变电站作为供配电过程中的重要基础和节点支撑，是建设坚强智能电网实现能源转换和控制的核心内容之一。目前，各电网和供电公司所配置的火灾报警、雷电检测、环境监测、检修管理等辅助生产控制系统在其大规模发展过程中已经积累了大量的、有利用价值的变电设备状态监测历史数据。现有的状态监测与诊断装置设备类型较多，接口各不相同。这些状态监测数据往往存储在不同的数据库中，无法实现数据共享，难以有效对各个变电设备状态进行综合分析。同时，随着数据规模的增加以及更新速度的加快，传统的数据分析越来越难以有效满足变电站智能化运转的需求。因此，迫切需要研发一种能够支持海量高速设备状态监测数据存储和分析的智能监控分析平台。
物联网是一种物与物相连的物联网，是互联网的延伸和扩展，物联网技术包括智能感知、定位、识别和监控以及远程管理、实时处理和智能化等多样化的技术，在信息化时代具有重要应用[1]。对于物联网和电力大数据来说，他们都是与信息的传递和安全管控有着密切的关系。首先，物联网可以实现不同物体之间的信息交互，并且对电力系统的运行过程进行整体感知、可靠传输以及智能处理等工作，从而实现对电力分配、传递等过程的有效监控，及时获取相关的信息功能，并且传送相应的形态，利用已有的信息完成对新信息的感知。而对于大数据技术来说，它在电力安全管控中的应用，可以帮助提供大量的有效信息，实现专家系统等智能技术在各个阶段的应用，然后与云计算等方法结合到一起，加强对电力各个参数范围的实时监测，避免意外情况的发生[2]。
1系统设计方案
基于电力大数据的变电站设备智能分析系统包括：终端采集层、大数据分析层、中心监控。终端采集层主要对变电站本地数据进行加密，数据传输控制以及数据源接口适配，并通过有线和无线网两种接入方式向大数据分析中心发送数据。采集的数据包括变电站设备的设备参数和运行参数；输电线路周围环境监控数据。大数据分析层包括数据处理结构、数据储存结构、数据调度结构、操作系统、服务器，满足电网系统中结构化数据存储需求。中心监控汇集了大量的设备状态信息、智能诊断算法等数据，并能根据任务的性质和紧急程度对计算任务实施调配，从而最大化计算效率[3]。
表1变电站设备数据采集表
2 系统解决方案
中心监控系统主要完成多源数据接入和存储，提供分析流程快速构建功能，并调用所封装的分析算法服务对数据进行多维度、多尺度关联分析；同时，通过业务子系统提供对设备的全局监控、远程维护、电源管控、安全控制和故障分析以及预测功能。
2.1数据源和数据应用层
数据源层包括各种电气设备辅助管理系统；数据应用层向中心监控提供设备全局监控、故障预测诊断、远程维护、电源管控、安全控制、视频诊断、风险源管理、应急预案管理、安全隐患管理和事后评估管理功能。
2.2网络系统
网络系统为自组网络，包括有线网络、无线网络、IOT网络，网络系统包括局域网以及局域网连接的互联网，边缘服务器与局域网连接，云服务器与互联网连接，局域网对应连接有多个变电站服务器。边缘服务器用于接收来自通讯模块上传的变电站设备和运行数据，通过大数据分析中心做出统计、分析和判断，并发送相关的控制信号到通讯模块，同时将相关数据发送给本地用户端、中心监控，接收来自本地用户端、云服务器、远程用户端的控制指令，并转发至相关的指令到变电站服务器，根据变电站服务器中的种子程序编辑和设定的程序对变电站设备进行控制。
2.3采集接入层
采集接入层主要采用数据适配器转换原理，解决各种电气设备辅助管理系统间的数据语义转换匹配问题。通过对数据库的封装，提供通用的数据接口API，并通过对行业术语的定义、维护以及术语间的匹配转换规则，实现业务数据转换功能。同时，考虑到电网系统中数据通信的安全性和质量需求特点，针对于分布在偏僻地区无人值守变电站的设备信息采集问题，提供基于纵向加密技术的消息通信机制。
