浅谈大数据技术在继电保护领域的研究与应用

王光华

国网白银供电公司  730799

摘 要：

在科学技术不断发展进步的同时，数据信息的应用也越来越普遍，我国经济不断的发展也带动着各个行业的不断进步，而电力应用在企业发展进程中起着关键性的作用。因此，大数据技术在电力行业中的发展进步显得至关重要，本文主要通过对电力行业中继电保护领域大数据技术的应用进行深入的探究分析。

关键词： 大数据技术; 继电保护; 研究; 应用;

引言：

随着大数据技术的发展，为继电保护的智能性提供了新的发展方向。继电保护发展也有了更高层次的研究的技术参考。继电保护系统作为电力行业传统专业技术意义非常大，结合大数据技术具有较高的先进性，能够快速提升智能水平。因此，如何继电保护领域中使用大数据技术成为了电力系统发展新的研究课题。

大数据的定义及特征

大数据的定义到目前为止，大数据这一词汇还未有统一标准的定义，许多研究人员对此都有各自的定义，应用最为广泛是由IBM提出的大数据5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。结合大数据的5V特点，目前相对来说比较公认的大数据的概念为无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的特征

容量、种类、速度、可变性、真实性、复杂性、价值成为大数据的七大特征。其中，所考虑的数据的意义和潜在的信息由数据的大小来控制，即容量；多种多样的数据类型即为种类；速度就是获得数据的速度；可变性成为处置和进行有效管理数据过程中的阻碍；真实性由数据的质量来体现；复杂性主要是指繁多的数据量, 来源广泛；价值则体现在合理运用大数据，通过低成本来达到高价值地实现。

大数据技术与继电保护装置的联系

继电保护，是在电力系统中，对发生的故障或者异常情况进行检测，直接将故障隔离、清除或者通过发出警报，由值班人员对故障部位进行检修的一种重要措施。继电保护的基本任务是：当电力系统发生故障或者出现异常工作状况时，尽可能地在最短的时间和最小的空间内，保护装置自动清除障碍，或者发出信号通知工作人员进行障碍的清除，从而使设备损失及对周围电力方面影响达到最小化，并且在电力系统中，继电保护装置会与其他自动化设备相配合，尽量减少事故引起的停电时间长这一问题出现的次数，增强电力系统运行的可靠程度。在继电保护范围内，大数据技术可以将电力数据分类整合，使电力系统的层次明晰，还可以通过深层次的数据报表等有科学依据的结论对未来行业发展有更合理的规划，并且通过数据结果对继电保护装置进行性能方面的加强，也会进一步地加强对电力系统以及电网的保护进而得到不断发展。

三调控运行数据

1目前,调控系统形成的继电保护数据有各单位的保护设备信息、运行信息、在线监视信息等,此部分数据来源于调度管理系统中的继电保护统计分析和状态检修模块,以及智能电网调度控制系统中的继电保护定值在线校核与分析、在线监视与分析等模块,数据类型有文本、数值、图片、录波数据等。1)设备数据。国家电网公司利用调度管理系统的继电保护统计分析及运行管理模块,实现了220 k V及以上电压等级保护设备信息的管理,并统一了制造厂家、电压等级、型号、版本、类别等,建立了设备描述标准数据模型。通过对数据开展核查,保证了数据质量,为统计分析和数据挖掘奠定了良好基础。此部分数据类型为文本和数值。

2运行数据

运行数据包括保护设备发生异常、电网发生故障、运行巡视时保护设备发出或人工获取的数据,还包括一次设备的实测参数,以及根据实测参数和运行方式计算得到的继电保护整定定值、智能变电站内配置的变电站配置描述文件(Substation Configuration Description,SCD)、配置过的智能电子设备描述文件(Configured IED Description,CID)等各类运行相关文件。数据类型为文本、数值、图片、特定格式文件等。

