隨著大數(shù)據云計算和無人值守變電站管理模式的發(fā)展和推廣以及氣體絕緣金屬開關設備（gas insulated switchgear, GIS）設備在線技術的應用，使以網絡技術和大數(shù)據云計算技術實現(xiàn)對GIS設備的遠程診斷和數(shù)據分析成為了可能。

該技術的推廣不僅可以實現(xiàn)遠程監(jiān)測GIS設備的運行參數(shù)，判斷GIS設備的運行狀態(tài)，為設備檢修提供參考；而且可以積累GIS設備的監(jiān)測數(shù)據，為GIS設備故障的大數(shù)據分析提供基礎數(shù)據。

1 系統(tǒng)架構

GIS設備狀態(tài)監(jiān)測遠程診斷系統(tǒng)由3個部分組成，系統(tǒng)架構如圖1所示。

第一部分為變電站設備就地，該部分除了常規(guī)的數(shù)據采集設備外，增加了數(shù)據分析系統(tǒng)、報警系統(tǒng)以及就地數(shù)據庫，該部分的主要功能為獲取GIS設備的監(jiān)測數(shù)據，并對監(jiān)測信息進行分析，形成初級分析結果并把數(shù)據通過專有網絡送入設備制造廠家；

第二部分為設備制造廠家部分，該部分包括數(shù)據同步系統(tǒng)、數(shù)據分析系統(tǒng)、數(shù)據報警系統(tǒng)、數(shù)據庫和智能維修系統(tǒng)，該部分的主要功能為遠程監(jiān)測數(shù)據的同步，數(shù)據高級分析和數(shù)據遠程報警，并提供智能維修建議；

第三部分為報警客戶端，主要功能為通過多途徑向用戶和設備制造廠家提供報警信息。

圖1 系統(tǒng)架構圖

1.1 變電站設備就地

變電站設備就地部分有3個功能：①變電站基礎數(shù)據的獲取，目前可獲取的監(jiān)測數(shù)據包括機械特性監(jiān)測數(shù)據、SF6監(jiān)測數(shù)據、避雷器監(jiān)測數(shù)據、局部放電監(jiān)測數(shù)據、觸頭位置監(jiān)測數(shù)據等；②變電數(shù)據存儲于分析，對監(jiān)測數(shù)據進行簡單分析并提供分析結果；③數(shù)據的遠程上傳。變電站就地結構圖如圖2所示。

圖2 變電站就地結構圖

1.2 設備制造廠部分

設備制造廠部分為遠程數(shù)據的數(shù)據同步和數(shù)據處理部分，是整個系統(tǒng)的核心，該部分有3個功能：①通過專有網絡遠程數(shù)據獲取變電站監(jiān)測數(shù)據，并對數(shù)據進行存儲，數(shù)據存儲采用數(shù)據庫進行分類存儲；②數(shù)據分析部分，根據數(shù)據的種類對各種監(jiān)測數(shù)據進行分析，并存儲分析結果和向用戶推送告警信息；③報警客戶端被安裝在報警服務器上，報警服務器采用多途徑與用戶進行溝通。設備制造廠部分系統(tǒng)架構如圖3所示。

圖3 設備制造廠部分系統(tǒng)架構圖

1.3 報警客戶端

數(shù)據報警客戶端與遠程數(shù)據服務器連接，并根據需求把報警信息推送給相關的用戶。報警客戶端結構如圖4所示。

圖4 報警客戶端結構圖

2 關鍵技術研究

2.1 遠程數(shù)據同步技術

遠程數(shù)據同步采用了基于Web Service接口技術的數(shù)據同步技術，使用Web Service實現(xiàn)對數(shù)據庫的隔離和數(shù)據訪問。Web Service是一個基于Web的應用程序，可用于開發(fā)分布式應用的數(shù)據接口，能夠使不同機器上的不同應用實現(xiàn)數(shù)據交互，它是自描述和自包含的網絡模塊。

系統(tǒng)使用Web Service接口對數(shù)據庫進行訪問，這樣做可以實現(xiàn)對數(shù)據庫的隔離，防止對數(shù)據庫的直接訪問，提高了數(shù)據庫的安全性。圖5為使用Web Service進行數(shù)據通信的結構圖。進行數(shù)據同步，就是通過使用同步日志，確定兩個數(shù)據庫的關系，最后通過Web Service接口把業(yè)務數(shù)據同步到遠程數(shù)據庫中。數(shù)據同步采用基于同步日志的遠程數(shù)據同步方法，使用該方法可有效預防冗余數(shù)據的產生，保證上傳數(shù)據的惟一性。詳細的數(shù)據同步業(yè)務流程如圖6所示。

