大数据分析在智能变电站运行维护中的应用

文章主要对智能变电站运行维护的重要性进行分析，在此基础上提出大数据分析在智能变电站运行维护中应用的具体策略，支持变电站的稳定运行，具有一定参考意义。

一、智能变电站运行维护的重要性分析

随着现代社会的快速发展，人们对于电力需求越来越重，电能产量与用电量持续增长，为了保证供电的稳定性与安全性，对变电站运行维护提出新的要求，综合考虑变电站的运行状态，开展电能调度与管理。通过变电站的运行维护，能够实现电力调度与管理，突出智能变电站的运行优势，促进电力系统的稳定性运行与发展，为电网建设提供稳定安全的外部支持，确保电力运输的稳定性。变电站作为电力运输的关键环节，通过变电站的运行维护预防各种安全事故的发生，降低故障发生率，减少人为操作造成的设备故障问题。将大数据分析技术运用于智能变电站运行维护中，相较于其他管理模式，这种技术手段的成本较低，技术操作要求较高，通过科学合理的设备维护，融合更多数据信息，支持变电站工作环境的稳定发展。大数据分析模式具有较强的创新性与科学性，动态监测设备的使用状态，及时发现设备损坏情况，支持变电站运行系统的稳定发展，降低电力运输中的经济损失【1】。同时，在智能变电站的日常管理与维护中，大数据分析技术的运用减少管理人员的工作量，建立相对科学完善的管理机制，开展智能化监测与分析，融合更多信息技术、云计算技术等，逐步消除运行系统的故障问题，实现高效的变电站运行管理。

二、大数据分析在智能变电站运行维护中的应用策略分析

（一）构建大数据信息保障系统

在大数据分析运用于智能变电站运行维护过程中，合理运用信息技术、大数据技术，构建大数据信息保障系统，完成智能变电站的动态管理，获取更多运行数据，融入信息保障系统中，便于数据信息的随时获取与运用。为此，合理运用信息化技术、网络技术等，在物联网基础上收集外部信息，为信息保障系统的建设提供基础保障，搭建适合变电站运行的外部环境，开展环境扫描、设备定位，呈现更多数据信息。在这个过程中，工作人员可以利用激光与红外线进行扫描，作为重要的信息收集手段，对变电站的运行环境进行识别与判断，及时获取更多信息，智能变电站设备构建较为复杂，信息保障系统能够及时定位故障位置，认真分析，做出正确的故障类型判断。同时，在信息保障系统中自动分析故障问题的程度，如果只是简单的设备故障问题，可以由专业人员检修，如果属于技术或系统层面的问题，要及时汇报，关注现场实际情况，及时控制，收集更多数据，向上汇报，由有关部门决策，为相关部门提供决策依据，确保数据信息的真实性。另外，变电站的安全隐患也是信息保障的重点内容，为了防止各种安全事故的发生，采取临时处理措施，详细记录变电站的运行维护情况，包括故障类型、发生原因以及处理方法，并分析运行维护的规律，掌握高效的维护措施。

（二）合理运用远程智能控制系统

在大数据分析基础上整合智能变电站运行过程中的各种数据，合理运用信息资源，智能变电站已经采取视频监控系统、移动办公系统、无人监控系统等，辅助运维工作的开展。但是，由于系统之间配合不够密切，工作人员运维管理不到位，工作负担较重，导致变电站的运行存在安全风险，针对这种情况，融合大数据分析手段，开展远程智能控制，在运维中心形成二级组网，实现远程控制与管理。在此基础上，考虑变电站各个子系统的运行情况，设置检验单元，全面收集与归纳变电站运行数据，由运维中心进行统一汇总与分析，为运维活动提供信息保障【2】。同时，还可以合理运用智能化技术、互联网技术，将远程控制与运维系统有效结合，整理与存储各类信息，开展运维业务，注重设备的监测与管理，做好维护检验工作，同时辅助工作人员制定科学的维护计划，推动变电站运维的日常化、规范化发展。对于远程智能控制系统的建设，综合考虑系统功能，建立完善数据库实现各系统的联动与融合，开展二维码管理，将变电站设备直接接入远程控制系统中，完成设备的监测与检查工作。一旦出现设备或系统紧急故障问题，启动远程智能控制系统收集现场数据信息，自动触发预警装置，完成现场保护装置的控制。

（三）建立可视化数据模型

对于变电站的安全管理与日常维护，及时发现与处理隐患问题较为重要，利用大数据分析的方式设置可视化装置，在云算法的支持下挖掘更多数据信息，全面分析变电站的运行状况，检查关键部位的贫困状态，支持运维工作的科学性发展。为此，利用虚拟现实技术，采取侵入式观测的方法，导入变电站的运行数据，建立可视化网络，直观呈现变电站的安全隐患，帮助工作人员制定准确的运维计划。在可视化装置运行过程中，突破设备之间、站点之间数据壁垒的问题，实现主辅结合的系统控制，全方面管理变电站的运行环境，全面检查设备状况与周围情况。同时，可视化管理的方式要求工作人员及时巡查，利用图像识别分析手段对关键部位进行数据生成，呈现最终的巡查报告，由数据库统一管理。例如，可视化装置能够检测设备的实际状况，统一汇总设备的电流、电压信息，完成变电部位的维护。另外，对于变电站设备异常状况，可视化装置能够跟踪调查，设置安全防线，及时上传数据信息，消除潜在的安全隐患，随时确认变电部位的实际情况，完成异常频次的数据分析，确定设备缺陷，制定科学的维护方案。

（四）增强员工的信息素养与专业能力

在变电站运行维护过程中，大数据分析对工作人员的素质能力提出新的要求，为了维护智能变电站的稳定建设，工作人员要不断提高自身专业能力，学习先进技术手段，掌握更多运维方法，正确处理安全隐患和设备故障问题。首先，做好变电设备的数据管理，员工要全面了解设备状态，获取更多数据信息，定期巡查与数据分析，确保设备的运行状态符合相关标准与要求【3】。其次，完成运维检修记录工作，工作人员要综合分析变电站运行过程中的危险点，包括重点维护部位，做好运维记录，上传更多数据信息，及时完成数据的更新与分析。最后，把握交接分析的关键环节，做好预案管理，工作人员要根据设备的运行状态与变电系统的实际情况，核对设备情况并记录，与其他工作人员信息交接，确保大数据分析的连贯性。同时，交接过程中双方人员要开展数据核对工作，确保无误后交接，避免出现数据空档的情况，影响变电系统的高效运行。根据变电站的运行维护情况，优化管理流程，工作人员还要对重大检修项目的执行情况、设备的监管、隐患排查与治理等业务活动进行精细把控，做好数据的汇总与分析。

结语

综上所述，在大数据分析运用于智能变电站运行维护过程中，综合考虑变电站的智能化发展方向，利用大数据分析技术支持变电站的正常运行，及时发现与解决安全隐患，保证变电站运行的安全性。

参考文献

[1]吴军，郑维权.智能变电站变电运维安全与设备维护探讨[J].通信电源技术，2020，37（4）：244-246.

[2]刘兵.智能变电站设备运行维护和检修技术[J].农村电气化，2022(09):94-95.

[3]贺海浪，郜亚洲.智能变电站的运行维护技术分析[J].集成电路应用，2021，38(12):202-203.