摘 要：SCADA系统是支撑电网调度运行的基础，监控人员主要通过此系统获取电网运行状态的一系列海量信息。随着电网规模的不断增大，监控信息海量增长。电网监控工作缺乏有效分析手段，监控人员压力大、疲于应付，不利于事故和异常信号的处理。本文采用大数据分析工具，利用SCADA系统现有的海量电网运行信息，深入探究了主变油温和负载率的关系，给出主变油温和负载率之间的变化函数，并得到重过载边界主变油温阈值；构建10 kV配电线路负荷快变预警模型，结合10 kV线路的15分钟负荷数据变化特点，快速判断配网线路运行状态，及时给出预警；融合外部天气等数据，建立主变重过载趋势预警模型，为电网运行潜在风险的分析识别及指导电网的科学规划建设奠定了坚实的基础。
关键词：大数据挖掘；电网运行；监控信息；状态评估；风险评判；自动预警
近年来，随着“复兴大武汉”和国务院“十三五”规划支持武汉建设国家中心城市的战略实施推进，对武汉电网的智能运行水平和发展规模提出了更高要求，这也对调控人员处置电网事故和异常提出了更高要求[1-3]。然而，在现有的监控模式和运行环境下，存在以下问题：一是监控报文海量增长，二是电网监控工作被动，三是缺乏有效分析手段。
1 研究目标与思路
1.1 研究目标
为利用好SCADA系统现有的海量电网运行信息，深度挖掘出设备的潜在隐患，提高电网的安全运行水平，将监控员从海量数据中解放出来，我们使用大数据分析工具，挖掘出电网的运行特征及潜在运行安全隐患，实现对电网设备进行主动监控研判，为武汉电网的安全运行保驾护航。
1.2 研究思路
本成果是在实时监控的基础上继续创新，开展电网运行风险研判，首先通过相关性分析深入探究了主变油温和负载率的关系，给出主变油温和负载率之间的变化函数，得到重过载边界主变油温阈值；然后通过构建10 kV配电线路负荷快变研判模型，结合10 kV线路的15分钟负荷数据变化特点，判断出该线路的运行状态，若存在运行方式变更、馈线跳闸、支路跳闸等情况，及时给出研判； 最后融合外部天气等数据，建立主变重过载趋势研判模型，为提升电网监控研判水平打好基础。
1.3 研究创新点
(1)海量数据特征值处理，化繁为简。
电网调度是事关全局的极其复杂的系统性工作，安全问题是电网调度中必须首先考虑的问题。为了促进电网调度的安全进行促进电力事业发展，必须深刻认识电网调度中的安全隐患，并且及时排除。在管理、技术和设备上下功夫，保证电力安全。
(2)内外部数据融合，监测全方位。
(3)多类算法融合，挖掘更智能。
(4)变被动接受信息为主动研判，增强预见性。
2 做法与结论
2.1 数据来源
经过深入理解和分析[4-5]，基于电网运行信息的主动监控研判及应用所需的数据分为内外两部分，如表1所示。
可决系数为R2=0.413 9，表明拟合效果较好，模型具备推广性。
2.2 数据预处理
本成果所分析的数据系统来源包括：SCADA系统、PMS系统、国家气象局网站及国家假日办网站等。下面针对系统中的数据进行清洗、归类、变换、降维、关联等大量的数据准备工作[6-7]，形成电网主动监控研判及应用大数据分析数据宽表。
利用SPSS Modeler开展关键因素方差分析，分析结果如图15所示。
首先利用SCADA系统的配电线路某主变历史日负荷曲线数据进行聚类分析[14]，由于视觉聚类算法能够直接给出最优聚类个数，得到历史负荷聚类结果，如正常运行曲线类、变更运行方式曲线类、馈线跳闸曲线类、支路跳闸类等，然后设定时间窗口，该时间窗口至少要包含每类曲线负荷变化的完整周期，如按照日时间窗口或者45分钟三个点依次提取每类负荷曲线时间窗口内的特征，由于傅里叶变换剔除了时间的因素，相当于对各类负荷特征区域做了特征对齐，所以尽可能的将每类曲线变化的特征情况进行了汇总表征，然后结合SCADA系统中配电线路实时负荷数据，在设定的时间窗口内，匹配每类运行状态傅里叶变换特征值，匹配算法采用余弦相似度算法，计算特征向量和实时曲线频域特征的向量夹角，按照最小原则匹配结果，智能化研判出当前配电线路的运行状态。研判方案如图1所示。
表1基于电网运行信息的主动监控研判及应用数据来源
Tab.1Data sources for active monitoring，evaluation and application based on grid operation information
系统来源指标数据是否内部数据SCADA系统变压器额定容量是SCADA系统主变温度是PMS系统所属区域是PMS系统所在片区是PMS系统电压等级是PMS系统投运日期是SCADA系统电流值是SCADA系统电压值是国家气象局网站最高温度否国家气象局网站最低温度否国家假日办网站是否节假日否
