宁波供电公司将大数据分析与安全生产风险管控有机结合-北极星输配电网

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8月8日一早，浙江宁波供电公司市区第一运维站值班员柴剑波和鲍益民来到220千伏梅梁变电站，配合检修人员处理1号所变手车有可能出现的操作卡滞问题。这是在220千伏洪塘变电站2号所变手车操作卡滞后，该公司变电运维管理人员通过对设备厂家、型号、投运时间等大数据分析后所作出的判断。大数据应用的不断深化和拓展，使许多原本难以捕捉、关联和预知的事情成为实实在在可利用的信息。

宁波供电公司将大数据分析与安全生产风险管控有机结合，在隐患排查、作业安全等方面展开积极探索和实践，取得了一定的成效。

大数据能带来什么

在大数据时代，每个人都是一个大数据源，个体的行为甚至所思所想都可以用数据来表示，用数据来计算。大数据是海量、多样化的数据资源，其变化迅速，价值高，能为人们生活、学习、工作的方方面面都带来翻天覆地的变化。在未来，一个人的生活规律和习惯都将会有迹可循。很显然，大数据能带来的远远不止这些，它还能为企业人财物管理、优质服务、安全生产等带来更多惊喜。

“电力大数据涉及发、输、变、配、用和调度等各个环节，是一份宝贵的战略资产，分析、挖掘好这个‘宝库’将产生极大的社会经济价值。”作为宁波供电公司大数据团队业务应用小组组长，戚浩金负责收集、整理、计划、提炼业务模型和数据模型，致力于电力大数据的研究和实践，还带领团队编制了《电力企业海量实时数据中心服务能力研究与应用》。戚浩金表示，用电数据是一个地区经济运行的“风向标”，还能反映一个街区居民用电习惯、经济收入等。未来，通过电力大数据的高级应用，电网将变得更加智能。

随着国家电网公司信息化建设的不断深入，电力大数据体量大、类型多、价值高等特性日益明显。宁波供电公司从安全生产角度出发，积极探索在大数据背景下深化变电设备缺陷管理、安全生产风险预警的策略和方法，通过对数据的多维深度剖析，寻求安全生产风险管控的最优解。

2015年1月初，宁波供电公司启动基于大数据的电网缺陷分析方法和作业现场安全管理的研究，并开发出相应的风险管理APP，增强作业风险模型的现实应用。

把作业风险“装进笼子”

8月2日上午，在宁波市镇海区110千伏蟹浦变电站主动消缺工作现场，工作负责人张池川点击平板电脑上的作业风险安全管理预警APP，在作业项目栏输入蟹浦变全停，在作业人员栏输入变电一班，点击分析按钮。几乎同时，界面就显示出这项作业的具体操作步骤、风险控制措施、工作班成员等十余条相关联的信息。“仿佛一切都逃不过这个APP的‘眼睛’，它能快速、准确地将作业安全风险‘装进笼子’。”一个多月使用下来，张池川感受到了大数据带给安全生产的化学变化。

作业风险安全管理预警APP体现的正是基于大数据背景的作业风险安全管理预警方法。这里的数据主要是指与现场作业相关的信息。当前供电企业生产作业环境复杂，作业现场点多面广，高空作业、交叉作业、焊接作业等高危作业频繁，提高作业项目的风险预控能力，是供电企业安全管理的关键。该方法通过分析1971年至2015年期间所有的事故案例、工作票和错误操作的海量信息，包括地域特征，天气等环境因素，电网运行情况，作业内容，作业规模，作业设备健康状况，作业人员年龄、工龄、技术掌握情况等，剔除不良数据，识别每项作业风险发生的诱发因素，设定关联参数，分别建立变电检修、变电运维、输电运检、电网调度、配网运检等作业风险关联模型，实现作业风险的及时、精准实时分层预警，提高安全监督效率。

“比如要检修一个220千伏变电站的主变闸刀，就可以通过大数据分析计算，得到最精准、最合理的安全风险防控方案。”大数据作业风险安全管理预警项目主要参与者、宁波供电公司镇海客户分中心安监科科长汪立明做了很形象的解释，他说，最简单的情况，大数据会寻找出与作业现场最吻合的案例，对可能出现的或者前人已经犯过的错误进行预警，如果无法找到，就自动构建一个虚拟环境，分析出各种安全风险。

基于此方法的APP于6月份完成了全部数据的导入，实现了检索匹配功能，并加入了安全管理、每日例会、数据接口、安全模型管理、刚性计划管理等十余个模块，增强大数据作业风险模型的现实应用能力。“在这次大型作业中，我们逐条对可能发生的风险进行了提前管控。”张池川点击操作规程，屏幕上迅速罗列出停送电操作、高压停电操作程序等数十条操作步骤，并在整套作业过程中有可能出现的风险点前标注醒目的红色星号标记，星号数量越多风险等级越高。“每一条高风险操作项目中还包含了多个风险防控提示。”张池川点开其中一条送电前的试验，马上出现两条小提示：送电前两相试验均需手动复位后才能重新合闸送电、按下漏电试验按钮，窗口显示漏电故障和电缆漏电接地电阻值，同时开关跳闸并闭锁，则漏电保护功能正常，紧随其后的是一些错误操作的汇总，以提醒操作人员。

用大数据来治“未病”

在现场作业中，遏住安全风险的咽喉是大数据与安全生产的成功实践。这是相对较为显性的方面，那对于藏匿于变电设备中的隐患，是否也可以通过大数据分析呢?答案是肯定的。基于大数据的设备缺陷分析方法能有效解决这一问题。

宁波供电公司深度分析多年来累积的35千伏到220千伏电压等级的变电设备数据，从更大的视角审视数据之间的关联，包括设备类型、厂商信息、投运时间、缺陷时间分布、缺陷发生时变电站负荷情况等，从而为隐患排查治理和大修、技改等提供有力的数据支撑，做到风险提前防控。

“当某类闸刀发生接头发热、分合不到位或者传动部位严重锈蚀时，我们便通过厂家、型号、投运时间等大数据分析，排查同类闸刀，防范于未然。”宁波供电公司运检部专职姚勤丰指了指缺陷记录表，对于主变套管漏油、有载调压档位失灵、开关气压闭锁等常见缺陷几乎万试万灵。

就在前几天，宁波220千伏雁苍变电站2号主变35千伏开关柜出现放电异响。在消除缺陷的同时，变电设备运维管理部门马上安排了对220千伏侯青变电站同型号开关柜的特巡，结果发现已经出现非常轻微的放电异响，并做紧急处理。姚勤丰说，跟人在冬天容易感冒，在盛夏容易中暑一样，变电设备的某些缺陷也会集中在特定时间段产生，这些也都可以通过大数据分析得到，以便针对性巡视，消除隐患排查过程中因个体差异而出现的盲点。“如果大批量出现某类缺陷的话，就需要安排大修、技改了，而大数据分析的结果还能对大修、技改的顺序按照重要性排列，显得更加精确。”姚勤丰补充道。

这些只是电力大数据应用的冰山一角。相信在不远的将来，随着大数据应用技术的快速发展，电力生产运行数据、运营管理数据等都将发挥更深、更大的价值。

原标题：大数据有大价值

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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