设备发生阈值、曲线、多维度、大数据等分析出现故障告警时，根据故障类型，联动不同预案，做出相应运维、检修提醒，并在故障类型发生等级变化时，同步做出变动，指示运维人员做出相应动作，便于运维人员及时、正确的对故障进行处置。在此功能模块中，设备信故障信息、联动预案信息等，均开放运维人员进行操作、修改，便于运维人员根据需求及时进行更新改进。

上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，包括数据采集模块、IED模块、数据分析模块以及监测模块，所述数据采集模块包括原始数据采集单元以及新增数据采集单元，所述原始数据采集单元用于采集站内原有监控系统存储的内部数据，并将所述内部数据通过LAN网进行数据转换后发送到所述监测模块和所述数据分析模块，所述新增数据采集单元用于采集站内电气一次设备的外部物理参数，所述IED模块用于接收所述外部物理参数，并将所述外部物理参数通过LAN网进行数据转换后发送到所述数据分析模块，所述数据分析模块用于根据所述内部数据和所述外部物理参数进行异常监控、异常分析和故障预测。

2.如权利要求1所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述监测模块设置有防火墙。

3.如权利要求1所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述数据分析模块包括服务器和工作站，所述服务器包括第一服务器、第二服务器和第三服务器，所述第一服务器用于与所述监测模块通信，所述第二服务器用于搭建大数据系统集群、根据所述内部数据和所述外部物理参数分析站内的设备故障，并将分析所得的历史故障信息存储在本地，所述第三服务器用于运行系统应用软件，所述工作站用于查看及控制所述服务器和所述监测模块的运行数据。

4.如权利要求3所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述第二服务器还包括阈值告警模块，所述阈值告警模块用于将所述内部数据和所述外部物理参数与预设阈值进行对比，当所述内部数据和所述外部物理参数超出所述预设阈值的范围时，发出告警信息。

5.如权利要求4所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述第二服务器还用于设定预设时间，当所述预设时间内未发出所述告警信息，下调所述预设阈值。

6.如权利要求3所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述第二服务器还包括趋势告警模块，所述趋势告警模块用于将所述内部数据和所述外部物理参数转换为历史曲线，通过提取所述历史曲线在单位时间内的趋势上限、趋势下限、增长斜率，以及下降斜率的数值，判断所述站内设备是否存在异常，若是，则生成趋势告警信息，并向所述工作站发送趋势告警信息。

7.如权利要求3所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述第二服务器还包括同类设备趋势告警模块，所述同类设备趋势告警模块用于将相同类型但不同个体的设备的内部数据和外部物理参数转换为各个独立的历史曲线，通过联合对比各个所述历史曲线，判断各个所述历史曲线在同一时间段内是否具备相同的运行趋势，若否，则提取与其他设备存在不同运行趋势的设备的所述历史曲线，并生成同类设备趋势告警信息，将所述同类设备趋势告警信息发送到所述工作站。

8.如权利要求3所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述第二服务器还包括多维度数据分析模块，所述多维度数据分析模块用于从任一设备的内部数据和外部物理参数中筛选出设备运行过程中最相关的运行关联信息，根据所述运行关联信息在单位时间内的变化判断设备运行状态是否存在恶化趋势，若是，则生成恶化趋势告警信息，将所述恶化趋势告警信息发送到所述工作站。

9.如权利要求3所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述第二服务器还包括大数据预测分析预警模块，所述大数据预测分析预警模块用于根据所述内部数据和所述外部物理参数计算站内换流阀系统的运行参数预测值，若所述运行参数预测值超出设备运行正常值的范围，则判断为所述运行参数异常，并生成预警信息发送到所述工作站，所述预警信息内包含引起所述运行参数预测值波动的初步判断因素。

10.如权利要求3所述的换流站多维度数据分析及监测系统，其特征在于，所述第二服务器还包括闭环反馈模块，所述闭环反馈模块用于根据设备的健康度和重要度将所述历史故障信息划分为不同级别的分类数据，结合当前设备的运维方式，以所述分类数据作为运算依据，利用统计分析法和聚类算法评估设备当前的运行状态。

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