(6)聚类6为停电状态。
9月早些时候，Cyclone-30产生的30 MeV射束已进入Faraday杯——这是一个用于在真空环境中捕集带电粒子的金属杯。射束随后被用于生产氟-18。氟-18可用于制备氟代脱氧葡萄糖(FDG)——一种放射性药物。
表2日期数据映射关系
Tab.2Relationship between date and mapping value
日期类型映射值工作日0假日1
日期类型数据映射：日期类型可以分为两种情况，包括：工作日及假日，本成果采用手工编码的方式达到数据的映射功能，映射关系如表2所示。
本节实验中，假设采样率定义为α=M′/M，其中M′为重构利用的量测值个数，M为所有的量测值个数；重构误差计算公式为式中x为原信号，为重构结果；信噪比添加方式同文献[10].由于本文方法在方位向重构时利用了联合稀疏特征，因此本节首先分析方位向基于联合稀疏模型的重构性能，再进行二维成像性能分析.
投运年限数据映射：从PMS系统中抽取可以得到武汉所有主变投运日期数据，该数据可通过数据映射得到主变投运年限数据，映射关系如下：
投运年限=系统当前时间-主变投运日期
2.2.3 数据宽表
这帮日本兵吃饱喝足以后，就要上楼去了。因为他们见到过这样的庄园大院，以及熟悉的脂粉味。这时的沈老七才真的慌了神。但他无能为力，因为那些黑乎乎的枪管随时都能要他的性命。他更担心的是爱女小小，他不忍心看着这帮东洋人把她给糟踏了，她还个黄花闺女呀。于是，他一把拉住了张满春的手哽着喉咙说，满春，你脑子灵，你就想想法子救救小小吧，你能救她出来，她就是你的女人了，我说话算话。张满春不置可否。
经过特征值数据提取、汇总及数据映射等操作，最终形成的数据宽表如表3所示。
表3基于电网运行信息的主动监控研判及应用数据宽表
Tab.3Data wide table for active monitoring，evaluation and application based on grid operation information
系统来源原始字段名映射字段名SCADA系统变压器额定容量SCADA系统电流值SCADA系统电压值负载率SCADA系统主变温度主变温度PMS系统所属区域所属区域PMS系统所在片区所在片区PMS系统电压等级电压等级PMS系统投运日期投运年限国家气象局网站最高温度最高温度国家气象局网站最低温度最低温度国家假日办网站是否节假日日期类型
2.3 方案设计
2.3.1 主变油温与负载率关系研究
SCADA系统记录了主变的有功和温度等数据，经过海量监测报文特征值提取，获得主变油温和负载率数据，定性定量相结合开展分析，首先利用相关性分析给出主变油温和负载率的皮尔逊相关系数[10-11]，然后利用多项式拟合的方式给出两者之间的函数关系，最后结合重过载的业务定义和函数关系给出主变重载阈值油温和过载阈值油温[12-13]，帮助业务人员更精准的判断主变运行状态，另外还可以根据函数关系给出主变油温变化1℃主变负载率的变化情况。根据本成果研究结论，事先设定告警判断条件及阈值，超过阈值后告警，提醒业务上采取相应措施。
2.3.2 配电线路运行状态研判
电网的主动监控研判及应用主要是基于现有SCADA系统，对海量报文进行实时的特征值提取，通过建立设备运维检修试验周期标准及告警值与特征值的关联[8-9]，实现对设备的运行特征值获取及主动研判功能。
图1配电线路运行状态研判方案
Fig.1Research and judgment scheme for operation
state of distribution line
2.3.3 主变重过载趋势研判
构建主变重过载研判模型的过程如下：①获取研判模型因素的历史数据，包括重过载历史值、天气因素历史值、假日因素历史值、昨日最高负荷历史值及主变油温。其中重过载历史值取历史每天主变是否重过载的标志数据，天气因素历史值取历史日度最高温度、最低温度等数据，假日因素取日期类型数据，分为工作日和假日两类[15-16]。②为了分析影响主变的主要影响因素，本成果开展了重过载影响因素方差分析，为重过载建模分析奠定基础[17]。③获取方差分析后的影响因素数据，把数据分为训练集和测试集，对训练集进行C4.5决策树模型[18]的构建，由于该算法产生的分类规则易于理解，且准确率较高，故可建立主变重过载研判模型。④获取研判模型的情报数据，如天气因素数据可从中国天气网获取，目前中国天气网提供未来40天的天气预报数据。假日因素情报数据可从国家假日办网站上获取，昨日最高负荷可直接获取。⑤利用主变重过载趋势研判模型和因素情报数据，得到未来日的主变重过载研判结果，对提升主网精益化管理水平具有一定的参考价值，降低主网运行风险。具体实现过程如图2所示。
