基于大数据的电力系统设备状态检修决策模型构建

一、引言

电力系统设备长期运行过程中，受环境、负荷等因素影响，易出现性能衰退与故障隐患。传统定期检修模式按照固定周期开展维护工作，难以适应设备实际运行状态，存在检修资源浪费或故障风险遗漏等问题。随着智能电网建设推进，电力系统中传感器、监测装置广泛部署，产生了海量运行数据，涵盖设备电压、电流、温度、振动等多维度信息。大数据技术能够对这些数据进行深度挖掘与分析，揭示设备状态变化规律，为状态检修决策提供数据支撑，推动电力设备管理从经验驱动向数据驱动转型。

二、电力系统设备状态检修面临的挑战

（一）数据复杂性与异构性

电力系统设备运行数据来源广泛，包含变电站监控系统、输电线路在线监测装置、设备台账记录等。数据类型多样，既有结构化的运行参数数据，也有非结构化的故障录波文件、图像视频信息，且不同设备、不同厂商的数据格式与传输协议存在差异。数据的复杂性与异构性导致信息整合难度大，传统分析方法难以有效处理，影响设备状态评估的准确性。

（二）设备状态演变的不确定性

设备状态受环境温度、负荷波动、历史故障等多种因素综合影响，其性能衰退过程具有非线性与不确定性特征。部分隐性故障初期表现不明显，难以通过单一指标判断；不同设备在相似工况下的故障模式也存在差异。传统基于阈值判断的检修策略无法适应设备状态的动态变化，亟需更科学的评估方法捕捉故障早期征兆。

（三）检修决策的多目标约束

电力设备检修决策需兼顾安全性、经济性与可靠性。过度检修会增加运维成本，影响设备使用寿命；检修不足则可能引发停电事故，降低供电可靠性。此外，检修计划还需考虑电网运行方式、负荷平衡等因素。如何在多目标约束下制定最优检修策略，实现资源合理配置，是当前面临的重要难题。

（四）设备健康度评分体系构建

为实现设备状态的量化评估，需建立统一的健康度评分体系。该体系以设备基础参数、历史故障记录、实时监测数据为依据，结合专家经验设定各指标权重，通过层次分析法或熵权法等权重计算方法，将多维度特征参数转化为 0-100 的健康度评分。评分结果可直观反映设备健康状态：90分以上为正常状态，70-89 分为注意状态，50-69 分为异常状态，50 分以下则判定为严重故障状态。此外，引入动态权重调整机制，根据设备运行年限、环境变化等因素，自适应优化指标权重，确保评分体系的时效性与准确性。通过健康度评分，运维人员可快速定位高风险设备，为检修决策提供明确导向。

三、基于大数据的设备状态评估方法

（一）多源数据融合技术

通过建立统一的数据采集与管理平台，整合设备运行数据、历史检修记录、环境监测数据等多源信息。采用数据清洗、转换与标准化技术，消除数据噪声与格式差异，构建设备状态数据库。利用数据融合算法，将不同类型数据的特征进行关联分析，例如结合设备温度数据与负荷曲线，更准确地判断设备发热异常原因，提升数据利用价值。

（二）设备状态特征提取

从海量数据中提取能够反映设备健康状态的关键特征。对于变压器等设备，可提取油色谱数据中的气体浓度变化趋势、绕组直流电阻波动特征；对于输电线路，分析绝缘子泄漏电流、导线弧垂变化等指标。通过主成分分析、相关性分析等方法，筛选出敏感度高、区分度强的特征参数，降低数据维度，为后续状态评估模型提供有效输入。

（三）智能评估模型构建

采用机器学习与深度学习算法构建设备状态评估模型。神经网络模型能够自动学习数据特征与设备状态之间的复杂映射关系，通过训练大量历史数据，实现故障类型与严重程度的分类预测；支持向量机模型在小样本数据情况下具有良好的泛化能力，可用于局部放电等故障的识别。结合设备运行工况与环境因素，动态调整模型参数，提高评估结果的准确性。

四、大数据驱动的检修决策模型构建

（一）决策目标与约束条件设定

明确检修决策的核心目标为最小化设备故障风险与检修成本之和。约束条件包括电网供电可靠性要求、检修资源（人力、物资）限制、设备停电窗口时间等。通过量化各目标与约束，建立多目标优化函数，为决策模型提供数学基础。

（二）模型架构设计

构建包含数据层、分析层与决策层的三层架构。数据层负责数据的采集、存储与预处理；分析层利用大数据分析算法评估设备状态，预测故障发展趋势；决策层基于分析结果，结合优化模型生成检修策略。各层之间实现数据交互与功能协同，形成完整的决策支持体系。

（三）智能决策算法应用

采用遗传算法、粒子群优化算法等智能优化算法求解检修决策模型。这些算法通过模拟自然进化过程，在解空间中搜索最优或近似最优解，能够有效处理多目标、多约束的复杂决策问题。结合设备状态预测结果，动态调整检修计划，实现检修资源的合理分配与风险防控的精准施策。

五、模型实施与优化策略

（一）模型验证与修正

通过历史数据回溯与现场实测相结合的方式验证模型有效性。将模型输出的检修决策方案与实际运维记录对比，分析决策结果的准确性与经济性。若存在偏差，需重新检查数据质量、模型参数与算法逻辑，对模型进行修正优化，确保决策结果符合实际需求。

（二）动态更新机制建立

电力系统运行环境与设备状态不断变化，需建立模型动态更新机制。定期采集新数据对模型进行再训练，更新设备状态评估标准与决策参数；当电网结构调整、设备改造等重大事件发生时，及时调整模型架构，使决策模型始终适应系统变化。

（三）人机协同决策模式

将模型决策结果与运维人员经验相结合，构建人机协同决策模式。模型提供数据驱动的检修建议，运维人员基于专业知识与现场实际情况进行综合判断，修正决策方案。通过这种方式，既能发挥大数据分析的客观性与准确性，又能弥补模型对复杂工况适应性不足的问题。

六、结语

基于大数据的电力系统设备状态检修决策模型，通过整合多源数据、应用智能算法，实现了设备状态的精准评估与检修策略的科学制定。该模型能够有效解决传统检修模式的局限性，提升电力系统运行的可靠性与经济性。未来需进一步完善模型对复杂工况的适应性，加强与物联网、人工智能技术的深度融合，推动电力设备运维向智能化、自主化方向发展，为智能电网建设提供技术支撑。

参考文献

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