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

尹恩韬

国网江西省电力有限公司吉安供电分公司  江西 吉安 343000

摘要：在当前大数据时代的背景下，信息、电子等技术在我们的日常生活中获得了广泛运用。在此之中，电力计量装置的重要性逐渐凸显出来，其能直接决定电力计量系统运作时的稳定性，因而当其发生故障时，应当采取合理的诊断技术来对故障原因加以分析，从而才能采取有效措施来处理故障，使得电力计量装置可以正常运行。

关键词：大数据;电力计量装置;故障;智能化;诊断

引言

当今社会，经济发展质量显著提高，对电力计量装置的应用提出了更高的要求，使其故障诊断技术面临严峻挑战与考验。当前在大数据技术背景下，有必要精准把握电力计量装置故障诊断的核心方法与要求，创新智能化方法应用模式，提高诊断效率。本文就此展开了探讨。

1电力计量装置故障诊断方法

在我国，目前广泛使用的电力计量装置故障诊断方法，主要表现为诊断信号、诊断数据模型加上多年来的实践经验来完成诊断工作。现阶段诊断的过程大都依赖于人工操作，不具智能化，所以工作量较大且工作效率较低。因此，随着科学技术的快速发展，智能化技术发展迅速。随着人工智能化诊断技术的不断完善和优化，该技术越来越成熟的应用于检测电力系统计量装置的故障中。但是在实际的收集电力数据阶段，计量装置非常容易出现各式各样的故障，随着采集数据量的不断增长，传统的数据库很难在短时间内对存在的故障进行判断，导致工作效率非常低，无法满足当下用户的需求。而通常情况下，工作人员对电力计量装置故障进行分析时，基本都是按照多年来的实践经验，加上对现场故障的掌握情况来进行故障诊断工作。虽然能更好地解决故障问题，但所需成本较高，工作效率也比较低。因此，在大数据的基础上，新的电力计量装置故障智能化诊断技术出现，能够很好地解决上述问题，能在短时间内找到故障问题的原因，提高工作效率，满足电力用户的实际需求。

2电力计量装置智能化诊断技术措

2.1电力计量装置故障智能化诊断知识库的建立

为有效提升电力计量装置故障智能化诊断的实施质量，必须首先构建基于大数据技术的知识库，将所有可能出现的故障诊断类型纳入知识库的涵盖范围之内，以对电力计量装置的工作情况进行动态监测。在大数据技术环境下，故障智能化诊断知识库得同样具备动态化特征，对其中的数据信息保持动态化删除、修改、更换以及查询等。通常情况下，故障智能化诊断知识库还应包括两个方面，即异常特征模型和专家规则库，以实现对不同类型故障问题的优化处理。对于异常特征模型而言，可建立模块并进行修改或删除，而专家规则库则可实现对具体故障模块数据的导入与导出，实现二者的同步并行。知识库建立后，应对其中的数据信息进行纵向比对，利用逻辑规则，分析电力计量装置的异常信息，诊断该装置中故障的类型。

2.2电力计量装置故障的在线监测

动态监测电力计量的装置是基于分布式系统实现的。为了实现电力计量装置的动态监控，首先要实现的就是检测电力计量装置储存的相关数据。因为这些数据是至关重要的，对整个电力计量装置的正常工作起着决定性作用，但是这些数据的规模十分庞大，如果他们常出现异常情况，就会直接导致电力计量装置即刻出现故障情况，不能正常工作，因此动态监测电力计量装置的相关数据是整个监控过程的重中之重。然后就是要监测数据的访问形式，在实际的电力计量装置工作中，其内部数据的访问基本都是通过流式数据实现的，假如在检测过程中发现不能通过该方式进行数据的访问，就代表着可能有问题存在；对电力计量装置再次进行监测，主要是判断它是否可以处理相对较大的文件，正常工作的电力计量装置可以处理百GB甚至TB的文件，并能对内部数据进行准确的计量，检测发现不可以处理的话，就证明出现了故障。最后，还要监测数据再平衡能否实现，电力计量装置利用预先设定的临界值，将监测数据点转移到其他数据点，检测发现不能实现的话，就证明出现了故障。

2.3采集功率因数变化信息

因为电力计量装置的异常状况具有多样性，所以对于功率因素的变化信息需要进行全面收集，如此方可在异常状况的分析、处理期间提供更有效地保障。此种技术方式通常是运用在检测对象的设计工作中，用于确定断路器的安装位置和负载功率因数等。若是功率因素产生了异常状况，那么便要按照检测的实际特征与原理实行对应的分析，检测的核心重点为，判断功率因素的变化值是否超出允许范围，若是已经超出了允许范围，那么可按照超出程度来判断断路器是否发生了严重事故，对断路器当前状态的正常与否加以分析，然后使用专业化技术手段进行优化。

2.4电力计量装置故障异常信息的诊断

异常信息的出现会导致电力计量装置发生相应故障，因此应针对异常信息做出专门处理，以确保电力计量装置的稳定、高效、精准运行，并对其是否存在故障状态做出研判。在电力计量装置故障异常信息诊断中，必须强化具体操作人员的专业素养，形成“大数据思维”，在面对各类异常信息诊断需求时，主动运用“大数据思维”解决相关难题，以更好地对故障类型、具体位置及规模影响等做出分析。电力计量装置出现异常信息，主要是由于电压回路或电网系统电流回路出现故障，导致电流与电压的起伏波动，应通过报警系统获取警报信息，对故障问题进行分析并处理。

2.5多样化故障预警技术

在动态监控电力计量装置期间，相关工作人员要合理利用故障智能化诊断模型，来检测计量装置的工作情况，极大地降低了计量装置的故障率。如果计量装置不能正常工作即出现了故障，系统就会及时打开摄像头，对电力计量装置的运行情况进行拍照，并将相关的图片传输到主站计算机系统，然后技术人员对相关的信息进行综合分析并找到合理的解决方案。除此之外，智能化故障诊断技术中还存在各式各样的预警类型，其中有文语转换、预警短信等等类型，还可以根据实际的需要进行制作。对于文语转换技术来说，它可以识别不同的语言类型以及音色等，且合成语音的效率高，有效提高了预警技术的可操作性；短信预警就是以手机短信的方式，将故障预警信息发送到绑定的手机上，起到及时提醒的作用；而对于其他定制的预警技术而言，就是根据使用者的实际需要并划定监测范围，合理的部署客户的责任区，不同的责任区对故障预警信息进行分类发送。

结语

基于大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术，首先应当创建相应的智能化诊断知识库，再合理运用异常特征模型与专家规则库，借助分布式系统来对电力计量装置实行在线检测，同时把检测收集到的数据与知识库内的标准数据实行比对分析，以此达成对故障的智能化诊断，并且还能对装置实行动态监测。随着对电力计量装置的各类故障结合运用智能化诊断技术，基于对装置运作情况加以检测与分析诊断，能够及时发现故障问题，并且对故障采取多种方式实行自动化预警，使得电力计量装置的运作更加可靠，同时也让计量结果更为准确，也就促使电力公司的经济效益获得了有力的保障，并且也让其保持良好的市场信誉。

参考文献

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