图2重过载趋势研判方案框架图
Fig.2Framework diagram of research and evaluation
scheme for heavy overload trend
2.4 分析工具
本成果运用到的分析工具有：Eviews、Tableau、SPSS Modeler和R语言。
2.5 研究成果
首先利用2017年1月1日到2017年6月30号的历史负荷曲线进行聚类分析，共计181条负荷曲线，聚类输入为每天的负荷曲线，聚类算法选择视觉聚类算法，聚类结果如图7～图13所示。
秀容川是最后一个追上老头的，就跟他多聊了几句。老头说，就因为他喜欢看女人的屁股，喜欢跟女人说些半荤不素的话，她们都叫他老砍头的。他还说，他是个药材商人，走南闯北，从庙头县回来没几天，又要出去了。
黄河口“短穗花鼓”的历史嬗变和文化内涵…………………………………………………………………………李志强（2.83）
本成果抽取了武汉电网所有110 kV及以上变电站所有主变数据开展分析，数据跨度为2015年1月1日到2017年11月7日，共计变电站数量195个，主变数量411个。考虑到主变的个体差异，以下分别选择郭徐岭1号主变和锅顶山8号主变为例进行说明。
(1)郭徐岭1号主变分析结果。郭徐岭1号主变油温与负载率曲线图如图3所示。
图3郭徐岭1号主变油温与负载率曲线图
Fig.3Curve diagram of oil temperature and load rate of
Guoxuling No.1 main transformer
两者之间相关性较为显著，皮尔逊相关系数为0.65。为了进一步分析两者之间的内在规律，绘制散点图如图4所示。
图4郭徐岭1号主变油温与负载率二元回归图
Fig.4Bivariate regression chart of oil temperature and load
rate of Guoxuling No.1 main transformer
从郭徐岭1号主变油温与负载率二元回归模型拟合结果来看，拟合函数如下：
Y=0.011 5X-0.066 1
(1)
“金沂蒙的产品之所以能够取得这么好的口碑，是因为金沂蒙的产品有其独特之处。”金沂蒙生态肥业副总经理刘仲涛表示，首先，原料不一样。金沂蒙选用进口食品级木薯作为生物有机肥原料，无污染、无公害。其次，菌种不一样。金沂蒙生物有机肥特别添加以高效广谱芽孢杆菌为代表的生物菌群，菌种稳定，每克数量≥10亿个。再次，工艺不一样。17道流程工艺，7级腐熟，道道工序都有严格操作要领和技术要求。80℃以上高温消灭有害物质，有机质含量最高可达70%。最后，原料、菌种、工艺不一样，功效和品质自然也不一样。
(2)锅顶山8号主变分析结果。锅顶山8号主变油温与负载率曲线图如图5所示。
图5锅顶山8号主变油温与负载率曲线
Fig.5Oil temperature and load rate curve of No.8 main
transformer in Guodingshan
两者之间相关性较为显著，皮尔逊相关系数为0.70。为了进一步分析两者之间的内在规律，，绘制散点图如图6所示。
图6锅顶山8号主变油温与负载率二元回归模型
Fig.6Bivariate regression chart of oil temperature and load
rate of Guodingshan No.8 main transformer
从锅顶山8号主变油温与负载率二元回归模型拟合结果来看，拟合函数如下：
Y=0.008 9X-0.024 5
(2)
可决系数为R2=0.483 9，表明拟合效果较好，模型具备推广性。
3.合理应用插图，提高质量。合理的插图不仅能增加学生的兴趣，还能帮助学生加深对课文内容的理解，而插图与课本内容契合度的高低又对这些作用有着至关的重要性。从质量上来看，习作板块插图大多版面占得少，部分插图与内容的联系不大紧密。所以，习作插图在数量上应有所增进，选图也应更符合习作内容和儿童身心，可采用“字融于图”的形式，增加版面的色彩。
(3)小结。通过相关性分析和二元回归分析技术，本报告在充分考虑主变个性差异的情况下，分析了每台主变油温和主变负载率的变化关系，并且利用主变油温与负载率的函数关系，还可以得到主变油温每升高1℃对应的主变负载率变化值。
