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TYPICAL CASES OF ELECTRIC POWER INDUSTRY

电力行业典范案例

输变电装备状况监测体系


客户: 国网某某网省电力有限公司

行业: 电力行业、市政公用

产物/解决方案: 

关键词: 大数据、及时剖析、电网消费、装备状况剖析、运检



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项目配景

跟着国家电网公司展开智能电网建立,为知足对电网资产停止邃密、精准、粗益管理的需求,于2013年启动装备(资产)精益运维管理体系(以下简称“PMS2.0”)的建立,掩盖运检全业务,取调理、营销等业务系统集成实现业务流程齐上线,并进一步背配电网延长,系统集成了调理、营销及配电自动化等系统集成海量装备状况运转数据,正在运用历程中存以三方面题目:一是因为电网装备浩瀚且业务普遍,体系吸收数据从总量、品种、容量上皆超越了传统型干系数据库设想目标;二是跟着智能配电逐渐推行取提高,电网业务数据将从采集频度、时效性层面进一步丰富和拓展,传统的“IOE”架构面对的海量数据读写效力低、数据存储扩容价值下、数据盘算速度存在瓶颈且不支持及时剖析等的题目;三是短少智能化的剖析手腕,严峻制约了电网消费运转及时监测取智能管控的需求。



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计划亮点

输变电装备状况监测体系实现天天对上亿条纪录展开及时监测、准及时剖析(15/60分钟)、海量数据统计和数据发掘剖析,需应用“互联网+”头脑,接纳“大、云、物、移、智”等手艺,从五个方面支持网省公司展开面向主网、配网的装备运转监测:一是接纳分布式存储手艺处理海量数据处理题目。参考国内外互联网公司处理海量数据存储体式格局,应用分布式列式数据库(HBase)和分布式数据仓库(Hive),处理海量数据凭据需求存储为不同类型的数据,知足OLTP、OLAP的运用场景,实现“按需存储”;二是应用流处置惩罚手艺实现装备及时监测取运转剖析。接纳缓存(Redis)、新闻中间件(Kafka)、流处置惩罚(Storm)等组件构建及时剖析平台,处理配网停电及时监测取在线诊断,支持配网抢修;三是基于内存并行盘算框架实现同构数据快速剖析。应用Spark和数据仓库(Hive)等手艺实现对数万万的负荷数据、上亿条档案和装备台帐按小时、日停止快速剖析,知足对装备运转状况监测、非常诊断和目标统计的需求;四是基于机械进修平台展开装备状况评价取剖析。应用Spark MLlib、Python等自带的机械进修算法库,构建装备状况剖析取评价模子,对装备运行状况和可靠性进展望,辅佐制订巡查企图及展开技改大修事情;五是经由过程引入数据发掘、机械进修等技术研究智能派工功用。联合PMS体系巡查、配抢、技改和大修信息,对装备非常事宜的事宜品级、发作天数,逐日连续发作工夫、配变额定容量、挂载用户数、负荷特性及用电状况构建派工模型,从供电可靠性、电能质量、供电才能运转年限和台区线损的角度动身,将装备康健度低、非常频发及能够激发用户赞扬较下的事宜,天生工单进入大众义务池中,停止派工处置惩罚;六是接纳电网GIS和单线图实现配网运转全景监测。将配网装备运转状况,包孕停电、非常、抢修等信息应用电网GIS或单线图停止展示,实现全景可视化监测,知足公司指导和业务主管部门对电网运转的管控。



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实行代价

输变电装备状况监测体系以“数据驱动、数据剖析、数据决议计划”为设想头脑,接纳大数据手艺、弹性架构设想对现有体系架构停止革新,接纳分布式存储及分布式盘算等新型大数据处理手艺,竖立具有低成本、下可靠性及高可扩展性的数据处理及存储系统,根据“一平台、一体系、多场景、微运用”指导思想,构建可拓展的弹性架构系统,综合思索省公司个性化需求,停止功用拓展,知足各省公司配网管理要求,实现“及时、高效、智能、闭环”管控功用,运用数据发掘、机械进修等手艺,研发面向运检业务的数据剖析及发掘模子,周全提拔配网运维管控模块统计、剖析、展现功用,支持运检点心业务,知足“一览无余、横向到边、纵向到底”的管控目的,实现提质提效的要求。。

输变电装备状况监测体系架构以下: 


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数据架构: 


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