3在线实时数据。在线实时数据是指保护设备从变电站到调度端在线传输的信息,包括保护设备内部的告警、动作、模拟量、开关量、内部逻辑节点信息,以及保护设备和故障录波装置实时记录的录波文件。主要数据类型包括文本、数值、录波文件等。以一座智能变电站为例,在线实时保护告警信息、在线监测信息、状态变位信息、中间节点信息、动作信息等,数据量约为50 GB/天·站,截止2019年,国家电网公司110 k V及以上电压等级智能站全网数据量约120 TB/天。智能变电站保护设备在线数据量见表1所列。

大数据技术在继电保护范畴内的应用探究

大数据技术在继电保护领域的应用

设备分析评价与状态评估设备分析:通过运用数据参数对设备使用寿命、电压级别、设备类型以及分布情况进行分析。设备评价:使用相关指标，对设备的牢靠性做出指标分析。状态检查修理：结合检修对策模型，得出不同检修方案，对不同健康水平的设备进行专门的检查维修。状态评估：根据继电保护系统的各种参数，评估出保护设备当前的运行状态。

智能运维与透明管控继电保护远程智能运维：将保护设备信息与检修信息、运行信息等关联，进行安全措施分析，对远程智能巡视周期相关信息进行分析。透明管理控制：保护设备通过身份识别技术将现场信息实时反馈给值班人员，从而达到对现场运营状况的透明管控。（二）应用过程中存在的问题大数据是把双刃剑，大数据在给继电保护带来机遇的同时，也存在着一些问题与缺陷。

数据共享程度不够。大数据技术的特点是通过对相关联的复杂的数据进行梳理，挖掘潜在信息从而整合出所需的最终数据价值，这就需要继电保护的每个单位都能够拥有整个系统中的各项数据，从而使保护装置与重启系统装置更加完美的契合。

数据信息的质量低下，对数据的掌控能力弱。数据信息质量低直接影响继电保护装置中数据分析的准确性，缺乏完整的数据掌控系统及数据信息收集流程。

电力系统未形成统一的数据信息系统。数据信息相对孤立，使得继电保护领域无法得到全面的高质量的信息，对故障的消除造成一定程度的影响。

大数据专业人员匮乏。大数据在继电保护领域的应用不断深入，需要通过专业人员对信息数据的分析应用才使得继电保护系统更加完善，专业人员的缺失也会阻碍电力行业的发展。

（三）对所出现问题实施一定的策略优先，要形成统一的数据信息系统需要通过对继电保护领域多方面信息的融合。在这个大数据时代，大数据作为电力企业进行决策的根基，需要通过对数据的积淀与深加工，挖掘出潜在信息的价值，使大数据的作用发挥到极致，进而能够使企业做出更好的决策。为了达到这一目的，只通过传统的数据处理方式难免会有些不合适，因此需要通过数据挖掘技术来达到这一目标。数据挖掘技术是一种从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的技术。我国电力市场模式在不断发展变化，目前正处于过渡阶段，高质量的数据成为大数据发挥作用的重要条件，数据挖掘技术作为大数据发挥效用的手段，同样在运用此技术的同时，也要注意信息的安全，防止信息外流所造成的不必要的麻烦。将最后所得的信息进行分析提炼，按照一定标准进行分类归纳。最后，技术人员是对数据信息进行探究的关键，加强研究型与实践型人才的培养，制定出吸引人才的方案，并对技术职员的激励体制进行完善，从而达到解决专业职员匮乏的目的。

结束语：

在当下这个科学技术迅速发展的时期，大数据技术的应用也普遍存在于人们日常生活生产中，电力在人们生活中也是不可缺少的一部分，在继电保护领域中应用大数据技术对电力系统以及电力行业也有一定的积极影响，因此采取建立统一的数据信息系统，引进充足的专业能力强的人才，获得高质量的信息这些措施至关重要。

参考文献

王继业, 王德林, 杨国生, 等.大数据技术在继电保护领域的研究与应用[J].电力信息与通信技术, 2016 (12) :1-8.

[2]范明霞.大数据技术在电力行业的应用研究[J].无线互联科技, 2016 (1) :143-144.