简介：摘要：变电站正常运行的一个重要环节即电气设备，在变电站实际运行的过程中因为各种原因，使得电气设备出现不同程度的损害，将直接影响到变电站工作正常的开展。电气设备的维修是变电站管理的关键环节，将会是现代企业组织生产与管理的重要组成部分。只有将电气的设备维修和管理工作做好，才能有效提高变电站运行效率，并且最大程度地增强电气设备的利用率与可靠性。但是，怎样才能最大限度增强变电站电气设备中检修管理的水平和质量，这是电力企业将要面对的一个重要问题。本文针对这些问题来进行研究分析，希望可以对其他电力企业设备的正常运行，提供有用的建议。 关键词：变电站；电气设备；检修；实践应用 1 目前检修计划的弊端 目前，各变电站均按照原电力工业部颁布的《变电站检修规程》执行计划性检修。《规程》规定，变电站机组大修一般 2 ～ 4 年一次，每次 10~15 天，小修每年 1 次，每次 3~5 天（视具体机型而定），并规定：“到期必修，修必修好”。用以指导检修安排的依据就是这些时间量，只要检修周期已到，不管设备好坏，运行状态如何，就要检修。显然，这种检修制度有失科学性，而且存在如下负面影响。 1 ． 1 淡化技术管理责任，不利于开拓进取 在传统的计划检修制度下，到期必修，按部就班，周而复始，拆拆装装，没有任何灵活的余地，在很大程度上导致了技术管理人员不思开拓进取，技术管理工作在原地打圈圈，僵化了技术人员的思维方式，从目前情况来看，生产技术管理工作跟不上形势的发展，自然与管理体制有关。在计划性检修制度下，由于自己对检修工作的安排无权作主，设备得不到及时检修，检修错位，淡化了设备管理人员的责任，设备出问题了，往“设备事故”上一推了事。 1 ． 2 不利于延长设备的使用寿命 在计划性检修制度下，往往会导致如下的现象：一是检修项目抓不住重点，分不清主次，不是检修过剩就是检修不足。二是由于计划检修时间安排一般情况都较充裕，有缺陷大修理，没有缺陷也修理的现象。本来设备状态还比较好，还有潜力可挖，时间安排了，还是拆开修修为好，怕的是今后设备出了问题说不清楚。三是由于过多的检修拆装，加速了拆装的磨损，本来好端端的设备越修越糟，人为地缩短了设备的使用寿命，不利设备的安全运行。 1 ． 3 不利于提高企业的经济效益 在传统的变电站电气设备的制度安排和检修计划之下，技术人员按部就班对电气设备维修，使得对电气设备的检修针对性不够强，甚至存在盲目性的维修和过度的维修现象，使得原来没有问题的电气设备出现各种问题，极大地降低了设备使用和运行的效率。这种变电站电气设备的传统检修计划存在极大的弊端，会导致电气设备的检修效率逐渐降低，将直接导致大量人力、物力和财力的损失，会造成电力企业的经济出现亏损，将直接的影响电力企业的经济效益。所以，传统的变电站电气设备的检修计划，在一定的程会直接影响到电力企业的运行效率。 2 实施状态检修的必要性 状态检修就是对设备进行全方位状态监督，对设备运行状态、影响安全经济、可靠运行的因素进行综合分析，并对设备进行前景预测，根据结果再拟定检修内容和确定检修时间，真正做到“应修必修，修必修好”。实施状态检修的目地就是科学保养设备，在保障设备安全、经济、可靠的前提下，最大限度地提高供电设备的利用率，降低检修人、财、物的浪费和检修磨损，提高企业经济效益。《变电站检修规程》也提到“：运用诊断技术，进行预知维修是设备检修的发展方向。预知维修与状态检修具有相同或相近的内容，这些都为生产技术管理人员探索先进、科学的检修制度指明了道路。”国外一些高层技术管理专家也指出：“减少停电和缩短维修时间以提高有效性应战为商业经营的目标。”一些国家也都向传统的维修制度告别。显然，传统的计划检修不仅仅制约着企业自身的发展，也跟不上时代的步伐。 3 对状态检修管理的实践 3 ． 1 收集基础数据，完善原始资料 以现代化信息管理手段，详细记录现场数据。