国家电网山东电科院工作人员正在讲解大数据分析系统。

大数据应用时代已然到来。随着国家智能电网发展建设，以大数据、云计算为代表的新一代互联网技术在电力系统应用更加广泛，渐趋成熟。去年国家电网山东电科院成功攻克“863计划”先进能源技术领域课题，近期通过科技部验收，在国内外首次创立基于大数据分析的输变电设备状态评估技术体系，开辟了国家电网大数据应用的新时代，引领我国电力行业进入全新发展境界。

缘起 人工博弈8万台设备

输变电设备在电力系统中至关重要，包括输电设备和变电设备，前者即输送电能的设备，以线路或者电缆形态连接每座变电站。后者即在电能输送过程中将电压多次变低或者变高的设备，是变电站的核心部件，35千伏至1000千伏的变电站内含数百台甚至上千台变电设备。国网山东电科院负责全省输变电设备健康状态的评估。

该院设备状态评价中心主任辜超表示，设备评估时，先从分布在各地市供电公司所辖的输变电设备汇总各类状态信息源数据，通过现场传感器将数据传送至电科院，再对其进行融合、预处理、存储、挖掘计算等，分析得出每台设备是否运行正常，最终把评价或者评估的设备状态结果反馈给所辖供电公司，由他们进行针对性的维护或检修。

2008年山东省约有8万台输变电设备，当数据汇总至电科院后，主要由人工操作计算，只能做部分主要输变电设备开展状态评价和风险评估，对于状态评价，每台设备要评价的状态量最少七八项，最多达四五十项，涉及数据成百上千条，每次人工评价时长达一个半月。当把结果传至设备所在供电公司，数据有效性大大降低。因为设备状态数据更新频繁，一旦供电公司得不到最新的结果数据，无法及时对隐患或缺陷设备进行检修，设备出现故障，造成电能损耗。

2013年，全省输变电设备增至11万台，国网山东电科院开始自主开发系统软件进行状态评价，即输变电设备状态辅助决策系统，用计算机处理代替人工操作，不仅扩充了参与设备评价的状态量和数据量，同时缩短了全量设备评价时间，评价准确率达80%左右。同年与上海交通大学组成科研组，开始研究海量数据挖掘应用于设备状态监测和诊断，次年研究运行检修大数据技术，距大数据时代越来越近。邂逅 “娘子军”领来大数据

大数据即利用互联网技术，将数据分布式存储、分析、计算，应用共享，通过高速网络把数据互通互联，把有价值的数据提取出来。该院设备状态评价中心状态信息室主管杨祎表示，电力系统的大数据概念出现在2012年前后，业内专家一直在研究和完善，随其分布式计算及分布式存储的性能不断加强。2014年，国网山东省电力公司向科技部申报“大数据分析技术在输变电设备状态评估中的研究和应用”课题，正式交由国网山东电科院攻克实践。该院返聘已经退休的首席专家郭志红担任技术开发总负责人，当年55岁的她、杨祎及另一位女研究员林颖，成为核心研发团队中的“娘子军”。

2014年，郭志红带着申报团队进京进行六轮技术评审，经常从早到晚封闭加班至凌晨两三点，持续近四个月。同年6月，郭志红带领团队辗转全国各地，陆续通过科技部远程视频答辩，经过四轮项目审核，再进行课题任务书评审……郭志红带领团队人员过关斩将，换来次年科技部立项批复。

2016年夏天，课题进入技术攻坚阶段，郭志红意外摔伤，导致两节脊椎骨折，需要在家卧床静养，但她仍牵挂工作，每天与技术研发组同事通话一两个小时指导工作，了解项目进度。在身体还未康复的情况下，9月，她忍痛参加技术协调工作会，一天久坐，最后累得直不起身。她的付出换来2017年系统成功上线试运行。

另一位“娘子军”就是杨祎，32岁的她于今年1月份查出怀孕，孕吐两个月，她仅请假一周，开始去上海封闭式准备验收资料，从早加班至晚上九十点钟。6月27日，济南赶上台风，路况复杂。杨祎独自开车参加省电力公司自查验收，把连续两天准备的六七百本资料进行整理，忙完已经是次日凌晨1点。6月28日科技部对“大数据分析技术在输变电设备状态评估中的研究及应用”课题验收成功。至此，经过四年努力，国网山东电科院在该课题上实现“多级跳”，让科研创新从纸上谈兵变成了智慧先行。牵手 国际首创评估体系

输变电设备状态评估大数据分析技术类似医生对人进行健康状态诊断，主要评估19类输变电设备，即变压器、断路器、电流/电压互感器等17类变电设备，还有架空输电线路、电缆输电设备，将原先的仅能评价设备的运检结果扩充至设备运行、维护和气象等多时间维度、多空间维度信息结果，说法也由“评价”变为“评估”。

截至去年，全省输变电设备增至14万台，国网山东电科院诊断包括对输变电设备开展负载能力动态评估（设备能承载的动态负荷值）、状态评价、故障预测和风险评估的四方面工作。根据接入状态信息频率，进行动态实时评估。对14万台输变电设备全部状态量每日近十亿条数据的评估仅需57分钟。如果单台评估，十几毫秒即可。

国网山东省电力公司副总工程师、电科院院长苏建军介绍,“输变电设备状态评估大数据分析系统”已在山东示范应用，系统持续不断地对全省220千伏及以上设备运行实时监测、预警和自动评估。试运行一年，该系统识别检测出设备可能异常并安排持续跟踪检测分析112例，准确预警确认gis悬浮放电、主变油色谱异常等缺陷28例。

该课题首次将大数据分析技术应用于电网装备安全运行领域，从理论和实践上突破了输变电设备状态全面感知、精准评估和主动预测的技术瓶颈；国内外首次创立了基于大数据分析的输变电设备状态评估技术体系，攻克了面向设备状态评估的大数据分析关键共性技术；研制了跨平台数据获取/转换装置，首次建成融合电网、设备和环境信息的设备状态评估大数据分析系统，创建了输变电设备状态检修新模式。 （本报记者 匡名梅）

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