大数据技术在输电安全应急管理中的应用.pdf

Telecom Power Technology 237 Sep.25,2023,Vol.40 No.18 2023 年 9 月 25 日第 40 卷第 18 期运营维护技术DOI：10.19399/ki.tpt.2023.18.079大数据技术在输电安全应急管理中的应用文晶（国网重庆市电力公司永川供电分公司，重庆 402160）摘要：随着社会经济的不断发展，各行各业对电力的需求也在不断增加。输电线路在运行过程中会产生大量数据，如何更好地利用这些数据提高输电安全应急管理水平，已成为电网企业必须考虑的问题。分析输电线路产生的数据，然后提出基于大数据技术的输电安全应急管理方案，通过该方案实时监控某条输电线路，并通过实际应用验证该方案的有效性。结果表明，该方案能有效提高电网的应急处置能力，保障输电线路的安全运行。关键词：大数据；输电安全；应急管理Application of Big Data Technology In Power Transmission Safety Emergency ManagementWEN Jing(Yongchuan Power Supply Branch of State Grid Chongqing Electric Power Company,Chongqing 402160,China)Abstract:With the continuous development of the social economy,the demand for electricity in various industries is also increasing.Due to the large amount of data generated during the operation of transmission lines,how to better utilize these data and improve the level of transmission safety emergency management has become a problem that power grid enterprises must consider.Analyze the data generated by transmission lines,and then propose a transmission safety emergency management scheme based on big data technology.Through this scheme,a transmission line is monitored in real-time,and its effectiveness is verified through practical applications.The results indicate that this scheme can effectively improve the emergency response capability of the power grid and ensure the safe operation of transmission lines.Keywords:big data;transmission safety;contingency management0引言输电线路分布范围广，线路长且地形复杂，在输电过程中会产生大量的数据信息。由于数据量较大，传统的数据管理技术无法满足输电安全应急管理的需求。目前，国内多家电力企业已建立了基于大数据技术的输电安全应急管理系统。该系统主要应用于电力系统的调度运行、应急指挥、安全监督以及决策支持等方面。在电网安全生产中，输电线路作为其重要组成部分，对其运行状况进行实时监测和应急管理，对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。1输电线路大数据概述输电线路大数据主要包括 3 个方面：一是输电线路的数据，包括输电线路的基础数据、杆塔数据、导线数据、绝缘子数据等；二是电网运行的数据，包括电网的电压、频率、电量等；三是其他相关领域的数据，如气象、环境等。从信息资源价值角度来看，输电线路大数据包括以下 4 个方面：一是输电线路设备的状态信息，主要包括设备运行状态和故障状态；二是输电线路作业现场的环境信息，主要包括温度、湿度、风速和风向等；三是输电线路生产管理中产生的信息，主要包括安全管理信息、生产管理信息和工程质量管理信息 等；四是其他领域的信息，如气象信息等1。从技术角度来看，输电线路大数据的存储和处理技术主要有数据库技术、Web 技术和云存储技术。其中，数据库技术主要包括关系数据库和非关系型数据库，而 Web 技术包括云存储技术、分布式文件系统和 Web 服务等。