白云 章鹿華

（1.許繼電氣股份有限公司 2.國網(wǎng)冀北電力有限公司）

基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)輸電線路缺陷與故障關(guān)聯(lián)分析研究

白云1章鹿華2

（1.許繼電氣股份有限公司 2.國網(wǎng)冀北電力有限公司）

本文從電網(wǎng)歷史故障數(shù)據(jù)出發(fā)，對電網(wǎng)輸電線路缺陷原因與特點進(jìn)行深入剖析。采用大數(shù)據(jù)挖掘方法建立了缺陷與典型故障的關(guān)聯(lián)量化關(guān)系，基于輸電線路缺陷類型查找設(shè)備缺陷原因，開展輸電線路缺陷與典型故障天數(shù)間隔相關(guān)性分析，據(jù)此對缺陷風(fēng)險因素進(jìn)行分類劃分，為實現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備運行故障分層管理提供有力技術(shù)支撐。

輸電線路故障；設(shè)備缺陷；電網(wǎng)大數(shù)據(jù)；關(guān)聯(lián)分析

0 引言

2013年3月，中國電機(jī)工程學(xué)會針對當(dāng)時電力企業(yè)和電力行業(yè)數(shù)據(jù)的狀況，發(fā)布了《中國電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書》。電力行業(yè)的信息時代正處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點，智能化變電站、現(xiàn)場移動檢修系統(tǒng)、測控一體化系統(tǒng)、GIS和智能化表計等的建設(shè)，使以往數(shù)據(jù)類型較為單一、增長較為緩慢的情況發(fā)生轉(zhuǎn)變，將逐漸步入由復(fù)雜及異構(gòu)數(shù)據(jù)源廣泛存在和驅(qū)動的時代[1]。

電力大數(shù)據(jù)是指通過傳感器、智能化設(shè)備、視頻監(jiān)控設(shè)備、音頻通信設(shè)備和移動中斷等各種數(shù)據(jù)采集渠道收集到的，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集合[2]。

電力大數(shù)據(jù)的特點主要可以概括為以下幾個方面：首先是數(shù)據(jù)量大，包括了電網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)運營、運營管理以及客戶管理等各個方面的海量數(shù)據(jù)；其次是數(shù)據(jù)種類多，既有傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，同時有圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)；再次是數(shù)據(jù)處理的速度快，然后是數(shù)據(jù)具有潛在的價值，最后是數(shù)據(jù)處理靈活性高，復(fù)雜程度高[3]。

在國內(nèi)電力行業(yè)領(lǐng)域，國家電網(wǎng)公司已建立國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的信息集成平臺。隨著三地集中式數(shù)據(jù)中心的陸續(xù)投運，一級部署業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍的拓展，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中心的上線運行，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從總量和種類上都已初具規(guī)模。隨著后續(xù)智能電表的逐步普及，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時效性層面進(jìn)一步豐富和拓展。大數(shù)據(jù)的“量類時”特性，已在海量、實時的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)一步凸顯[4]。

電力企業(yè)輸電線路運維檢修的最大風(fēng)險表現(xiàn)為線路故障，線路故障的發(fā)生可能由線路缺陷、人員操作、社會環(huán)境、自然環(huán)境等內(nèi)外部多種因素造成。同時各種誘發(fā)因素之間也存在相互影響，例如人員操作、社會環(huán)境、自然環(huán)境等因素可能直接引發(fā)線路缺陷，間接導(dǎo)致線路故障。

本文從某省級電力公司的電網(wǎng)輸電線路缺陷和線路故障線路數(shù)據(jù)特點和管理需求出發(fā)，通過數(shù)據(jù)挖掘的方式建立多維度、多業(yè)務(wù)間的量化關(guān)系，全面了解電網(wǎng)設(shè)備故障類型，同時明確重點管理環(huán)節(jié)，為進(jìn)一步分析工作提供方向指導(dǎo)，同時深入分析典型故障，針對高、中、低危故障類型，形成分層管理體系，輔助指標(biāo)管理策略與完善指標(biāo)日常管理方法，為電力公司制定設(shè)備運行故障分層管理工作方案提供數(shù)據(jù)支撐。