采集设备实时状态数据，加强定期测试，累计试验数据。形成原始资料，利用这些数据、资料、定期全面分析，判断设备状态，从中可以发现问题，使检修更具有针对性。关于数据采集的具体做法如下： 3 ． 1 ． 1 分门别类地将全站设备的技术参数、厂家设计规定，按设备台帐方式建立数据录入计算机； 3 ． 1 ． 2 建立设备现有的备品备件数据库； 3 ． 1 ． 3 实现电动机计算机监控系统，有选择地采集现场的一些实时数据，通过不断积累和加工，进行分析整理，建立数据信息库； 3 ． 1 ． 4 建立表示设备运行状态的电量、水头、温度、振动、摆度、压力流量、负载等参数的直方图以及变化趋势的曲线等； 3 ． 1 ． 5 定期（每日或每季）进行分析，做出结论，判断设备是否运行正常。 3 ． 2 完善设备状态监测系统，加强设备异常状态分析 电力企业经过对变电站电气设备的状态监测系统进行设置，能够实现对电气设备的运行实时的监控。比如，技术人员应该将装配有摆度测量装置的仪器安装在电气设备上，一旦设备运行产生异常情况，此装置能够实现对设备异常情况的跟踪和分析，并在实际的跟踪情况中，全面掌握电气设备状态的变化规律，并寻找出发生故障的原因。维系人员则根据该装置寻找出的原因对设备进行具体的检修，以此大大的增强设备检修的效率。 3 ． 3 加强设备维护保养工作，及时消除设备缺陷 设备维修保养工作的好坏，对设备运行状态有着重要的影响，如润滑油的加注，设备轮换运行，甚至设备吹灰等清洁工作，每一项都不应该忽视。我站的一期除灰空压机为进口产品，对油质要求相对较高，因此采取现场定期重新加注润滑油，故障率比以前明显减少，大大提高了设备的可靠性，延长了设备的寿命周期。对设备存在的缺陷应及时消除处理，做到大缺陷不过天，小缺陷不过班。确保设备处于健康运行状态。 3 ． 4 应用统计数据，预测设备状态，首先要找出统计数字与设备状态参数之间的联系 发现有些设备虽然检修周期已到，但其运行小时累计比其他同类型设备少，于是就适当延长了设备的大修周期。而有些设备虽然未到大修周期，发现一些重大缺陷及时进行了处理。由于运用了这种方式进行了预测，每次小修前，就做好了相应的技术准备工作，节省了检修时间。 3 ． 5 合理确定检修项目，尽量缩短检修工期 由于对设备进行了较全面的状态监督和技术分析，掌握了设备的实际运行情况，废除了一些不必要的检修项目，如：每次大修，根据设备的原始监测数据，分析设备各部件的健康情况，大胆取消了一些重大项目，对设备以往大修都是全拆，工期长，工作量大。拆出后未发现存在问题，又重新装复回去，这样不利于工期的顺利进行。 4 结束语 改革传统的检修制度，实施状态检修制度是设备管理的一场重大变革，它不仅仅有利于保证安全生产，降低检修费用，提高设备利用率和企业自身效益，更重要的是有利于培养生产技术管理人员运用科学的思维，正确的观点和方法分析问题，有利于培养尊重实践、实事求是的工作作风和敢于实践、敢于开拓创新的精神。还可使广大基层的设备管理者从过去指令性计划的单纯执行者跃升为自主决策者，有利于增强他们的主人翁责任感和使命感，在社会主义市场经济的条件下，不仅仅是电力企业自身的需要，也是时代的需要，形势发展的需要。 参考文献： [1] 周红 . 电厂及变电站电气设备安装与检修探析 [J]. 黑龙江科技信息， 2011 （ 33 ） . [2] 李峰 . 变电站电气设备安装、检修过程中遇到的问题与应对措施 [J]. 科技传播， 2013 （ 07 ） . [3] 顾洁，杜渐，秦杰 . 基于全寿命周期成本的变电站设备检修模糊规划模型 [J]. 电力系统自动化， 2014 （ 01 ） . [4] 顿珠 . 浅谈变电站电气设备倒闸操作的任务及其原则 [J]. 科技传播， 2010 （ 19 ） .