2大数据在输电安全应急管理中的应用方案2.1大数据技术在电务故障应急指挥中的应用2.1.1数据采集该系统采用的数据采集方式主要有 2 种：一是通过短信、移动 App、微信公众号以及智能终端等多种渠道进行数据的采集；二是通过移动巡检终端，如地理信息系统（Geographic Information System，GIS）巡检车、无人机等，采集现场数据。系统采用“两级三层”架构。“两级”是指主服务器和分服务器，“两级”通过网络相互连接，共同完成系统的数据采集工作。“三层”分别为业务应用层、现场采集接口层以及数据采集接口层。业务应用层主要是针对业务的特殊需求，开发相应的应用功能；现场采集接口层是负责对现场数据进行采集的接口，可以与各个业务系统进行集成，实现数据共享；数据采集接口层主要是负责对现场采集的数据进行处理的接口，可以与各个业务系统进行集成，实现数据收稿日期：2023-07-19作者简介：文晶（1985），男，重庆人，本科，工程师，主要从事电力安全监察的工作。2023 年 9 月 25 日第 40 卷第 18 期Sep.25,2023,Vol.40 No.18Telecom Power Technology 238 共享。“两级三层”架构，使系统具有良好的兼容性和可扩展性，能够适应不同规模的现场数据采集。2.1.2数据分析与处理数据分析与处理指处理采集的数据，提取有用信息，再根据提取的有用信息分析数据，找出问题所在并及时采取有效措施进行解决2。本系统以输电线路运行数据为基础，针对数据中存在的异常值、重复值、冗余数据等问题，进行数据分析和处理。结合电网实时运行环境以及相关历史资料，分析输电线路运行数据中存在的异常值。结合历史资料和相关专业知识分析重复值、冗余数据等问题，分析输电线路故障影响范围及故障原因等方面的内容，判断输电线路故障范围及故障原因。2.1.3结果发布与展示系统将采集数据进行处理后，将处理结果以报表或图形形式输出，主要包括故障统计报表、故障原因分析、故障区域分析以及抢修资源分析等。故障统计报表，系统将采集到故障数据进行统计分析，生成数据报表，对一段时间内的电网故障情况进行统计，并可通过图形或表格显示具体的故障情况。故障原因分析，通过对不同类型数据进行深入分析，发现引起设备故障的原因。例如，对于一个或几个设备进行详细的事故调查，研究其故障发生时设备参数、运行状态、使用环境等因素对设备发生故障的影响；研究如何在复杂系统中快速准确地定位最薄弱环节3。故障区域分析，对采集的故障数据进行统计分析，结合输电线路实际情况，确定输电线路故障范围。抢修资源分析，根据相关数据信息，分析故障发生的原因、故障发生时的地理位置、现场设备设施分布情况以及抢修人员数量等信息，为抢修工作提供参考。2.2大数据技术在输电应急指挥系统构建中的应用2.2.1利用数据平台技术结合云计算综合信息查询利用数据平台技术结合云计算综合信息查询，可以实现信息实时查询，也可以在需要时进行数据统计分析。可以对输电安全应急管理中所需的实时、动态、历史数据进行收集、存储和管理，然后根据业务需要采用数据库技术分析数据，并为相关部门提供决策支持。在输电安全应急管理中，数据平台技术可以结合云计算综合信息查询，实现输电安全应急管理的实时、动态、历史数据的收集、存储和管理。2.2.2利用智能预警技术实现故障定位及原因分析采用大数据技术，通过故障诊断及预警分析技术，分析线路的故障原因，第一时间定位故障点，同时根据隐患排查、管理等相关数据进行线路风险评估和风险预警。利用大数据技术和模型算法分析处理线路上运行的各类监控设备信息，如气象信息、覆冰信息、杆塔 基础数据等数据，得到线路覆冰分布情况、运行状态等信息。利用大数据技术统计分析处理后的数据，得到覆冰情况的发展趋势和分布规律。利用历史上发生的覆冰事故情况分析可能发生覆冰事故区段，得到历史上发生覆冰事故概率，并进行风险评估和风险预警4。2.2.3基于互联网 GIS 技术快速定位抢修维护人员位置在输电线路日常运维管理工作中，需要对输电线路的各种杆塔、基础、塔基等基础设施进行及时的巡检和维护。巡检工作通过人工的方式进行，不仅工作量大，而且效率低下，只能发现设备缺陷、隐患等简单问题，不能发现隐蔽缺陷和隐患。利用互联网 GIS 技术，通过卫星定位、地理编码、互联网全球定位系统（Global Positioning System，GPS）等技术手段，实现对输电线路基础设施的全景监控、信息采集和数据统计分析，并通过 GIS 地图信息技术将线路基础设施信息及巡视人员的工作状态实时发布到互联网 GIS 地图中，实现线路基础设施的全寿命周期管理。在线路基础设施运维管理中，利用互联网 GIS 地图信息技术，可以实现输电线路基础设施的全景监控、信息采集和数据统计分析，并且可根据基础设施的地理位置自动定位到输电线路基础设施巡视人员的位置5。2.2.4建立故障处理专家库按设备或故障现象分类对于输电线路上的故障，现场抢修维护人员通常按照线路重要程度和故障现象进行分类。在进行抢修维护前，先分类设备和故障现象，然后根据不同类别设备及其故障现象来决定采取何种抢修维护方案。通过大数据技术，实现对输电线路上的故障和缺陷的分类，是提升电网应急管理效率、提高电网运行安全性的重要手段，当出现输电线路上的设备或缺陷时，将其自动归入相应类别，这样可以节省在查找、识别设备或缺陷上所花费的时间。