张程1 刘爽2
1.潍柴电力设备有限公司 山东潍坊 261000 2.泰安六星汽车园发展有限公司 山东泰安 271000
摘要：智能电力配网是在自动化设备基础上形成的新型输配电架构，能够通过在线监测、远程调控、自我保护模块及装置等快速监测系统运行状态，实施科学、有效的输配电调度，从根本上改善了电网运行的安全性和可靠性。而将EＲP应用于电力系统设备缺陷诊断过程中，提高故障诊断的准确性。EＲP可以深入分析各种数据，设置一致性的数据格式，让各类数据高度集中，统一管理，从而提高分析效率和水平。本文就此展开了相关探讨。
关键词：ERP；电力系统；设备缺陷诊断
1电力系统设备故障诊断及监测系统概述
目前，对于电力系统设备故障诊断与监测系统而言，能够根据设备运行状态数据快速判断系统中输配电情况，确定设备是否存在短路、断路、漏电等，准确评估设备的稳定性能和安全系数，这是保证电力系统安全可靠运行的关键。电力系统设备容易出现由外部环境因素造成的设备老化、设备损坏，致使其无法正常运行，继而导致区域输配电中断。而故障诊断及监测系统能够快速采集异常数据，定位异常设备区域，并配合历史数据和专家意见形成可靠、有效的故障处理决策，最大限度降低电力系统设备故障停电时间，全面提升用户用电满意度。故障诊断及监测系统还能够为日常电力系统设备管理提供有效参考依据。如通过可视化处理形成电力系统设备现场监测图像，将设备的各项参数、历史数据等对比处理，实现风险有效评估。这样才能够有针对性地开展日常管理和维护，避免电力系统设备二次故障造成的区域停断电。
2 ERP与设备故障诊断及监测系统功能
2.1ERP系统概述
ERP，中文名称企业资源计划，也称为企业资源规划，是企业进行资源信息管理的系统。在本文当中，EＲP系统将电力公司的电力系统设备缺陷诊断全部业务当成是一整条业务链，将检测设备管理、安全监督管理、报表管理、人力资源管理、诊断管理、检修计划管理等多种功能集为一体，为电力系统缺陷检测工作服务。所要研究的电力系统设备缺陷诊断问题仅是EＲP系统中的一个模块内容。该模块的主要任务内容包括设备状态信息采集、设备状态信息处理、设备状态信息特征提取、信息融合、故障诊断。
2.2系统架构
设备故障诊断是从前端采集和集中管理系统出发，形成一套整体故障诊断框架。系统运行过程中前端采集装置通过智能电网中的自动化装置及智能采集技术快速确定设备的运行状态，并通过通信装置传输到系统中，形成完整的运行状态监测数据，为后续故障监测和故障管理工作的开展提供有效参考依据[1]。而智能终端则在采集数据和历史数据基础上实现有效分析和处理，确定设备的运行状态，确定设备是否存在风险隐患和安全问题。尤其是在出现故障后，智能终端能够通过远程控制断路器快速实现故障区域的隔离和处理，从而实现科学诊断和管控。
2.3功能单元
2.3.1数据采集
单元设计前端采集系统主要以FTU设备为核心，在该采集装置基础上配合振动检测装置、红外检测装置、探伤装置等快速进行电力系统设备现场运行状态数据采集。其中，FTU设备不仅能够全面采集10kV配网设备电力数据，还能够结合智能电网控制需求配合柱上开关快速实现区域设备的隔离，从根本上改善了电力系统设备运行管理成效，这已成为新时期10kV智能配网建设的关键。
2.3.2数据处理
单元数据处理时要从系统中的专家数据、网络数据、历史数据等出发，构建知识库形成完整的电力系统设备诊断判据，如风险指标判据、运行状态判据等，构建合理的电力系统设备安全运行阈值。而在故障诊断过程中依照实时采集到的状态数据，形成实时动态数据库，通过专家诊断和故障判断依据，形成最终的诊断结论和可靠的诊断结果[2]。上述数据处理的过程中要明确故障风险系数、故障区域等，从综合数据出发判断故障严重程度，为后续管控和处理奠定良好基础。