1 總體分析思路

本文數(shù)據(jù)分析過程以輸電線路故障數(shù)據(jù)為研究起點及核心，分析引發(fā)故障的關(guān)鍵因素，對引發(fā)線路故障的三大關(guān)鍵因素從時間、空間等多角度進(jìn)行規(guī)律和趨勢分析；在此基礎(chǔ)上，建立線路故障數(shù)據(jù)與缺陷數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分析，通過數(shù)據(jù)實際反映線路缺陷與故障間的邏輯關(guān)系，實現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨業(yè)務(wù)的多維數(shù)據(jù)分析。應(yīng)對措施提出及應(yīng)用過程根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，引入風(fēng)險識別、評估及應(yīng)對體系，嘗試對關(guān)鍵分析結(jié)果提供風(fēng)險應(yīng)對措施，保證管理投入不缺失、不重復(fù)[5]。

2 主要做法

2.1 關(guān)聯(lián)分析設(shè)備缺陷，系統(tǒng)協(xié)同統(tǒng)籌管理

（1）基于輸電線路缺陷類型分析，查找設(shè)備缺陷原因

2012～2014年期間，某省級電力公司110kV、220kV、500kV輸電線路缺陷數(shù)據(jù)共計7995條。

輸電線路缺陷類型包括被盜、大風(fēng)、零部件老化、異物影響、負(fù)荷電流增大、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、外力破壞等48項，各類型線路缺陷數(shù)據(jù)數(shù)量和比例見表1。

表1 2012～2014年設(shè)備缺陷統(tǒng)計表

從線路缺陷類型分布看，在48類缺陷中，6類缺陷占總數(shù)的80%，即12.24%的缺陷類型占缺陷總數(shù)的80%，缺陷發(fā)生原因較集中。缺陷發(fā)生頻次較高的影響因素依次為被盜、大風(fēng)、零部件老化、異物影響、負(fù)荷電流增大和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等。

被盜是線路缺陷的最主要原因， 2012～2014年期間發(fā)生的線路缺陷中42.22%由被盜導(dǎo)致。雖然數(shù)量大，但是從故障數(shù)據(jù)分析中，被盜并不能直接導(dǎo)致線路故障。可以說被盜對于線路故障風(fēng)險屬于高頻低危因素。

在線路缺陷數(shù)據(jù)中，大風(fēng)導(dǎo)致的線路缺陷占13.52%，異物影響導(dǎo)致的線路缺陷占4.31%，是線路缺陷發(fā)生的第二、第四因素。同時大風(fēng)和異物影響也是直接導(dǎo)致線路故障的關(guān)鍵因素之一。因此可以說大風(fēng)對于線路故障風(fēng)險屬于高頻高危因素。

2012～2014年期間雷害故障直接導(dǎo)致的線路缺陷數(shù)量53條，僅占缺陷數(shù)量的0.68%，直接導(dǎo)致的線路故障數(shù)量為91條，占故障數(shù)量的46%，雷害一旦發(fā)生則易引發(fā)線路故障，因此可以說雷害對于線路故障屬于低頻高危因素。

（2）輸電線路缺陷與典型故障相關(guān)性分析

各月發(fā)生的各類型缺陷與雷害、異物影響、大風(fēng)三類典型故障各月發(fā)生總數(shù)之間相關(guān)系數(shù)。T期，表示T月份各類缺陷條數(shù)與T月份典型故障條數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)；T+X期，表示T月份各類缺陷條數(shù)與T+X月份典型故障條數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)。

為了保證相關(guān)性分析的合理性與準(zhǔn)確性，受到數(shù)據(jù)量的限制，在計算中對進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計算的故障類型數(shù)據(jù)和缺陷類型數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選。僅對記錄數(shù)量大于50條的故障或缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計算。

線路故障數(shù)據(jù)中，異物影響、大風(fēng)故障記錄分別為28條、27條，記錄數(shù)量較少，因此將雷害、異物影響和大風(fēng)三類典型故障作為一個整體，計算各類缺陷與典型故障之間的相關(guān)系數(shù)。