由此推想，羊皮纸上的文字是马刺写的，他最后一句写道：钱葱山快到了，秀容元帅的媳妇真在钱葱山吗？她的孩子不知有没有平安地生出来？
2.5.2 配电线路运行状态研判分析
由于各个配电线路的个体差异，本成果以澳门路变电站澳浙线澳80开关数据为例进行说明，数据范围：2017年1月1日到2017年10月31日每天15分钟频次的负荷曲线数据，共计304条日负荷曲线。
2.5.2.1 负荷曲线聚类
2.5.1 主变油温与负载率关系研究
图7澳门路变电站Z澳浙线澳80开关配电线路聚类1
Fig.7Distribution line clustering No.1 of
Aomenlu transformer substation Z Aozhe
line Ao 80 switch
图8澳门路变电站Z澳浙线澳80开关配电线路聚类2
Fig.8Distribution line clustering No.2 of
Aomenlu transformer substation Z Aozhe
line Ao 80 switch
图9澳门路变电站Z澳浙线澳80开关配电线路聚类3
Fig.9Distribution line clustering No.3 of
Aomenlu transformer substation Z Aozhe
line Ao 80 switch
图10澳门路变电站Z澳浙线澳80开关配电线路聚类4
Fig.10Distribution line clustering No.4 of
Aomenlu transformer substation Z Aozhe
line Ao 80 switch
图11澳门路变电站Z澳浙线澳80开关配电线路聚类5
Fig.11Distribution line clustering No.5 of
Aomenlu transformer substation Z Aozhe
line Ao 80 switch
图12澳门路变电站Z澳浙线澳80开关配电线路聚类6
Fig.12Distribution line clustering No.6 of Aomenlu
transformer substation Z Aozhe line Ao 80 switch
图13澳门路变电站Z澳浙线澳80开关配电线路聚类7
Fig.13Distribution line clustering No.7 of
Aomenlu transformer substation Z Aozhe
line Ao 80 switch
从以上聚类结果可得到配电线路7类运行状态。
(1)聚类1为正常运行时的曲线。
(2)聚类2为低负荷正常运行时的曲线。
(3)聚类3为采集异常。
(4)聚类4为状态方式变更。
我国经济和对外贸易飞速发展使得物流运输需求量不断增加，集装箱作为现代物流的重要载体，极大的提高了物流效率，但是由于集装箱在运输过程中时空跨度大、环境复杂、难以监管，导致货物失窃、产品变质、货物损坏等各类事故频发，甚至出现集装箱被不法分子劫持进行危险品走私和恐怖袭击的事故[1-2]，造成巨大的经济损失和不良的社会影响，因此对集装箱在运输过程中进行信息化管理具有重要意义。
(5)聚类5为支路跳闸状态。
（2）还原能力测定参考徐怀德等的方法[29]。谷光甘肽作为标准品，绘制标准曲线回归方程为：y=0.0003x+0.0435（301～1806 mg/mL，R 2=0.9986）；y为吸光度，x为谷光甘肽浓度。
2.2.2 数据映射
(7)聚类7为馈线跳闸状态。
2.5.2.2 负荷曲线频域特征提取与匹配
针对以上视觉聚类的结果，频域特征提取结果如图画14所示。
图14澳门路变电站Z澳浙线澳80开关线路
聚类特征傅里叶变换
Fig.14Fourier transform of clustering characteristics of
Aomenlu transformer substation Z Aozhe
line Ao 80 switch
以2017年7月-10月的负荷运行数据作为测试集，共计123条负荷曲线，利用R编程实现匹配算法，得到结果汇总如表4。
可知在2017年7月-10月的负荷运行状态包括低负荷正常运行、变更运行方式、正常运行、采集器故障四种，分类准确率分别为80.00%、77.78%、96.55%、69.23%，综合分类准确率为86.18%，准确性较高，说明该算法具备一定的实用价值。
表4配电线路运行状态研判模型结果汇总
