黄毅之 倪文杰 王淅蓉 滕浩斐 徐梦达

摘要：当前，我国电网建设已进入大规模提升阶段，而且在电网建设改造方面，我国需要花费大量的物力、人力及财力，电网企业的运营环境也越来越复杂，这就使得电网企业面临着极大的压力，其不仅需要确保供电服务的优质性，还需要对投资支出进行不断优化。面对这一现状，电网企业需要积极应用大数据技术。借助于大数据技术进行优化控制是一个比较重要的手段，能够较好地实现对电网设备检修的全面优化，值得引入运用。

关键词：大数据;技术;电网设备检修

1大数据技术和电力企业的联系分析

电力行业作为我国关键的能源产业，其运营过程涵盖了发电、配变电、输电、用电等环节。对于电力运行管理，这一过程中会产生用户的用电信息数据、设备资产情况数据、电价交易信息数据等，以上所有数据可称作电力数据。大数据技术作为一种可把庞大的信息资源加以收集整理与分析的信息处理模式。对于电力行业发展来说，大数据技术可通过分析与整理电力数据，从而更加深入地呈现出电力系统的所有数据，使电力企业可更加有效地规划电力行业的发展方向。同时，大数据技术能够更好地保护电网，确保电力系统运行的安全性与稳定性。目前，我国电网运行的压力不断增大，各方面的需求也进一步提升，呈现比较显著的实时变化特征。基于此，电力企业需要更加合理的规划电网，不断提升其适应性效果。结合电网实际情况，将大数据技术加以有效应用，为电网提供强有力的支撑。

2电网设备检修中大数据技术的应用价值分析

电网运行的压力越来越大，各个方面的需求越来越高，还表现出了较为明显的实时变化特点，因此需要电网的规划协调较为适宜，可以实现较强的适应性效果。基于电网在当前的具体发展需求，引入和运用大数据技术是比较有效的方式，大数据技术的应用可以给电网提供较强的支持，确保其运行更具实效性。从当前电网的规划角度来看，其面临的要求是多个方面的，并且这些要求往往存在着较为明显的交叉，甚至存在一些矛盾，例如，对于电网运行的可靠性和经济性要求，虽然都是电网规划运行的基本原则，但两者在具体落实中却存在着矛盾，寻求最佳的平衡点也就显得极为重要，可以借助于大数据技术进行详细分析，在大量数据信息的支持下，能够较好地实现对电网设备检修。从电网设备运行的实时检修管理角度来看，其同样面临着较高的要求，相应电网设备运行过程中需要关注电网中的负荷实时变化状况，针对各个方面的不同需求变化给予较为恰当的功能服务。由此，相应电网设备运行检修管理的难度越来越高，从大数据技术入手，对大量数据进行分析探讨，有助于判断电网中各个区域的不同需求变化状况，有效指导电网设备检修管理工作的落实，应用价值较为突出。

3大数据技术在电网设备检修中的应用现状

大数据技术在我国的应用相当广泛，在电网领域中，大数据技术的起步较晚，在目前仍在摸索和试行的阶段。电力系统是我国发展的一个重点工作，我国的电力技术也比较程度，但由于以往传统的供电和管理模式，并没有储存足够的数据，对于使用大数据技术的应用是不利的。但是近些年随着我国科学技术的进一步发展和国家对电网设备检修工作的重视，电网的数据采集工作变得越来越成熟，我国也以此为基础，纷纷建立起了以大数据技术为牵引的电网设备检修管理系统，有效的提高了电网的管理水平。在电网设备运行中，大数据及时应用最为有效的一个方面就是在用户用电特征的分析上，可以根据海量的数据，找出最优化的供电方案，促进供电系统的发展。

4电网设备检修中的问题

4.1电网设备检修中技术方面的问题

在电网设备检修的过程中，其在技术方面存在着一些问题。电网设备检修技术中，常用的方法为电力状态检修。状态检修是电力设备发展的重要内容。在我国电力状态检修技术应用的过程中，其起步较晚，实践中出现的问题也比较多。例如，在实际的电网设备状态检修中，受到工作人员的业务能力，专业技术水平，以及管理方式等方面的影响，使得电网检修的效果不好。在电网检修中，其相关技术方面还存在较多的不足，造成检修的结果无法尽如人。

4.2电网设备检修中制度方面的问题

在电网设备检修过程中，其在制度方面也存在着较多的问题。在电力系统中，电网设备检修制度的不足，对电网设备检修质量存在着一定的影响。在许多电力企业中，没有建立起较为健全的状态检修管理体系。在电网设备故障检修中，由于缺少较为健全的制度体系，使得工作人员在继续检修工作中会出现一些问题。另外，还有一些电网设备检修的工作人员却缺少技术培训和相关的实践经验，以至于工作中无法很好的掌握技术检修的技巧。因此在电网设备检修的过程中，相关工作人员应该不断深入学习，积累经验，提高技术水平和实践能力，从而增强电网设备检修的效率。

5大数据技术在电网资产管理中的应用

5.1输变电设备的状态检修

有些电网设备运行在恶劣的环境中，这就导致这些电网设备极易出现故障和缺陷，对于这一问题，电力企业通过将大量的传感器设置到输变电设备上，以此来获得电网设备运行过程中的一系列数据，再依据电网设备之前的运行数据、负荷数据、气象环境数据等，来判断与预警电网设备的具体运行情况，以便输变电设备的状态检修工作的开展具有一定的数据与技术支撑。目前，电网设备的检修方式主要是计划检修和故障检修。计划检修是对设备进行定期的维护;故障检修是设备故障后对其进行检修。

5.2电力设备可靠性评估

电力设备的可靠性评估传统方法通常是定性分析。定性分析是根据规定或人工经验，将设备缺陷分为一般缺陷、严重缺陷、危急缺陷。根据缺陷的严重情况对电力设备运行的可靠性进行评估，其本质上是一种事后的评估方法。在智能电网背景下，通过融合体量巨大的电网设备静态参数、电网设备运行数据和电力设备的全寿命周期数据记录，可对设备在生产制造、运行维护、更换退役等各个阶段的可靠性指标及变化规律进行分析，更加客观地分析、归类电力设备的运行状态及风险等级;同时更加容易识别某些设备的家族性缺陷。智能电网大数据背景下的电力设备可靠性评估可以对运维策略、系统运行方式的评估提供有效的辅助决策。

6结语

随着大数据时代的到来及大数据技术的发展，充分利用智能电网产生的大量数据对电网资产进行高效合理的管理已经成为了可能。通过集合各系统的信息，规范数据类型，形成丰富的大数据样本，可以完成电力设备的可靠性评估及输变电设备的状态检修，为电网的安全稳定运行及智能电网的自愈提供保障。要使电网设备检修工作更加有效除了与大数据技术进行有效的结合还应对数据进行进一步的挖掘，实现电网设备精细化管理，以此来提升电网的运行效率。

参考文献

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