線路缺陷數(shù)據(jù)中，被盜、大風(fēng)、零部件老化、異物影響、負(fù)荷電流增大、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、外力破壞、大雨、工藝不佳、絕緣老化、材質(zhì)不良、產(chǎn)品零部件不合格、樹線矛盾、設(shè)備老化、過電壓、動物影響、自然環(huán)境、工藝不良、原因不明、地面塌陷、建設(shè)施工、雷害等22類線路缺陷記錄均大于50條，較適合計算與典型故障類型之間的相關(guān)系數(shù)；漏裝錯裝、運行環(huán)境等26類線路缺陷記錄均不足50條，因此不對以上類型缺陷做與典型故障類型之間的相關(guān)系數(shù)，計算結(jié)果如表2所示。

從表2的相關(guān)系數(shù)計算結(jié)果可以看到：T月各類缺陷與T月的故障之間的相關(guān)系數(shù)都很低，T月絕緣老化缺陷與T+1月的典型故障相關(guān)系數(shù)較高；T月設(shè)備老化缺陷與T+2月的典型故障相關(guān)系數(shù)較高；T月工藝不佳缺陷與T+3月的典型故障相關(guān)系數(shù)較高；被盜雖然是造成缺陷的最主要因素，但與典型故障在各期的相關(guān)系數(shù)都很低。

（3）輸電線路缺陷與典型故障天數(shù)間隔相關(guān)性分析

按照每一條輸電線路，分析線路缺陷與線路故障發(fā)生的時間關(guān)系。對每一天線路，以時間作為分析軸，所有缺陷與故障發(fā)現(xiàn)時間在時間軸上的位置，選擇典型故障發(fā)生時間作為原點，對故障發(fā)生前180天內(nèi)，該線路發(fā)生的每一項缺陷發(fā)生時間與該故障時間之間間隔的天數(shù)。例如，以某線路2013年6月19日雷害故障數(shù)據(jù)為核心，向前追溯2013年6月19日前180天內(nèi)的缺陷數(shù)據(jù)，依次為2013年5月14日、2013年5月13日、2013年3月28日、2013年3月27日、2013年3月4日，計算距離2013年6月19日雷害故障發(fā)生的天數(shù)，之后匯總所有線路故障時間與缺陷時間之間的間隔天數(shù)，按照間隔天數(shù)對記錄條數(shù)進(jìn)行匯總計算，形成發(fā)生條數(shù)在0～180天之間的分布圖，如圖1所示。

表2 設(shè)備故障及缺陷相關(guān)性統(tǒng)計

圖1 故障與缺陷發(fā)生天數(shù)間隔統(tǒng)計

圖1分析可見，典型故障與缺陷發(fā)生日期之間，故障發(fā)生前180天內(nèi)的缺陷中，93.1%距離故障發(fā)生約0～137天，占總體統(tǒng)計時間的76%；47.6%的缺陷分布在57～105天，占總體統(tǒng)計時間的26%； 41.3%的缺陷分布在72～105天，占總體統(tǒng)計時間的18%，可見距離缺陷發(fā)生2.5～3.5個月之間較易引發(fā)線路故障。

2.2 風(fēng)險因素分類劃分，實現(xiàn)運行故障分層管理

在明確指標(biāo)管理策略方面，輔助運維檢修業(yè)務(wù)選擇關(guān)鍵監(jiān)控預(yù)警指標(biāo)，并針對不同特點的指標(biāo)確定監(jiān)控策略[5]。

通過線路故障數(shù)據(jù)與缺陷數(shù)據(jù)分析，可以將線路風(fēng)險因素按照發(fā)生的頻度和對線路的影響程度分為：高危、中危、高頻低危與低頻低危四大類型[6]。如圖2所示，紅色虛線區(qū)域內(nèi)，屬于線路故障的高危因素，橙色虛線區(qū)域內(nèi)，屬于線路故障的中危因素，黃色虛線區(qū)域內(nèi)，屬于線路故障的高頻低危因素，綠色虛線區(qū)域內(nèi)，屬于線路故障的低頻低危因素。

圖2 線路故障風(fēng)險圖譜

（1）高危因素

特點：一旦發(fā)生很可能導(dǎo)致線路故障，通常為外部自然環(huán)境，如雷害、火災(zāi)、覆冰、異物影響、大風(fēng)等或社會環(huán)境，如大型機(jī)械碰線等引發(fā)。而非內(nèi)部管理因素[7]。