Tab.4Summary of the results of the model for evaluating the operation status of distribution lines
实际类型预测正确数量预测错误数量共计准确率/%低负荷正常运行2052580.00变更运行方式2162777.78正常运行5625896.55采集器故障941369.23汇 总1061712386.18
2.5.3 主变重过载趋势研判分析
本成果抽取了武汉电网所有变电站每台主变数据开展分析，数据跨度为2015年1月1日到2017年11月7日。下面以郭徐岭1号主变为例进行模型结果说明。
2.5.3.1 主变重过载影响因素方差分析
图15重过载影响因素方差分析结果
Fig.15Variance analysis on the influence factors
of heavy overload
2.2.1 提取特征值
从因素方差分析结果来看，因素重要性排行分别是昨日主变油温、昨日最高负荷、最高温度、最低温度、日期类型、投运年限，考虑到郭徐岭1号主变的投运年限标准差较小，故在后续建模中，该变量应该从建模数据中剔除。
2.5.3.2 主变重过载建模结果
利用2015年1月1日至2016年8月14日的数据进行建模，利用2016年8月15日至2017年11月7日的450条数据做测试集对模型结果进行测试，模型在测试集下的符合矩阵如表5所示。
集团围绕“四个人均领先”(人均工效、人均收入、人均创新成果、人均客户价值)，以井下自动化生产，井上五大平台建设为抓手，不断解放生产力实现本质安全。目前，基于统一的数据处理和应用标准，已成功开发全集团(生产矿井+集团)高度集成的安全生产大数据分析平台，而且已经在相关示范矿井稳定运行1年多，并已开始在集团和其他生产矿井得到全面推广应用，为智能矿井的建设奠定了坚实基础。图8是部分应用成果的可视化展示，这些成果为煤矿安全生产提供了高科技的分析手段，确保管理和技术层把更多的精力用于分析研究，而不是资料的收集和整理，经济和安全效益显著提高。
小肠液酶水解阶段：待胃消化阶段结束后，向溶液中加入0.2 mol/l pH值6.6的磷酸盐缓冲液50 ml，用1 mol/l NaOH调整消化液的pH值至6.6，然后加入5 ml胰液素磷酸盐缓冲液（含18.5 mg胰液素），把烧杯放在38℃恒温震荡器中，回旋频率为120 r/min，5 min后开始计时，震荡4 h。
表5主变重过载趋势研判符合矩阵
Tab.5Coincidence matrix for judging heavy overload
trend of main transformer
不是重过载是重过载不是重过载4383重过载27
根据符合矩阵数据可见：
模型查全率
(3)
模型查准率
(4)
模型准确率
(5)
模型的准确率较高，为98.8%。更进一步的，绘制出模型的ROC曲线如16所示。
图16主变重过载模型ROC曲线
Fig.16ROC curve of heavy overload model of main transformer
从结果来看，本报告提出的重过载模型相比较于随机选择模型效果好很多，也印证了模型方案的可行性高，效果好，具备很强的推广价值。
2.7 结论及下一步计划
本成果深度挖掘了电网运行信息的诸多数据，包括主变油温与负载率关系研究、配电线路运行状态研判及主变重过载趋势研判三大模块，整体提升电网监控水平。
下一步计划在本报告的基础上继续创新，丰富风险防御模块：①在主变油温和负载率关系研究中考虑主变温升、主变型号、生产厂家等因素，提升模型的普遍性。②在配电线路运行状态研判分析模型中，增加联络线路的负荷变化数据，实现更加精准的状态研判。③主变重过载趋势研判增加考虑电网运行方式变更的影响，提升重过载趋势研判的精准性。
3 预期成效
3.1 社会效益
开展电网监控信息的大数据分析应用，一是有效降低了电网设备故障率，减少了故障修复时间；二是有效的降低了用户投诉率；三是为电网建设和电网改造提供了方向，为地区经济发展提供坚强的电力保障。
3.2 经济效益
以武汉公司2017年同期电网设备故障检修次数等数据与2016年对比发现，采用大数据挖掘研判应用后的电网在设备故障次数和检修次数方面大约下降17%和15%左右，故障处理时间缩短了23%，每年减少设备故障更换费用约90万元，有效节约设备材料费用以及抢修车辆费、人工费大约60万元，减少用户损失以及电量损失约90万元，节约费用约150万元。2017年公司有效节约成本约400万元。
3.3 推广价值