2.4数据管理层
数据管理层采用Hadoop框架技术，内置多种数据存储引擎，满足电网系统中结构化和非结构化数据存储需求。同时，针对于电网系统中大量存在的时间序列数据，采用数据缓存的方式，基于流式计算框架提供时间序列数据的快速存储。
2.5数据应用层
数据应用层：利用数据采集以及分析结果，向最终用户提供设备全局监控、故障预测诊断、远程维护、电源管控、安全控制、视频诊断、风险源管理、应急预案管理、安全隐患管理和事后评估管理功能。其中，全局监控主要提供远程浏览变电站远动系统、保护管理子站、故障录波、视频监控等二次设备的显示画面的功能。故障预测诊断主要提供设备状态故障预测以及故障诊断功能，并将告警信息生成标准的告警条文，通过DL476或IEC-104规约直接以文本格式传送到运维中心。远程维护主要通过智能运维管理系统使用一套或数套键盘、鼠标、显示器对变电站的多台设备基于IP的BIOS级远程管理与控制。电源管控主要实现变电站全部设备电源的开、关、重启等操作。安全控制主要记录运维人员对被控设备远程操作时的操作画面，用以规范操作人员行为。视频诊断主要是通过远程视频数据采集，分析事故与视频中关键区域中的关联关系，以发现风险隐患以及事故源。风险源管理主要完成风险源识别、评估以及分析功能。应急预案管理主要负责应急预案制定、应急预案模拟以及评估。安全隐患管理主要完成安全隐患识别、评级和追踪功能。事后评估管理主要完成故障预后评估、事件收集等功能。
2.6基础数据服务层
电网系统中存在快速构建分析业务流程以发现设备故障、进行设备故障诊断、故障解决方案推荐等业务需求。为此，采用服务封装技术对底层分析算法进行封装，采用分析流程模板固化领域分析经验，内置多种分析流程模板，如运维成本分析、物理资产模型等。从而，利用分析流程模板推荐技术提供接近分析目标的分析业务流程，通过分析业务与分析算法的分离，进而实现分析流程的快速构建。
3 电力大数据传输
通过物联网技术以及大数据、云计算技术的综合运用，构件大数据信息平台，对监测的各类数据进行分析处理，能够对海量信息进行深入挖掘，找出其中有价值的信息，形成智能分析和预测，从而对输变电线路进行状态评估，发现变电设备潜在运行风险[4]，变电设备的物联网全面感知、数据预处理、简单状态评估利用不同类型的智能传感器和节点实现；传感器数据的高速、可靠传输利用网络层的设备和网络实现；数据和设备管理、数据存储和边缘计算的配置、下发利用平台层的设备实现；最后由应用层实现对采集到的数据的高级分析和应用，不仅要实现信息共享，而且要根据采集的信息进行状态评估和预警，并提供辅助决策。
4结论
本文整合了各个系统中的数据实现孤立系统间的智能联动，并在数据整合的基础上运用大数据技术对各种电力设备的监控状态以及环境状态进行关联分析，实现各种电气设备的全局监控和故障预测诊断，提高运维人员的工作效率，进而有效提高电网公司运维管理水平，提高运维效率，降低运维成本。
5参考文献
[1]王璟.试论大数据背景下的物联网智能家居[J].中国新通信，2021，23(13):76-77.
[2]陈继兴，赵普，袁磊等.物联网和大数据技术在电力安全管控中的应用[J].科技创新与应用，2020，No.327(35):171-172.
[3]林少波，王托弟，代素敏等.基于大数据与物联网的变电设备智能诊断单元研究[J].微型电脑应用，2021，37(08):116-118.
[4]方冉，沈丽娜.物联网技术在输变电设备状态监测中的应用[J].智能城市，2020，6(10):57-58.DOI:10.19301/j.cnki.zncs.2020.10.028.