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摘要：智能化电网迅速发展，以及调控一体化不断深入，调控中心输变电设备集中监控数据信息大幅度增加，从海量数据信息中深究有价值数据，为监控员工作提供便捷，为电力企业首要考量问题。本文基于智能电网调控技术支持下，构建完整的信息分析中心，并从输变电设备提供信息予以深挖，实现监控数据信息整合及优化，从而提升监控员工作成效。本文就输变电设备集中监控信息大数据分析及应用讨论。
关键词：输变电设备；集中监控；大数据分析
与传统电网相较，智能化电网不仅拥有良好的灵活性，而且具备较强的安全性。我国经济水平不断提升，智能化电网建设不断加强，产生大量电力数据需管控，特别为调控一体化基础上，输变电设备监控信息均输入于调控中心，可将当前设备实际运行状况反映，通过将警告信息整合，并反馈给监控人员，降低电网不安全运营的风险。为满足电力大数据要求，建立新型智能调控新技术，积极深究输变电设备集中监控辅助决策技术，构建完善的调控中心，实现监控信息多元化分析，根据预警范围做以评估，实现对电网智能调控。
一、智能电网设备监控信息现状
为积极相应国家“三集五大”战略部署，各级调控中心确保原有电力调度顺利实施基础上，积极开展核心目标为变电站的集中监控业务。与传统变电站相较，各级调控中心监控变电站数量增多，同时远离变电站现场，对远程监控信息数据依附性增强。
调控一体化背景下，将全部监控信息集中于调控中心，监控信息量大幅度提升，为进一步利用警告信息中的有效信息，需利用大数据分析技术将告警系统信息挖掘，并通过图表形式，为监控员提供所需信息，如此可成为监控人员“好帮手”。
二、监控信息数据采集结构
输变电设备集中监控数据采集总体构成元素较多，主要涉及三个数据采集系统，即调度管理、智能电网调控技术、输变电设备监测系统。其中调动系统包含多个数据操作，不仅包含设备台账、故障，而且涉及设备检修等；智能电网调控技术，主要给与设备稳定运行做以支撑；输变电设备监测系统，核心承担部分告警信息，譬如主变油色谱分析。
三、K-Means聚类算法在信号分析中的应用
输变电设备集中监控信息分析中心，通过应用K-MeansS算法，可利用大数据将其海量告警信息整合、分析，并将其转换为可利用的形式，为监控人员精准判定提供便捷。该算法机理主要为，将数据不断聚类直至处于最佳聚类状况，将海量信息划分为多个聚类，并确保其内部各信息间差异性较小，根据各对象平均值确定。具体应用进程中，通过大数据聚类分析告警信号时，总结告警信号发生范围及顺序，以此获知信号间关系。输变电设备集中监控系统中，利用该算法将全部告警信息实施聚类，将时间作为自变量，对其进行不断变更，从而形成不同排序的告警族库，各类信息可进入自行匹配的模块，以特定形式展现，监控人员从展示成果中，分析电网当前运行状况，并识别运行风险[1]。
四、监控信息分析展示及应用
为满足输变电设备集中监控运行要求，设备警告相关信号主要包含五类，不仅包含事故、异常，而且涉及越限、变位及告知。输变电设备集中监控，主要通过K-Means算法对其数据信息优化整理，根据实际状况调取各时间段的信号，以图表形式展示。
1、五类信号总计
对于信号总量汇总系统而言，主要承担日期内五类信号数量，以及每月的均数量，五类数量主要包含事故、异常、越限、变位、告知。
模块并将其五类数据以图标形式展现，监控人员将其与正常范围内数据对比，从而明确信号高发设备，为监控人员实施针对性监测提供便捷。
2、信号频发排名
监控人员值班进行监控时，仅需将本值内出现告知信号关注即可，而通过大数据分析时，若仅止步于一个数据层面，具有一定的偶然性。因此，监控信息分析，需根据上述五类信号信息，将以告警信号出现频次进行排序，监控人员可选取自身查看的时间段，将出现异常信号汇总。将信号频发排序表进行分析，并与检修人员将其频发成因深究，若因设备造成异常，需维修人员对其进行检修；若为信号上传通道造成，需反馈给相应维修人员处理。以模块为单位，将信息进行优化及整合，监控人员快速将电网实际运营风险指出，并及时反馈给相应售后处理，将各类风险银因子遏制于摇篮中。
