韩璐

摘要：在这个数据信息时代，当前的电力系统变电检修就有些跟不上步伐了，所以我们今天提出通过运用大数据思维，来进行设备的检修、优化、以及策略的制定，提升我们在检修当中的效率和水平。

关键词：大数据思维、检修、定期检修、状态检修

随着我们国家近些年的发展，智能电网的和各种信息平台的建设，让电网企业在各个方面都获得了多层次的大量数据，但是这些大数据目前并不能完全去支撑电网检修等设备一体化的管理。当前的电力系统检修模式，有比较大的短板，制定检修的方案也是往往都存在很多片面性。这就至使我们会浪费很多的人力和物力，然后还得不到检修效率。因此我们要用大数据思维来完成对变电检修策略的科学合理的制定，用来提高我们电力检修人员的工作效率。

一 、大数据和大数据思维的详细讲解

1、大数据

英文名称big data，或者是巨量资料，从名字我们就能看出来他的意思，指的是数据多到没有办法通过一般的软件去处理它，无法在有效的时间内对它进行收集、分析、处理等。但是在可以运行它的处理软件上，通过这些大数据的采集、分析，他会给一个企业的决策起到至关重要的作用，大数据的重点不在于它的容量大，而是藏在深处的大价值。大数据含有四个优点分别是，数据量、时效性、多样性以及数据准确性。大数据的意义不在于它有大量的数据信息，而在于对有意义的数据处理。他可以为我们产业增值。

2、变电检修的大数据

在我们目前的电力系统信息建设中，这个方面都有典型的大数据特点，同时与变电检修有关的业务数据，以及设备的缺陷和设备所处的各种工作环境等等。通过电网的信息化管理都有了显著的提高，数据不断的日积月累，汇集了很多关于设备的信息，通过对这些数据的采集和分析，我们可以清晰的了解设备的各种运行指标，由此一来，我们就可以制定更好的、有效的策略。

3、大数据思维

大数据思维就是为了让企业更加注重数据，充分的利用海量的数据，来发挥数据的作用。在企业方面，大数据既可以帮助企业制定相关的解决方案，还能帮助企业做对于未来的规划和发展方向，在企业管理层，就意味着管理者要时刻注意数据的动向，然后从各个方面去制定业务流程和生产技术的改进方案等，以此来保证企业的正常稳定发展。相对电力检修而言，利用对数据的不断收集和储存来决定检修的策略模式，使检修更加的高效。

二、检修策略的优劣势

在我们目前主要有三中检修策略模式，下面我们就分别对这三种模式进行讨论

1、事故检修模式

这个策略是最早提出来的，也是最简单和被动的模式，就是指在电力设备发生故障后，不得以不检修。它的优点在于可以很有效的去解决当时发生的问题，这种策略都是在电力设备发生故障之后才去采用的，所说可以及时进行处理，但是还是会对企业产生很大的经济损失，也就是俗话说，坏了才去修。

2、定期检修模式

这中策略也可以叫做预防策略，当电力设备越来越多的时候，就相对应出现了这个策略，他是根据设备的使用年限，以及人们总结出的相关经验以及结合资料进行简单制定的检修策略。它会根据一定的科学依据，可以在一定程度上保证设备的使用年限和完好程度，但是对一些突发事件还是无法起到作用的，因为这种策略没有考虑过设备当前的运行的状态以及设备之前的故障历史，因此导致制定的检修计划可能与实际不符合。还有的时候在检修时会因为设备需要拆解和重装导致设备发生故障，这样就无疑浪费了许多的人力和物力，就显得有些得不偿失了。

3、狀态检修模式

状态检修模式就是根据电力设备以前的状态和故障历史，以及现在对设备的检测状态，综合这些因素，在设备发生故障之前就进行对电子设备的检修的模式。

这种模式和之前比较传统的模式相比是有很大差别的，因为它是分析了设备的现在和以前的运行状态，以及现在电力设备的运行环境才制定的检修策略，因此有很高的科学性，并且这种检修模式可以根据不同的设备来制定不同的检修时间，这也从很大程度上提高了检修的精准性，同时节约了大量的人力以及物力。但是这种检修模式也不是近乎完美的，还是存在缺陷，下面就综合案例给大家分析一下

案例展示一

某单位正在开展的基于检修大数据的变电现场智能检修平台项目，实现对传统检修设备的模块化、电气化与信息化改造，该平台分为低空作业智能检修平台、高空作业智能检修平台和高压试验智能辅助平台三大部分。通过基于检修大数据的后台应用、平台化操作与智能化辅助，最终实现现场检修作业的安全化、高效化，以适应变电检修作业量不断增加和设备不断复杂的趋势。

根据以上案例我们可以发现，只靠着状态检修模式是不够应对的，因为设备状态的日常维护和预防检测会存在不足，这样就会发生意想不到的故障。所以，以我们当前的科技水平，做不到对设备的完全的保护和时实监测，这也让状态检修模式有着很大的局限性。

三、检修策略和大数据的结合

根据以上的所述可以发现，不管是各种的检修策略，都是有不同的弊端和局限性，都不能保证设备的安全运行，但是我们可以通过与大数据的结合来制定更加科学有效的检修方案。

事故检修策略：用大量数据来进行整合，可以提前发现设备的应对突发情况的能力，在发生故障的时候可以采取有效的检修策略。

定期检修策略：通过与大数据的整合分析，发现设备长久所处的运行状态，对设备进行评级，就可以制定详细的检修计划。比如该设备的制造材料都非常好，那么我们可以延长该设备的检修时间，相反，我们就要缩短检修时间，也可以避免做一些无用功。

状态检修策略：通过与大数据结合，整理之前设备的状态和给故障历史，对目前设备的实时监测，就可以更加有效的针对每一个设备制定不同的检修方案，同时也可以对设备的生命期限进行管理，对于即将到使用寿命的设备重点关注，并且采取对应的检修方案，所以通过与大数据的整合，就可以最科学有效的进行预测和检修，来保证设备的正常运行。

四、运用大数据思维的案例

某供电公司将一电站投放的时间为2010年10月3 日，设备运行了五年之后，没有发现任何故障，运转情况良好，设备供应商建议是6年之后开始检修，但是通过大数据分析，该地区污染情况严重，之前该地区就发生过分闸线因为污染到时锈蚀而无法断开导致大面积停电的事故，并且此设备有过家族缺陷，大多数设备到一定的年份便会产生故障。所以该供电局领导通过这些大数据的整合后决定提前进行分区停电检修，事后检修是一名员工真发现了分闸线锈蚀的情况，很好的避免了大面积停电的事故发生。

结束语：大数据是新时代发展的一个不可缺少的因素，不只是在我国电力方面，它涉猎的方面很广泛，所以通过新时代与大数据的结合，才会使我们的国家发展的更加迅速，也对提高变电检修水平和效率起着决定性的作用。

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