简介：              摘要：伴随科学技术突飞猛进的发展，信息时代的全面到来，大数据技术应运而生，在互联网、医疗、通信等领域应用广泛，已经取得了良好的反馈结果。笔者针对大数据技术在电力行业中的应用进行分析，希望通过文中的相关阐述能够为电力行业的创新发展注入新鲜血液，促进我国现代化建设的稳固发展。本文主要对大数据概念进行了简要分析，并在此基础上论述了电力行业数据的应用。         关键词：电力大数据；电力行业；数据挖掘         1 大数据概念         1.1 电力大数据定义         大数据概念：大数据技术即 Bigdata ，是伴随计算机技术、信息技术产生的一种能够将海量信息资源进行有效搜集、整理、传递的信息处理模式，在信息搜集和整合的过程中具有超强的决策功能、明察秋毫的发现功能、程序清晰完整的调配功能，大数据技术的产生是科学技术进步的全面体现，是人类在改造自然过程中智慧的结晶。         大数据发展：大数据技术于 19 世纪末在美国率先提出，最早应用于美国的人口普查中；历经时光变迁，无数专家学者的心血凝聚，二战时期大数据技术开始走向成熟；伴随科学技术的不断进步大数据技术独善其身，在数据处理领域独领风骚，受到社会各领域的关注与认可；经历 20 世纪的长足发展，大数据技术为社会发展各环节注入了全新的动力，己然成为引领信息处理技术发展的先驱，开创了数据处理的新纪元。         1.2 电力大数据的特征         电力大数据的特征包括三个方面，即体量、类型、速度。从体量和技术方面分析，电力大数据是指电力行业内电力数据的子集。同时，电力大数据的广义范畴也是其他行业数据无法达到、甚至超越的。在电力大数据的特征中，体量大是较为重要的特征之一。伴随着电力企业信息化发展以及智能电力系统的应用，电力数据的产生速度也随之加快。电力数据的类型包括结构化、半结构化及非结构化等多种数据。能源数据和气象数据对于电力数据的应用有很大影响，也是电力数据实现关联分析的基础要求，而这也会提高电力数据的复杂度。电力大数据的速度特征是指电力数据的采集速度、计算速度和分析速度。由于电力系统中业务处理有着严格的时限要求，只有达到实时处理目标，电力大数据的速度特征才能得到充分体现。         2 电力行业数据的应用研究         2.1 大数据技术对国家电网建设的意义         在电力行业中，电网是将发电和用电进行联系的基础设施和设备的总称。面对全新的发展形势，国家已经将智能电网的全面建设纳入到战略规划中予以把握。大数据技术对电网建设的意义表现在以下 3 个方面。         （ 1 ）发电。大数据技术能够整合社会范围内的电力需求，同时能够预测一段时间内的用电负荷，发电领域依据信息报告进行有步骤、有策略的间歇性发电，有利于生态文明的建设。         （ 2 ）输电。大数据技术能够全面搜集和处理输电线路中的各类信息，保证输电线路的正常运行，能够最大限度地降低电网损害率，有利于智能电网的落成。         （ 3 ）用电。通过大数据技术对广大电力用户的用电需求进行整理和分析，结合先进的电力市场营销策略，有意识地引导社会范围内的节能用电理念，推动电力产业的 “ 集约化 ” 发展。         2.2 电力规划中大数据的应用         随着电力配网规划业务覆盖范围的不断扩大，电力企业对电力行业数据的采集、计算和储存也有了更严格的要求。在电力规划中，电力大数据在用电量预测、空间负荷预测等方面的应用价值也能得到提高。比如，电力数据在用电量预测中的应用。依据大量历史用电量数据，以及规划面积、历史人口与国民经济等数据的变化，预测区域的用电量，以便支撑电力规划设计的实现。电力大数据在空间符合预测中的应用价值主要表现在基于区域占地面积、容积量、行业建筑面积密度、占地面积密度以及行业总负荷值等相关数值，对电力行业的空间符合进行预测，并将预测结果作为电力行业规划的支持依据。         