大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术应用

大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术应用

韩志远

内蒙古电力（集团）有限责任公司锡林郭勒供电公司二连浩特供电分公司 内蒙古二连浩特 011100

摘要：智能故障诊断技术是一种能够实时监测、诊断和自动故障预警的新技术。在此基础上，提出了一种基于大数据的智能故障诊断技术，即建立智能故障诊断知识库，合理运用异常特征和专家规则，以分布式方式实现电能计量装置的实时监测，并将其与知识库中的有关规定进行对比，实现对电能计量装置的智能化诊断和动态监测。在建立了报警系统后，将故障信息传送给技术人员，方便了技术人员的及时处理。因此，本文着重对电力计量设备在大数据环境下的故障及智能诊断技术的应用进行了研究。

关键词：大数据，电力计量装置故障，智能化诊断技术

引言：由于受到大数据技术框架和电力计量设备的实际使用环境等因素的制约，目前电力计量设备的智能故障诊断在实践中仍有很多缺陷，严重制约了电力计量设备的运行效率和运行质量。因此要结合电力计量装置运行的实际情况，来采取有针对性的解决措施。

一、电力计量装置常见的故障

（一）电压计短路或断开

在电能计量设备中，最常见的故障就是电压表的短路和失压。电压计是电压计的关键部件，如果长时间工作在高负载下，极易使电压计短路，从而影响到电压计的精度。此外，如果在生产中出现了一些质量问题，使其在以后的使用中出现了接触不良，也会引起电能计量设备的失效。因此，有关部门要重视对电压表的质量检验，并对其各个部分进行正确地检查，以确保数据的可靠性。

（二）线路的负荷或电阻

在用电时，如果线路负载过大，很容易引起计量设备的烧损，尤其是三相10 kV的三相电力计量系统，三相负荷不能达到均衡，从而造成电能计量设备的失效。此外，线路中的导线通常都有-固定的寿命，如果长期不换的话，会导致线路的电阻变大，导致电能计量设备的工作受到影响。

（三）电力供应系统不稳或零件受损

在电网运行过程中，如果电网不稳定，将会严重地影响到计量设备的正常使用，从而降低设备的工作效率。纵观以往的事故，有很多是因为人为为的失误，造成了线路的失效，从而影响了整个系统的工作。同时，由于功率测量设备的部件数量众多，因此，一旦发生故障，维护工作就会变得非常困难。因此，有关部门在装配零件时，要对其品质和工作性能进行严地地检验，避免以后发生数据不准确等问题。

二、大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术应用

（一）智能故障诊断知识库的构建

在智能故障诊断知识库的构建工作中，主要包括了专家规则库和异常特征库。当电力计量装置在出现一定的问题的时候，可以将异常数据和知识库中的数据进行比对，从而为故障的诊断提供参考。而这就需要相应的管理者对知识库进行更新，并提高数据操作的简易性。

例如在管理模式下，对异常特性进行建模，修改和删除。专家规则库能够完成对模块的输入和输出。而知识库接口则是以网络为基础，进行系统的管理。功能是将数据输入到知识库中，然后将其与异常特征模型、专家规则进行对比，进行分类。每次故障诊断后，对应的知识库都会建立相应的异常特性模型，并能根据计量设备的故障特点，有效地构建故障模式。然而，在实际的故障诊断系统中，存在着大量的缺陷，需要对故障智能诊断知识库进行修正和优化，以保证系统的实时更新。在实践中，由于知识库中的异常特征模型库的内容很多，因此要尽可能地减少不必要的数据，在保证数据的完整性和真实性的同时减少系统更新和维护的难度。而在实际构建的知识库中，也有专门的专家规则，能够及时的保存出任何的错误，从而为技术人员提供了方便。电力计量设备的数据采集是电力计量设备大数据处理系统的核心部件，承担着数据收集等功能，是实现大数据技术的一个重要组成部分。数据采集模块以整个电网的运行状况为目标，形成一个特殊的数据库集群，并将数据导入到指定的区域，保证了数据的高效和安全性。在大数据的背景下，电能计量设备不仅要完成数据的采集，还要进行数据的控制、数据转换等预处理，还要承担数据处理中的一些特殊特性的计算。

（二）电力测试仪的故障在线监控

该设备以分布式系统为基础，实现了对电能计量的动态监控。电力计量设备要进行动态监测，必须对其所存储的数据进行检测。由于这些数据对于测量设备的运行非常重要，所以测量设备的运行非常重要，但由于数据量太大，一旦发生异常，很可能会造成电能表设备的故障，从而影响到电能表的工作。

例如可以监控数据的存取方式，在电力计量设备的工作中，其内部的数据存取基本上都是由流式重新监控，主要是看它能否处理比较大的文档，一个正常的电能计量设备，可以处理大量和大内存的文件，并且能够精确地测量内部的数据，反之，则说明设备有问题。在当前的电力系统中，测量设备所要面对的监测数据呈指数型增长，因此，如何对其进行合理的调度与处理，以满足不断增加的信息量，是衡量仪器是否能够正常工作的关键。通过运用大数据技术，通过存储、操作等功能，实现了数据的分布、存储、线性扩展。 

（三）电力测试设备的故障异常信息诊断

在实际测量仪器出现故障之前，要首先对其进行异常信息的探测，才能对其进行有效地判断。电力计量装置因电压环失效、或全系统电流环失效、水表失效、时钟记录错误、蓄电池电源电压降低等原因而发生故障。

通过与之前建立的知识库进行对比，确认设备是否存在问题。当发生故障时，应对故障类型、位置、大小等进行全面的分析，发现是否有与电力测量相关的设备存在故障异常。在实际应用中，电力测试仪出现故障时可以得到预警和处理。多维分析和智能诊断是电力计量设备的重要组成部分，是电力计量设备的重要组成部分，因此，要始终确保其工作的有效性，实现多维、智能化的诊断，将异常数据的类型、强度等数据模型化，实现由数据化到可视化，并做出正确的判断。当前，由于电力测量装置工作环境的复杂性，在构建和运行多维分析与智能诊断模块时，必须根据不同的特点，运用常用的智能故障诊断技术，在大数据的基础上进行最优操作。

（四）多样化故障预警技术

在电力计量设备动态监测过程中，有关工作人员应合理运用故障智能诊断模式，对仪表运行状况进行监测，从而大大减少了仪表的故障率。当测量设备出现故障时，系统会自动开启摄像机，拍摄下电能计量设备的工作状态，并把有关的图像发送给主站电脑，由技术人员对数据进行全面的分析，并给出相应的解决办法。

例如智能故障诊断技术还有各种不同的预警方式，比如文语转换、预警短信等等，这些都是可以根据实际情况来设计的。在文语翻译技术中，可以区分各种语言、音色等，并且综合出的语音效果非常好，大大增强了预警技术的可操作性。在目前的技术状况下，应用程序模块一般采用 BS结构，也就是所谓的大数据基础平台，通过平台的分析和智能诊断的技术来查询相应的结果，对数据进行一个处理，从而更加精确的对故障进行诊断。 

总结：随着国家终端的数据访问量的增长，系统的数据量也在不断地增长，采集设备的数据量也在急剧增长，如果一直处于高负荷运转状态，那么就会导致大量的故障，而且维修起来也变得更加的麻烦。通过对电力计量设备进行智能化故障诊断，可以有效地提高电能计量工作的效率，提高电能质量，提高电能质量，保证电能质量，增加电能质量，增加电能质量。

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