简介:摘要随着经济社会的发展,我国对电力的需求不断增加。110kV及其以下电网为人们的生产生活提供了充足的电力资源,在我国经济社会发展中发挥着重要作用。而变电检修作为电网中的一个重要组成部分,在保证电网安全运行方面发挥着重要作用。在电网运行中,变电检修是一个高技术、高难度的工作。近年来,随着科学技术的发展进步,变电检修技术也达到了一定的发展,为变电检修工作的顺利开展提供了技术支撑。但是,在实际的操作过程中,还存在检修目标不明确、检修人员素质偏低等问题,严重影响了检修效果,不利于电网的安全运行。
简介:摘要: 随着我国经济的飞速发展,人们对电能的需求也越来越大,供电企业逐渐向着信息化趋势发展,电力物联网随之产生,电力企业通过应用先进的网络技术,不但能够实时监督设备的运行情况,避免安全事故的发生,还能够促进配电线网具有安全性和稳定性,因此,本文针对电力物联网建设中的关键技术进行分析,希望通过本文的阐述,能够为相关人士提供参考和借鉴,从而有效促进电力企业向规范化和高效化趋势发展。 关键词: 电力企业 物联网建设 关键技术 一、引言 随着我国经济的飞速发展,科学技术也在不断进步,电力企业在网络技术的支撑下逐渐向智能化和信息化趋势发展,电力物联网也在这种全新的形势下营运而生,电力物联网的建设不仅能够提高电力企业的生产效率,还能够为人们提供安全可靠的电力能源。由此可见,电力物联网的建设无论是对电力企业的发展还是对人们的生活生产方面都有着积极意义,在未来也有着较为广阔的发展前景。 二、电力物联网的特点 电力物联网技术能够对电力企业中的主要内容进行感知、识别、控制等等,其中包括:电力生产相关设备、电力生产工作人员的信息、电力生产的环境等方面,电力物联网技术能够集多种高端技术与一体,具有智能化、自动化等优势,在运行过程中通过传感器等端口能够及时收集有效的信息和资料,并对信息资料进行科学的分析和处理。由此可见,电力物联网能够有效提高电力企业的生产效率和生产质量,是电力企业在未来发展中的必然优势。 三、电力物联网建设中的关键技术 (一)数据通信技术 电力企业中的电力服务系统通常以呼叫中心为核心,利用先进的网络技术将各种服务资源进行归纳和整理,从而为客户提供及时准确的服务,电力服务系统可以针对客户的详细信息施行一系列的服务项目,改善了传统人工服务中前台、后台等诸多复杂流程,通过互联网技术将服务项目进行集中,其中包括:业务咨询、故障处理、问题查询等等。由此可见,电力物联网技术能够对电力设备以及客户信息进行整合,从电力企业角度进行分析,通过电力物联网的建立能够将电力企业中的管理措施和业务流程进行统一,从客户角度进行分析,通过电力物联网能够实现咨询、投诉、故障报修等项目,想要充分满足电力企业和客户的需求。需要通过先进的数据通信技术进行辅助,需要在电力物联网中设立信息处理中心,从而能够将电网系统的线路养护、维修检测部门与客户进行连接,从而能够在发生故障时及时的将客户需求传达给技术人员,使故障报修工作更加简洁和及时,从而能够充分发挥数据通信技术的积极作用。另外,通过数据通信技术还能够在线进行远程控制和截图,是技术人员能够第一时间了解故障位置和故障原因,从而及时采取措施进行处理。与此同时,数据通信技术还有一项极其重要的优势,即能够自动检测配电线网的运行状况,并且有效的排查运行过程中存在的安全隐患,从而能够促进配电线网稳定运行。 (二)测量技术 测量技术是电力物联网中极其重要的一项技术,通过先进的参数检测技术,能够实时监督和检测电力系统中的数据,并且可以及时的将所检测出的数据传递到信息处理中心,通过信息处理中心对大量数据的科学处理和分析,能够对电力系统的运行状况进行全面的掌握,由此可见,测量技术可以及时发现电力系统在运行过程中是否存在安全隐患问题,并且能够对供电、停电等情况进行自动化处理。 (三)智能设备技术 随着我国科学技术的不断发展,高新技术装备也在不断的完善,电力物联网想要充分发挥自身的作用和功能,需要充分做到与时俱进,在发展过程中不断创新和升级,通过引进先进的技术向智能化趋势发展,对于电力物联网建设中的基本元件,需要选择性能较好的材料进行制造,充分达到储能效果好的需求,另外,还需结合智能设备完善和优化相关技术,从而使智能设备在具备稳定性的同时达到低消耗的效果。 (四)海量数据的处理技术和计算技术 通过电力能源系统连接的成千上万个物联网设备将会生成大量数据,这些数据具有高速生成、类型多样、时效性要求高、准确性不一致等显著特点,使得数据的存储、共享和管理的过程都变得更加困难。如何通过有效的处理和计算方法将众多数量的数据转化为有价值的信息是一个严峻的挑战。 大数据的处理和计算技术将赋予物联网类似于生物神经系统对信息的认知和分析能力,这使得物联网从最初的仅以传递信息为主要目的的连接型网络,向通过处理信息以达成特定的服务为主要目的的智能型网络转变。很多学者针对具体的电力应用领域提出了相应的数据驱动方法来解决数据的处理、分析和计算的问题。 在配用电数据采集、聚合、处理和应用等方面提出了以大数据平台为基础的整体构架,设计了基于流处理和批处理的数据驱动方法,提出了适用于多维大数据用电行为分析的随机矩阵相关性算法。 基于随机矩阵理论对“西电东送”交直流输电通道线损率的关联特性进行分析。利用线损大数据构建出实验矩阵数据源与对比矩阵数据源,将平均谱半径作为关联特性的量化指标,计算出实验矩阵与对比矩阵的平均谱半径以量化线损率之间的关联特性。 针对电力生产安全事故诱因的分类和识别问题建立了事故诱因分析体系,对不同类型的事故进行了布尔离散化,进而运用 Apriori 算法进行深度关联规则挖掘,从而实现对事故关键诱因的筛选和分析。 (五 )智能转换技术 电力系统在运行过程中所得出的数据,通常情况下是人工无法进行分析的代码形式,为了能够科学的对数据进行分析,需要通过智能转换技术将无法读取的代码进行及时的转换,从而形成人工可以读取的信息,从而能够使技术人员对电力系统的运行状况进行了解和掌握,从而有效提升工作效率,促进电网系统安全运行。