国网郑州供电公司
摘要：供电公司涉及变电站每年发生的缺陷数目繁多，通过人工统计分析数据速度慢且错误率高，无法快速反馈实时数据和历史数据的对照结果，而基于语音及图像辨识技术的变电设备缺陷数据智能管控应用正是致力于替代人工，使设备缺陷录入、查找、统计、分析便捷化、数据化及可视化，协助变电运维人员全面掌控缺陷过程，提高缺陷消除力，使变电设备能够快速恢复正常状态，保障运行安全稳定。
关键词：语音辨识；图像辨识；变电设备；缺陷数据；智能化
保障电力设备稳定安全运行关系到人民生活和社会秩序的稳定，变电设备缺陷数据的智能管理是供电公司亟待解决的问题，传统的电力员工受到政策方针、工作方式等诸多问题的限制，存在人工处理手段速度慢、出错率较高等问题，使得变电设备缺陷数据难以共享、资源被浪费，这正是本文的研究出发点。
1.变电设备缺陷数据智能管控应用的研制背景
截止2018年6月，国网郑州供电公司已达到变电站共139座，而且还在以每年10座的增量快速扩展，预计到2020年将会达到210座。大量的变电站内运行着大量的变电设备，设备在运行的过程中产生的问题需要变电运维人员及时发现及时登记，召集相应的运检人员对问题设备进行修复，这个过程叫做变电缺陷管理。变电站在长期的运行过程中会产生较多的缺陷，据统计平均每个运维班现有的各种缺陷数量有200条左右，如此多的缺陷数量如果不能进行有效的管控，将会给设备的安全运行带来极大地隐患。当前运维班组的缺陷管理还存在以下问题：
（1）设备缺陷管理过程落后。依然采用人员发现、手写记录、输入表格、上报部门、电话催促、现场验收、手动消缺、上报部门，缺陷的整个管理流程相当繁琐。
（2）设备缺陷记录录入繁琐。现场人员发现缺陷后需要用纸笔记录后再回集控中心登录到缺陷表格中，然后再上传给缺陷管理单位，繁琐的记录过程降低了缺陷的录入效率和精准度。
（3）设备缺陷数目繁多，查询极不方便。登记在缺陷表上的缺陷条数较多，每个运维班大概有200条左右，12个运维班将会达到2400条，在如此庞大的记录中查询某条缺陷将会效率极低。
（4）设备缺陷无直观统计，导致缺陷管控能力的缺失。使用表格的方式登记的缺陷，在筛选、统计、精查等方面都较为落后，导致缺陷管理人员无法快速、直观的掌握缺陷的处理情况、类别情况、发展情况等。
面临缺陷管理工作中的种种问题，需要使用技术手段和管理手段来辅助得到有效的提升，达到守护变电设备安全稳定运行的工作职责。
2.变电设备缺陷数据智能管控应用的具体研制
2.1变电设备缺陷数据智能管控应用的总体架构
（1）构成部分
整体上，变电设备缺陷数据智能管控应用由后台数据终端和移动数据终端两个部分构成：
一方面，后台数据终端。在后台数据终端不但可以对各类缺陷进行数据分析和查找，还可以将缺陷进行规范导出，导出缺陷列表、导出缺陷详情说明、导出word版的缺陷报告，使缺陷管理更加标准、更加完善。
另一方面，移动数据终端。通过移动式数据终端，运维人员及管理人员可以随时随地对缺陷数据进行采集、上传、分析、筛选和查看，原来的固定式缺陷管理变为移动式缺陷管理，极大地提高了缺陷的管控效率。
（2）网络模式
变电设备缺陷数据智能管控应用的网络模式如图1所示，系统服务主机分为Web主机和数据库主机，通过在供电公司机房网络中进行物理部署，在内部路由器网络通讯支持下向班组人员、运行管理人员等用户提供变电设备缺陷数据的信息化管理服务。系统用户通过其办公室主机，在办公网络中进行系统Web服务访问。以上通讯环境全部采用供电公司内部业务通讯网络，同时由于变电缺陷数据智能化管理中涉及到大量现场作业，如变电设备缺陷现场上报，其网络环境为外部公共网络，管理人员采用移动办公主机等设备在进行系统Web服务访问时，通过公司统一分配的VPN虚拟网络通道通信账号接入内部路由器，实现服务访问。
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图1变电设备缺陷数据智能管控应用的网络模式
