国电南京李志军：电气设备安全稳定与电力系统运行有直接影响——2018年智慧电厂论坛（二期）

第二个，通过谐波的检测，也是一个新的方法。主要是采集相应的高压设备，比如说电动机，它出现的电缆、电流的分量，这个传感器也是贴在电缆上面，采集电流值分析相应的谐波量，有一个固定的专家库，分析出来比如电机很多典型的故障类型，比如说这个轴安装不了，它在谐波上面主要是2次比较大，通过我们建立谐波的专家分析库，对我们实时检测信号做分析，这个方法也非常有效。

第四方面，今天也是主要讲基于大数据的电气设备智能诊断。大数据，我经常在写论文的时候一般都加双信号，因为大家对大数据概念理解不一样，我这里主要是设备相关的数据。这个图简单做一个介绍，整个是三层解构，第一，主要从现场各种架线、离心包括相应的纸质数据，要获取相关的，按照设备为对象来提相关的参量，可以按照相应的做分析进行数据的建模，建模以后最后按照对象实现它相应的功能，包括告警、诊断、评价、风险评估、统计分析相关的功能。

具体介绍几个技术，第一，基础数据平台。目前针对设备这层，数据平台包括数据的接入系统、数据的存储系统、数据的分析系统、平台管理系统，目前构成这几个系统。

目前数据建模，主要几个建模模型采用了国际化的标准：61850、61968、61970相关数据模型的标准。

这个就是我们多源数据融合、数据获取和转换，因为我们这里几个内容是我们当时和同济大学输配电装备和国家安全技术实验室，他们和国网、南网一起做了两个863的课题，大数据分析技术在输变电设备中的评估、研究应用等两个课题，这两个课题的基础上他们有一些成果，因为我们这个公司和他们有战略合作，实现他们技术的产业化。

这里面介绍数据，其实现在很多设备有很多数据，但是数据很多从现场采集来并不准确，或者很多数据会对你最后做分析起到干扰作用，这些数据过来以后，第一个，除了他要进行分析、建模以外，哪些数据是有效的、哪些数据是无效的，数据的清洗、预处理、评价、数据转化需要很多研究。有了这些数据以后，我可以从设备的台账、工况、缺陷，最后我要提取出来跟我故障诊断相关需要的参量，我要进行参量的总结，参量和故障之间对应的相应关系就需要做很多研究，这块也是我们在这几年做的重要研究方向。

举个例子，人工智能的故障诊断，是变压器的，我们已经实现的一个功能，就是我们实现了变压器的故障诊断从三个方面，第一，基于溶解气体的，第二，基于局放，第三，基于参量的，最后，我们也是通过这些故障诊断的方法想看它有没有故障，以及故障的部位、故障的程度，做的一些相应的研究。

状态评估，这个也是很难的，目前由电网国网、南网起草了评估的标准，有详细的标准描述，包括一级评估、二级评估、三级评估以及不良工况的评估，最后再做综合的评估诊断。时间限制，我不具体介绍。这里面主要是把这个设备的制造和工程实验以及运行过程中做了一些指标、电气实验以及相应部件的可靠性，把这些参量都要拿过来，最后来实现电气设备良好、较好、一般、注意、严重五个状态做一个定义，最后评估结果。

我们的软件，这是我们的框图，可以给用户使用，包括系统管理、交互查询、数据管理、智能分析，目前我们更重要的是在知识图样本库方面一直在不断完善。

这是在我们集团做的几个试点项目的图，简单介绍一下，这个是我们一个变压器，在主画面左边是我们相应的在线数据，点进去可以看到趋势，包括相应告警的分析，这个就是我们异常告警统计的功能。这个图和它是在一个应用下面，我们可以看到最近一次检修的记录、最近一次的实验，这个画面我们关注的这个设备相应的在线和离线数据都能够直观的看到。

同时我们也可以在相应的设备台账可以看到历史的太账包括实验检修的数据，都能够查询到。尤其是可以通过图表的方式来看到哪一您、哪个月进行相应的实验，也是相当于对电厂数据管理提供一个方便。

针对于评估和诊断也做了一些应用，这是具体数据值的展示，以及我们这里面如果有告警的话，我们也是通过这种直观的方式告警，评估出来正不正常以及风险等级，最后如果通过我们相关的数据能评估一下他状态的等级情况。

这是我们已经实现的一部分故障诊断包括预防性处理相应的一些诊断方法。状态评估，也是通过技术评估的参数、以及实验的参数等相应的一些参数最后得出他评估的等级。风险预测，目前我们主要提供像色谱和其他信息做风险评判，这里面也很难，相关的参数比较多。

（发言为电力头条App根据速记整理，未经本人审核）

直播地址：2018年智慧电厂（第二期）