本成果分析方法具备可推广性，分析过程以数据挖掘CRISP-DM标准流程为依托，形成了一整套科学、严谨的监控研判模型，不仅着眼于电网运行数据的实时监控，更着重于主动识别电网运行风险，提升了工作的主动性和精准性，且能够通过固化模型，开放数据接口等措施，结合自主研发的大数据挖掘平台，实现湖北乃至国网系统内其他供电公司电网运行的精准监控研判，共同推进国网运行监控工作效能提升。
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Bigdatamininghelpstoimprovepowergridmonitoringlevel
WU Xiaoyun，LI Gang，GAO Xiaoqian，YANG Xi，YIN Han，GAO Zhen
(Wuhan Power Supply Company of State Grid，Wuhan 430000 Hubei，China)
Abstract：SCADA is the foundation of the power dispatching.Monitoring stuffs primarily obtain status information from this system，such as grid running state.With the increasing of the scale of the power grid，the amount of status information increases.For lacking of effective analysis methods，the monitoring stuffs are under pressure and exhausted，This paper makes use of large data analysis tool and the existing large amount of power grid operation information of SCADA system，deeply explores the relationship between the main oil temperature and the load rate，and gives the function of the change between the main oil temperature and the load rate.The main oil temperature threshold of heavy overload boundary is obtained.The load fast change warning model of the 10 kV distribution line is constructed，and combined with the 15-minute load data of the 10 kV line，the operating status of the distribution line is quickly judged，and the early warning is given in a timely manner.Combining external weather and other data，the model of main variable overload trend warning has been established，which has laid a solid foundation for analyzing and identifying potential risks in power grid operation and guiding the scientific planning and construction of power grid.
Keywords：big data mining；grid operation；monitoring information；status assessment；risk assessment；automatic warning
文章编号：2096-4633(2019)11-0077-09
中图分类号：C39
文献标志码：B
收稿日期：2019-01-28
作者简介：
吴晓芸(1987)，女，硕士，工程师，主要从事线路运维及电网调控工作。
(本文责任编辑：范 斌)
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