3基于ERP的电力系统设备缺陷诊断方法
3.1电力系统设备状态信息采集
电力系统设备状态信息采集装置主要有3种，继电保护故障信息管理系统(ＲPMS)、广域测量系统(WAMS)、数据采集与监视系统(SCADA)。基于ＲPMS、WAMS、SCADA3种采集装置采集多源电力系统设备状态信息，可以有效收集所有的信息数据，改善以往单一采集装置数据收集丢失的问题，这是设置此组合采集装置的优势之一。
3.2电力系统设备状态信息预处理
由于单一采集装置采集到的数据质量普遍不高，为此需要对其预处理，提高数据质量。数据预处理包括数据降维、数据离散化以及数据标准化。(1)数据降维由于是不同采集装置采集的电力系统设备状态信息，因此数据维度不同，为了方便计算和可视化，数据需要降维处理[3]。(2)数据属性离散化采集到的电力系统设备状态信息具有一定的连续属性，并不适用于后续的故障诊断算法使用标准，因此对具有连续属性的数据进行离散化处理是必要前提，不仅能够减少后续诊断时间，还能降低空间开销，增强算法的稳定性和学习精度。数据属性离散化一般需要经历4步，即:步骤1:按照一定的规则对数据连续属性值进行排序;步骤2:预选取数据连续属的划分点;步骤3:按照某种给定的判断标准准确选取划分点，并进行离散化处理;步骤4:判断是否达到终止条件。若达到，则离散完成，否则，则重复步骤3，直到满足终止条件。(3)数据标准化电力系统设备状态信息来源不同，因此格式也千姿百态，导致后续数据无法融合，因此，需要进行一系列的线性变换，统一数据形式。
4系统应用
4.1快速隔离处理
根据电力系统设备故障诊断系统中的各项信息可以快速确定故障位置，利用GIS和GPRS技术有效定位故障区域，开展后续故障处理和维护维修[4]。获取所需数据时直接从界面中直接调取数据即可，或直接观察电力系统设备状态显示图像，也会有相应的故障点、故障信息提示等，确保检修人员能够及时定位故障点，开展相应处理和维修。
4.2配合维修作业
根据电力系统设备故障诊断系统中的各项信息，巡检时对容易出现故障的区域、装置等进行重点巡检，如故障频发区域可以每日进行1次巡检，观察其设备线路是否存在二次故障风险；而不常出现故障的区域则可以定期大检，如在年终检修、月底检修等工作中将上述区域作为巡检内容，逐年或逐月检查，及时消除安全隐患。
结束语：
综上所述，电力系统设备是电力生产、传输、分配等工作环节中的重要载体，因此一旦某个设备发生故障问题，将会直接导致电力供应中断。为此，为了及时发现故障并排除故障，进行有效的故障诊断具有重要的现实意义。本文结合EＲP系统提出了一种电力系统设备缺陷诊断方法。该方法取得了一定成果，但是也存在一定缺点，即实验中仅对电网故障进行了诊断分析，实验对象较为单一，因此得到的诊断准确性可能与实际情况存在一定的误差，有待进一步分析和探讨。
参考文献：
[1]朱晓波.基于工作流的电力设备缺陷管理系统设计[J].决策探索(中),2020(11):61.
[2]冯斌,张又文,唐昕,郭创新,王坚俊,杨强,王慧芳.基于BiLSTM-Attention神经网络的电力设备缺陷文本挖掘[J].中国电机工程学报,2020,40(S1):1-10.
[3]吴斗,蒋何,金鑫,李海.电力ERP系统基于X86架构的分布式数据库技术研究[J].电子技术与软件工程,2020(13):128-130.
[4]皇甫汉聪,肖招娣.基于Apriori算法的电力系统二次设备缺陷数据挖掘与分析研究[J].电子设计工程,2019,27(05):6-9+15.