圖5 Web Service結構圖

圖6 數(shù)據同步業(yè)務流程圖

2.2 基于神經網絡的故障診斷技術

1）選用的神經網絡類型

人工神經在數(shù)據分析方面展現(xiàn)了它的優(yōu)勢，本系統(tǒng)采用了BP神經網絡（back propagation）實現(xiàn)了GIS機械狀態(tài)的診斷和預測。所使用的人工神經網絡模型如圖7所示。

所使用的BP神經網絡的公式為net=newrb(P,T,Goa1, SPREAD) （1）

式中：P為網絡輸入向量；T為輸出向量；Goal為誤差目標值，設定為0.01；SPREAD為BP神經網絡的分布密度，它的大小直接影響網絡的診斷精度，將其設定為0.6。

圖7 人工神經網絡模型

2）分析參量的選擇

使用BP神經網絡主要為了實現(xiàn)對機械特性的故障診斷，因此需從機械特性的動作曲線入手，提取敏感可用的計算參量。機械特性合閘參量提取如圖8所示。機械特性分閘參量提取如圖9所示。

圖8 機械特性合閘參量提取

圖9 機械特性分閘參量提取

3）訓練和預測

（1）BP神經網絡計算

神經計算中應充分考慮到斷路器的工況，在不同工況下采集多組斷路器的特性曲線。其中包括操作彈簧壓力低、操作彈簧壓力高、操作線圈卡滯、操作電壓過高、操作電壓過低等工況，并根據分析參量的提取方法，對分析參量進行提取，用于BP神經網絡的訓練，將訓練后的結果保存起來。

（2）故障診斷結果的計算

故障診斷結果的計算依托于計算出的已知BP神經網絡，詳細的計算方法和故障診斷過程如圖10所示。

圖10 故障診斷過程

2.3 數(shù)據庫的構建

根據遠程診斷系統(tǒng)的功能，對遠程診斷系統(tǒng)的數(shù)據庫進行設計，數(shù)據庫采用關系數(shù)據庫，在數(shù)據庫設計過程中應考慮表1中所敘述的內容。

表1 數(shù)據庫設計

3 系統(tǒng)設計

3.1 開發(fā)環(huán)境選擇

系統(tǒng)開發(fā)采用基于.NET的C#開發(fā)環(huán)境，C#開發(fā)環(huán)境具有很大的優(yōu)勢。它取消了內存的操作，提高了安全性；支持現(xiàn)有的網絡編程新標準，包括HTML、XML、SOAP等；具有強擴展性，可以輕松實現(xiàn)對其他開發(fā)環(huán)境程序包的調用。

3.2 系統(tǒng)設計

1）數(shù)據同步服務設計

數(shù)據同步采用Windows服務開發(fā)方式，在系統(tǒng)運行時自動加載，實現(xiàn)對監(jiān)測數(shù)據的實時獲取和數(shù)據的同步。數(shù)據同步服務功能結構如圖11所示。

圖11 數(shù)據同步服務功能結構圖

2）遠程診斷系統(tǒng)設計

遠程診斷系統(tǒng)設計了數(shù)據獲取模塊、用戶管理模塊、數(shù)據顯示模塊、數(shù)據分析模塊和數(shù)據報警模塊等。遠程診斷系統(tǒng)功能如圖12所示。

圖12 遠程診斷系統(tǒng)功能圖

3）軟件界面設計

在軟件界面設計中，主要設計了用戶登錄界面、變電站列表界面、SF6監(jiān)測界面、避雷器監(jiān)測界面、觸頭位置監(jiān)測界面、機械特性監(jiān)測界面、局部放電監(jiān)測界面等。圖13—圖16展示了部分的監(jiān)測界面。

圖13 SF6監(jiān)測界面

圖14 機械特性監(jiān)測界面

圖15 局部放電監(jiān)測界面

圖16 觸頭位置監(jiān)測界面

結論

本文描述了GIS設備狀態(tài)監(jiān)測遠程診斷系統(tǒng)的的結構，介紹了系統(tǒng)的架構，所使用的關鍵技術及軟件的功能和界面設計。通過該系統(tǒng)，可實現(xiàn)對GIS設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和診斷，并實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據的長期積累，為GIS設備狀態(tài)監(jiān)測提供了參考方法。