以输电线路的设备为例，可以将设备分为高压设备、中压设备、低压设备及其他类别。高压设备包括杆塔、绝缘子、金具等，其中杆塔是输电线路上最重要的基础设施，对输电线路的安全运行具有重要意义若发生故障，会造成输电线路发生跳闸，甚至会引起输电线路发生大面积停电，产生重大影响。因此，在进行故障抢修前，需要将杆塔的信息进行采集并建立杆塔信息数据库，并结合杆塔的状态、位置、属性等信息来进行分类管理，有效避免在故障抢修过程中因为没有对杆塔信息进行准确分类而导致抢修时间延 2023 年 9 月 25 日第 40 卷第 18 期 239 Telecom Power TechnologySep.25,2023,Vol.40 No.18 文晶：大数据技术在输电 安全应急管理中的应用长的情况。2.2.5建立抢险人员电子台账实现快速应急处理根据以往的数据统计，线路上发生故障时，平均故障时间为 24 h 左右，且故障处理人员多为运维人员，由于运维人员专业技能的局限性，往往不能及时处理线路故障。可以利用大数据建立输电线路的应急抢修人员电子台账，将线路上的故障发生时间、故障现象、故障地点、抢修人员以及抢修时间等数据记录到电子台账中，对线路的应急处理有一个提前的了解，从而达到快速进行应急处理的目的，将损失降到最低，提高应急效率。建立应急抢修人员电子台账，对每个抢修人员进行培训和考核，从而使每个抢险人员都能熟练掌握各种专业技能，并且明确分工和职责，增强其责任心。3大数据在输电安全应急管理中的应用效果3.1输电设备智能巡检在输电设备智能巡检系统中，大数据技术可以对海量的输电设备巡检数据进行实时处理、分析和挖掘，从而实现对设备运行状态的精准判断。在此基础上，能够对设备出现的各类故障进行快速定位和处置，进而有效提升输电设备管理工作效率。具体来说，大数据技术能够从以下 4 个方面来提升输电设备管理效率：一是实现对海量输电设备巡检数据的实时采集和监控，将多个不同部门的输电设备巡检数据进行整合分析，形成一个完整的输电设备巡检数据中心，为故障分析提供有效支撑；二是对不同类型的缺陷进行自动分类、统计和分析，实现输电设备故障的提前预警；三是实现输电设备缺陷的智能化分析，通过分类和统计缺陷类型，并制定相应的检修计划和检修策略，提高输电设备的运维效率；四是实现输电设备在线监 测，在系统中可以实时监测设备运行状态，并根据巡检计划安排进行巡检，提高设备巡检效率。3.2输电线路快速抢险利用大数据分析，结合无人机和高清视频，可以实现对输电线路的快速抢险，加快对输电线路突发事件的响应速度。在发生输电线路故障后，通过智能巡检系统，结合无人机和高清视频对故障点进行智能识别，并自动定位和监控故障点。对于现场视频的回传，通过分析故障点所在的地理位置和周边环境，自动识别出故障点的周围情况、人员和车辆等信息，并将其反馈给故障处理人员。例如，2020 年 7 月 3 日 13 时左右，江苏省苏州市相城区供电公司输电运检中心在巡视过程中发现 2 条 220 kV 线路发生跳闸故障。该中心迅速启动应急预案，派出人员赶赴现场，在确保安全的前提下开展现场抢修工作。由于此次故障点位于相城工业园内，该中心与当地政府进行了多次沟通，最终确定利用无人机和高清视频对故障点进行智能识别后开展抢修工作。3.3输电设备的可追溯性建立输电设备的可追溯性，是针对设备现场实际状态，通过移动互联网、智能终端及 GIS 等技术手段，将输电设备运行状态与地理信息、历史巡检数据等关联分析，以直观、快速的方式呈现设备当前运行状态，并分析与统计设备历史运行数据，以提高运维人员对输电设备的整体了解程度。建立输电设备的可追溯性由智能终端来实现，智能终端可以实现以下功能：一是通过数据接口将输电设备巡检数据上传到云平台；二是通过图像识别技术对输电设备进行识别，判断其状态是否异常；三是通过语音识别技术，实现对输电线路中故障点的定位。4结论基于大数据技术的输电安全应急管理方案，可为电网企业提供更加便捷、高效的数据分析工具，有效提高输电安全应急管理水平，促进电网企业的发展。未来，还可以进一步对输电线路大数据进行分析和挖掘，将大数据技术应用到输电安全应急管理中，以提高电网企业对输电线路运行状况的监控水平。随着社会经济的不断发展，电网企业将面临更多复杂的电力问题，如何有效利用大数据技术，提高电力系统的稳定性和安全性将成为未来电网企业需要解决的重要问题，希望本文能够为相关研究提供一定参考。参考文献：1 杨雅雯.大数据背景下城市群联合应急机制的研究 J.山西能源学院学报，2023，36（3）：67-69.2 李攀，周兆军，刘庆杰.基于多维大数据预测的应急灾备统筹救助系统研究 J.计算机应用与软件，2023，40（3）：122-129.3 张勇.基于大数据时代背景的应急管理信息共享研究 J.中国安全生产，2023，18（2）：26-29.4 韩会宾.大数据视阈下地方政府应急预警能力影响因素和提升措施研究 J.互联网周刊，2023（2）：62-64.5 周沛波，马运佳.大数据云平台在石化企业突发事件应急管理中的应用 J.安全，2019，40（4）：20-23.