大数据时代下的智能变电站设备运营可视化应用

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1、大数据时代下的智能变电站设备运营可视化应用　　摘要：大数据时代下，随着数据的挖掘研究不断深入，可视化技术逐步成为大数据挖掘分析的重要推动方式。与此同时，智能变电站的不断发展建设，积累了大量的业务数据，导致对现场运行设备性能的优劣分析相对来说越来越复杂。针对智能化变电站在运行过程中所出现的各个环节信息，提出一种利用可视化技术方案将各模块信息以图形的格式予以直观展现出来，高效快捷地方便管理人员分析设备性能所存在的安全隐患，当设备或者线路发生故障时可以及时控制故障设备，防止影响其他设备的运行，这样可以降低系统故障的损失，从而提高变电站设备整体的业务水平。　　关键词：大数据

2、；智能变电站；设备性能；可视化　　目前智能变电站已提出全面支撑调控一体助力电网发展方式转变，但是在大数据时代下，客户的能源消耗情况无所遁形。传统的变电站故障信息统计一般是通过打印保护装置动作报告、查看故障录波器录波进行分析，过程繁琐，时间较长。而今智能告警及故障信息综合分析决策技术，已可以妥善处理故障事件顺序记录信号及保护装置故障录波等各种数据，可是很多企业对新一代智能变电站的建设工作没有给予足够的重视，例如投资总额和生命周期。鉴于此，提出依据运营设备的信息采集，提出对各信息模块信息进行数据挖掘，结合专业综合分析筛选定位将设备安全隐患多元化归类，并将分析结果以简洁明

3、了的可视化界面综合展示，进而使得变电站产品运营高质、高效、低风险。4　　1.智能变电站设备可视化整体应用方案如下图所示：　　[报文采集、记录模块][报文监测、解析模块][高精度时钟模块][故障录波模块][故障波形存储][数据清理][分析快][报文存储][数据集成][数据变换][数据归类][XML文档][SVG图像][可视化图像展示][XSP　　技术]　　2.智能变电站设备运营模块的数据信息采集结构图如下所示：　　[报文采集、记录模块][报文监测、解析模块][高精度时钟模块][故障录波模块][故障波形存储][数据清理][分析快][报文存储][数据集成][数据变换][数

4、据归类]　　设备运营模块的数据信息采集结构图　　报文采集、记录模块主要负责报文信息的接收、读取并实时性记录当前时标，同时查看从站上发出的遥测、遥信、电量等数据，并记录遥测、遥信报警信号，对报文错误、重复等进行实时预警。　　报文监测、解析模块主要负责记录各种信息的交互及其过程，然后能对各个模块的信息进行监测和对状态进行评估，根据监测的信息确定报文有无出现异常现象，解析报文传送的正确性、规约一致性。4　　故障录波模块主要负责系统发生故障时自动地、准确地记录故障前、后过程的各种电气量的变化情况，通过对这些电气量的分析、比较、对分析处理事故、判断保护是否正确，通过对故障录波

5、图的分析，找出事故原因，分析继电保护装置的动作作为，对故障性质及概率进行科学的统计分析，统计分析系统振荡时的有关参数，为保障变电站正常安全运行提供了一定的预防作用。　　3.数据采集信息转化成图像架构图如下所示：　　[XML文档][XSP技术][SVG图像][可视化图　　像展示]　　数据采集信息转化成图像架构图　　XML语言即可扩展标记语言。相对于其他几类语言来说，它的灵活性、高效性、可扩展性更为明显。XML可以提供统一的方法来描述和交换独立于应用程序或供应商的结构化数据，不仅能够描述各种应用软件的数据，还可用于在许多不同平台和应用程序之间交换数据，由于变电站系统内数

6、据较多，一般都是以数据库作为整体进行读取，鉴于此，需将数据通过变换、清理、集成、归类等数据挖掘技术进行解析并利用工具生成XML格式的数据库。　　XSP技术即可扩展服务器页面。使用这项技术解决设备性能可视化的好处在于它是基于XML语言二开发的一种开放标准的矢量图形语言，扩展性强，分辨率高，能够轻松地描绘出复杂的图像，同时尺寸小，可压缩性更强，可实现静态内容、动态逻辑、表现形式的分离。　　SVG图像即可缩放的矢量图形。SVG提供了三种类型的图形对象：矢量图形、图像、文本。由于图形对象可进行分组、添加样式、变换、组合等操作，因此，较易更改或复用，不同平台之间都可以使用。　

7、　由于XSP和SVG图像都是基于XML文档格式的，所以二者可以有机地结合起来，将XML文档数据转换为SVG图像，从而直观地展示了设备运营情况。4　　本文针对智能变电站设备运营提出的可视化解决方案，对了解、掌握设备的正常运行和故障状态下的快速性、灵活性、安全性有重要意义，有助于提高变电站整体的安全运行水平和生命周期，同时解决方案易于实施，可广泛推广，是企业未来精益发展的一个趋势。　　参考文献：　　[1]张荣祖，朱扬勇.一个可视化数据挖掘系统中的数据预处理技术[C].第二十届全国数据库学术会议论文集：技术报告篇，2003.　　[2]乐飞.智能化变电站故障系统技术分析