3、日信号量统计
监控人员可从系统中选取特定日期，将变电站运行状况获悉，也可根据实际状况，将五类数据信息以折线图表示，观察其是否发生突变，并将其突变范围锁定，检查异常告警信号是否再次发生，若存在需进一步选取日期对其及逆行全方位分析。选取五类中单一信号时，系统自行变更自变量及因变量，并将其以折线方式呈现，主要为掌握此类告警信号突变状况。
4、AVC遥控成功率统计
自动电压措施，为电网安全运行主要基石，为提升电网电压控制水平，变电站积极将其系统接入。该模块主要将时间段内，遥控执行状况比例反馈，主要包含遥控预制超时、遥控执行成功、遥控执行失败，一般预制超时主要为系统指令下发通道发生异常，执行失败主要成因包含两类，即变电站容抗设备处于就地位置、开关发生故障。如预制超时较为严重，监控人员需及时告知系统管理人员，并将其及时处理；若执行失败概率较高，监控人员需及时反馈给维修人员进行处理[2]。
5、变电站信号量统计
变电站信号量统计，主要以变电站为核心，将设备五类告警信号完成排序。监控人员可通过该模块，及时将特定时间段存在异常信号设备掌握，在日常监测中需加强此类设备监控，现场巡查人员需加强对此类设备检修，及时明晰电网运行薄弱点。譬如以越界信息为例，该信息主要指变电站母线电压越限，通过经该类信息进行时间段排序，直观发现电压易发生越限范围，进一步掌握电网运行中薄弱点。
6、告警抑制数目变化量统计
监控人员日常监测进程中，主要通过系统告警窗口，判定电网实际运行状况，多数设备停运或检修阶段出现大量信号，将告警窗口占据，影响监控人员准确判断。为解决此类问题，该系统中将此类告警信息屏蔽，在告警窗口上不会显现，设备后期正常运行时，监控人员将将其屏蔽开放，使设备正常运行可将相关告警信号上传至窗口。
7、带电抑制间隔统计
根据上述可获悉，利用告警抑制屏蔽作用，可防止设备处于检修期间大量数据涌现至窗口，从而影响监控人员准确判断。但设备处于集中检修阶段，监控需处理大量告警信号，增加遗漏抑制设备风险，若运行设备被抑制，造成监测信号被遗漏现象。为解决上述问题，监控分析系统中，增设相应的间隔告警抑制统计，若某间隔带电运行，且被告警抑制，此间隔会出现在统计栏中。一般状况下该统计栏应处于空白状况，简言之，所有设备均不能处于被抑制状态，需及时被监控人员掌握。监控人员交接班时，需仔细检查抑制统计栏，确保设备处于正常运行状态，若发现存在遗漏未解除抑制间隔，需与现场设备运行及时校对，解除间隔抑制，避免监控信号遗漏监测[3]。
结束语
基于智能电网调控技术系统集中监控大数据分析，可及时将电网实际运行状况获悉，并与警告信息反馈给监控人员，及时将运行中风险及薄弱环节明确。同时，其为监控人员工作的“好帮手”，直观将电网运行状况展示，并避免存在漏监信号，切实提升工作效率，为电网安全运行做以支撑。
参考文献
[1]徐祥海, 杨翾, 时锐,等. 一种基于输变电设备集中监控信息的试运行变电站风险评估方法[J]. 高压电器, 2018, 54(4):245-249.
[2]王珣, 王馨, 赵盟,等. 输变电设备状态大数据分析应用探讨[J]. 电力大数据, 2018, 21(1):1-5.
[3]夏拥. 基于大数据的输变电设备缺陷评估示范平台设计[J]. 电网与清洁能源, 2019, 35(12):15-19.
作者简介：
周俐君 国网伊犁供电公司，新疆伊犁伊宁市835000，调控运检技术专责
李修军 国网新疆电力有限公司，新疆乌鲁木齐830000，设备监控工程师
苗纪青 国网伊犁供电公司，新疆伊犁伊宁市835000，变电运维管理专责