2.3 电力检修中大数据的应用         电力设备状态信息的获取方法是多种多样的，而当前电力行业较常使用的获取方式是利用不同类型的传感器来实现对设备信息的实时获取。视频作为一种传感器，其也是获取电力设备信息的有效方法。伴随着视频智能化技术的产生和发展，电力企业对变电站表计、刀闸的状态和读数的采集、计算也能得到实时且准确。依据相应的大数据技术，电力检修中大数据应用价值的提升主要表现在状态评价、趋势分析和实时报警等方面。从状态评价方面而言，利用视频智能识别技术对电力设备基础运行数据及设备状态量进行采集和分析，对电力行业建立综合评价模型有很大帮助，据此得出的电力设备健康状态也会更加准确。从发展趋势方面分析，根据电力行业历史数据的趋势分析结果而建立的数学模型，能够准确地反映电力设备运行状态，也能够更详细的反映电力设备所出现的故障，这对电力企业掌控电力设备运行状态有一定的帮助。从实时报警方面而言，利用视频监控技术和安防技术，可以及时发现表计变化、非法入侵、发热缺陷等对电力设备运行造成影响的因素，并实现实时报警，这对电力企业保证电力设备正常运行有很大帮助。         2.4 电力设备运行中大数据的应用         电力设备状态管理属于电力企业的运行业务模块，这一模块对电力系统运行和校验的完善有很大影响，也能够提高电网运行的安全性和可靠性。目前，电力设备状态管理的实现仅仅是依靠其他调度业务所记录的设备状态，缺乏对未来设备状态的预测结果，这对电力设备状态的管理有一些影响。随着电力行业调度业务范围的逐渐完善，电力企业运行业务模块的提升也迫在眉睫。依据电网设备台帐和设备拓扑等电力信息，可以从历史查询、设备数据质量及断面预测等方面分析大数据的应用。历史查询是指实现电力设备数据的储存，以便电力人员能够快速直接的查询电力设备某一时刻的运行状态和操作过程；设备数据质量分析是指利用设备状态断面信息获取电力设备的相应信息，并将此信息与系统设备状态的互检结果进行对比，从而达到对其他系统进行检测的目的；断面预测是指依据大量历史状态数据，对电网调度规则进行总结，并在任意时刻断面上，对获取的设备状态变化信息进行智能化的编排，以便在此基础上演算未来某时刻的设备调度操作历程，从而实现对电网未来某时刻设备断面的预测。         2.5 电力行业建设中大数据的应用         在电力行业建设中，电力系统的年管理项目多达 2000-3000 。然而，由于受到电力企业自身处理与储存能力的限制，部分管理项目只能留存少量信息，这不仅使得电力管理人员无法详细的了解电力管理项目，也导致电力管理项目缺少相应的决策数据支持，而这也是导致电力大数据不能得到充分利用的重要影响因素。在电力建设中，大数据的应用价值可以从下述几方面得到增强：一是电力系统非结构化数据储存能力可以得到提升；二是现场信息采集范围可以得到扩大，数据采集频率可以得到提升；三是利用大数据技术，可以实现对非结构化数据分析能力的增强，在此基础上，电力建设管理过程也能得到更智能化的管理和监控。         3 结束语         大数据技术的广泛应用是未来社会发展的必然趋势。将大数据技术应用到电力系统必将促成电力行业的全新发展，加快智能电网的建设步伐。希望通过本文的阐述，能够引起电力部门和电力工作者对大数据技术的关注，变革传统观念、创新工作方法、整合先进技术，促进电力事业的长足稳定发展，为现代化建设提供基础性保障，加速社会主义事业的发展步伐。         参考文献         [1] 陈超，张顺仕，尚守卫，孙飞 . 大数据背景下电力行业数据应用研究 [J]. 现代电子技术 .2013 （ 24 ） .         [2] 李皎 . 大数据时代到来对电力行业发展提出新要求 [J]. 华北电业 .2012 （ 4 ） .