管理策略：這些外部因素可控性較低，難以通過內(nèi)部控制等管理手段降低其發(fā)生頻度。對這類高危因素的管理策略應(yīng)為將強(qiáng)監(jiān)控預(yù)警、應(yīng)急預(yù)案等措施通過縮短故障處置時間降低其對供電保障與電力設(shè)備損失的影響。在指標(biāo)監(jiān)控方面，利用發(fā)生在空間與時間分布上具有較強(qiáng)的集中性特點，通過多年歷史故障與缺陷數(shù)據(jù)，推測未來故障高發(fā)線路，預(yù)警未來故障發(fā)生的線路、運營單位、電壓等級、月份等。

（2）中危因素

特點：發(fā)生后不一定直接導(dǎo)致線路故障，通常為內(nèi)部管理問題造成，例如產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不合理、建設(shè)施工、工藝不佳、材質(zhì)不良、絕緣老化等。但是這些因素很可能成為故障的隱患，經(jīng)過一段時間惡化為線路故障。

指標(biāo)管理策略：這些因素可以通過內(nèi)部管理提升降低其發(fā)生頻度。對這類因素的管理策略為通過監(jiān)控預(yù)警、及時檢修等措施減少其發(fā)生的次數(shù)。在指標(biāo)監(jiān)控方面，利用缺陷數(shù)據(jù)與故障發(fā)生在時間上的相關(guān)性，利用當(dāng)期數(shù)據(jù)實時監(jiān)控內(nèi)部運維檢修管理缺陷，預(yù)警故障高發(fā)線路與時間[8]。

（3）高頻低危因素

特點：發(fā)生次數(shù)高，但是不會直接或間接引發(fā)線路故障，突出表現(xiàn)為線路被盜。雖然不會直接引發(fā)嚴(yán)重的故障，但是不加控制將會造成財產(chǎn)損失。

指標(biāo)管理策略：這些因素可以通過內(nèi)部管理提升降低其發(fā)生頻度。對這類因素的管理策略為通過線路改造、加強(qiáng)監(jiān)督等措施控制發(fā)生頻次。在指標(biāo)監(jiān)控方面，利用缺陷數(shù)據(jù)與故障發(fā)生數(shù)據(jù)，通過橫向運行單位和縱向時間比對，輔助管理對標(biāo)、與項目后評價，促進(jìn)管理提升。

（4）低頻低危因素

特點：發(fā)生的次數(shù)與對線路的影響都很小。

指標(biāo)管理策略：不作為管理重點，在指標(biāo)管理方面，不予投入資源進(jìn)行日常監(jiān)控預(yù)警[9]。

3 結(jié)束語

電力大數(shù)據(jù)作為一種新興的技術(shù)和理念，雖處在發(fā)展階段，但展示出了數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的巨大能量。以數(shù)據(jù)為中心的信息化理念將變革傳統(tǒng)的信息化工作思路，促進(jìn)信息化與工業(yè)化深度融合，給電力行業(yè)帶來全新的工作方式，在智能電網(wǎng)建設(shè)、智慧城市建設(shè)中發(fā)揮更大的作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用必將促進(jìn)電力行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，促進(jìn)能源節(jié)約和高效利用，對服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展、示范“電力先行”有積極意義[10]。

本文以線路缺陷和線路故障數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過大數(shù)據(jù)挖掘方法形成對設(shè)備運維的分層管理體系，通過監(jiān)控線路缺陷數(shù)據(jù)，為日常運維檢修計劃制定提供數(shù)據(jù)支撐。例如，基于“設(shè)備質(zhì)量類缺陷，如工藝不佳、設(shè)備老化、絕緣老化等與典型故障發(fā)生存在較高相關(guān)性。但工藝不佳、設(shè)備老化、絕緣老化類缺陷與當(dāng)月典型故障數(shù)據(jù)的相關(guān)性很低，但與T+1月～T+3月典型故障數(shù)據(jù)相關(guān)性較高”的結(jié)論，可以根據(jù)N年M月設(shè)備老化缺陷發(fā)生次數(shù)，預(yù)警N年M+1月后的缺陷線路及同片區(qū)線路的故障發(fā)生幾率，可輔助制定N年M+1月～M+3月度運維檢修計劃。

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2017-05-18）