2.2变电设备缺陷数据智能管控应用的具体功能
（1）缺陷管理。具体而言：巡检人员将变电设备缺陷数据录入到系统中，巡检人员在填写缺陷基本信息要对缺陷进行分类（如放电、超温、过热等），并描述缺陷的详细信息和上报日期；维修人员在移动数据终端查看到缺陷信息后进行处理，并将缺陷维修信息保存到信息中（包括缺陷处理日期、负责人、验收结果等）；巡检人员在移动数据终端看到缺陷消除信息后，可针对缺陷具体情况来修改相应的缺陷进行，从而防止缺陷消除的误报。
（2）统计查询。统计查询分为缺陷综合查询、重复缺陷查询、超期缺陷查询和全所查询几个部分，主要是从数据中将各个条件进行筛选以展示给用户，帮助用户减少复杂的手工重复操作。以缺陷综合查询为例，巡检人员输入查询期限和站点名称就可以将所有范围内的信息进行筛选，同时也可以选择故障名称、间隔名称、所属单元、设备类型等信息，信息筛选后就能给出初步的统计数据。
（3）图形分析。图形分析包括同类对比分析、单项走势分析、同期对比分析和全公司缺陷构成等，将具体信息以图形的方式进行直观展示。以同类对比分析为例，可将变电设备缺陷的分类、数量、具体信息通过折线图、饼图及条形图来向用户进行展示。
（4）专题报告。专题报告负责将新报的缺陷和新消除的缺陷及时展示给巡检人员，引起巡检人员的关注，而且只将精简的信息展示给巡检人员。
2.3变电设备缺陷数据智能管控应用的关键技术
第一，设备缺陷描述的语音辨识录入。在语音识别中，训练数据的匹配和丰富性是推动系统性能提升的最重要因素之一，但是语料的标注和分析需要长期的积累和沉淀，随着大数据时代的来临，大规模语料资源的积累将提到战略高度。变电设备缺陷数据智能管控应用通过当前成熟先进的云语音识别算法，通过移动智能终端的采集设备，运维人员在缺陷设备现场通过语音描述将设备缺陷状态进行录入，并快速形成文字报告，使缺陷文字性录入工作更加便捷。
第二，变电设备的图像文字识别，加速直达设备缺陷。变电站设备都带有唯一的设备编号，而在设备缺陷又和设备编号有极强的关联，因此在现场只需对设备编号进行拍照，并对照片中的设备编号进行文本解析，就可以立即获得该设备的信息和相关缺陷记录。经过智能的图像识别并与缺陷数据库进行联动，实现快速直达该设备相关缺陷及其他设备信息。
2.4数据处理
第一，数据完整性。在对变电设备缺陷数据进行分析查询过程时，按照供电公司的条件要求，一般情况下，数据库中不同的表共同提供一份数据，因此在设计数据表时，按照一定的标准进行统一数据格式以保证数据的完整性。
第二，数据的安全需型。变电设备缺陷数据智能管控限于企业内部使用，用户包括巡检人员、维修人员、系统管理员以及以游客身份进入的企业其他人员，为了数据的安全，各个用户设置了不同的访问和管理权限。
第三，数据库备份。设备信息和数据涉及到本企业的工作机密，如果数据库中的数据遭到黑客或者其他人员的破坏，就无法完成数据分析工作，并且泄露了工作机密，因此数据安全是设备缺陷数据管理的核心内容，未经授权的用户如果恶意侵犯数据库安全，故做好数据库备份是非常必要的。
3.结语
综上所述，基于语音及图像辨识技术的变电设备缺陷数据智能管控应用能够为变电设备状态检修、科学选型提供依据，通过规律总结来预测缺陷或故障，最大限度的保障变电设备安全稳定运行，为供电公司取得良好的社会效益和经济效益，并促使变电设备缺陷的消缺进一步智能化、科学化。
参考文献
[1]王智杰,贾斌,陈晓东,etal.变电站附属设备缺陷分析和闭环管理系统研究[J].山东电力技术,2019(5):76-80.
[2]方久文.基于大数据的设备管理体系探讨[J].热电技术,2019(2).
[3]滕晓辉,赵瑞敏.基于WEB的变电站设备缺陷管理信息系统[J].山东电力技术,2010(01):13-15.
作者简介
李宏伟（1966.12-），男，河南民权人，本科，教授级高级工程师，研究方向为输变电管理.