电力设备运维的科学调控面临规模大、要素多、决策实时性强等困难，而当前设备基础数据质量较差、诊断分析方法“重电气、轻机械”、状态分析和评价未能成为运维工作有效的指挥棒，并因此造成现役设备长期欠维护。
一、成果简介
针对上述问题，本项目历经7年产学研用协同攻关，修复不良数据为设备评价提供准确唯一的数据源，完善检测和评价方法为科学运维调控提供依据，在建立策略模型和打通跨系统业务壁垒的基础上，攻克了自动分配运维资源的系列关键技术难题，自主研发了国际首个输变电设备运维全过程智能化调控成套方法和平台。实现了信息主导下的设备精准调度和远程控制，进而全面调控设备运维。
核心创新点如下：
1.在国内首次大规模实现全要素综合计划的自动生成、平衡优化和实时反馈，系统生成的11.6万条年度计划覆盖输变电一二次主业务90%以上，可执行率达100%；提出实时策略+“人员和现场”远程作业管控方法，做到人员作业安全可控、生产计划有效执行，解决了实时运维调控的难题。
2.构建了输变电设备寿期、年度和实时的差异化策略模型。寿期模型针对不同的寿命预期生成多套策略，通过经济性指标评价，优选最佳方案；年度模型输出部件级差异化策略，支撑年度计划的生成；实时风险控制运维模型通过建立6大策略匹配库应对设备突发的状态跃迁提出针对性策略。
3.首次引入表征设备机械性能的多项新状态参量，构建了设备参量置信度分析方法，提出采用动态阈值区间替代单一阈值，引入欧式距离法替代传统打分。形成了设备基准态分析模型，有效开展多层次设备状态迁移分析，使设备隐患判别率提高到99%。自主研发故障预测模型，建立了具备自学习功能故障数据库，收录了全国千台故障案例，自学习匹配率达到97%。
4.应用自主研发的历史数据结构化清洗和多源数据交叉自校等工具，有效解决了历史数据难以信息化应用的问题；研发了具备台帐自动联动的新型站端子站，实现数据集成的免维护。
本成果解决了16类设备运维跨7大类系统的5个阶段（数据采集、状态分析、策略优选、计划安排和现场管控）的双向关联和追溯的重大系统工程问题，并实现各阶段的智能化。该成果构建了电力设备运维新模式，可在有限的运维资源下，大幅提升设备健康水平。自2012年起在深圳电网应用，累计设备缺陷率下降42.2%、跳闸率下降37.3%，降低设备运维成本32%，，单位平均运维量下降60%，在南网子公司中唯一实现连续三年未发生三级及以上安全事件。
项目形成发明专利23项（授权4项），授权实用新型专利6项，授权软件著作权13项，主持编写行标1项，出版专著1项，发表学术论文31篇，经鉴定项目研究成果整体达到国际领先水平。
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二、主要技术和管理创新内容
1.立项背景。
当前设备状态检修长期存在部分设备欠维护现象，分析根源有以下问题：
（1）基础数据质量较差；
（2）诊断分析方法重电气、轻机械，判断方法不完善；
（3）从运维工作的科学安排到运维结果，全过程缺乏有效监督、保障和追溯的技术手段，同时运维到位确认方式不科学，易人为操作，现场发生异常时也无法快速指导。因此设备运维调控方面存在技术空白，传统设备监测平台未参与到设备运维管理，数据采集、状态评估、运维策略和计划安排各阶段脱节。
随着设备规模和运维资源间不匹配的日益严重深圳电网是我国负荷密度最大、劳动生产率最高、供电可靠性领先的特大型城市电网。随着电网发展，设备规模数度翻番而人力却没有配套增长，全面提升设备运维和调控水平的需求愈加凸显。
在国外，如新能源公司，试图通过在线监测和带电检测技术以及对历史数据的分析来判断设备状态，这受监测技术手段和设备类型的限制，并需要长时间的实践、积累并修正经验公式。在国网，省级电科院组建状态评价中心，集中专家对设备状态统一评价和把关，试图在管理流程上予以控制，这需要集中大量长期一线经验的专家，人力成本高昂。同时国内外在输变电运维管理领域也未见成功利用系统贯穿数据采集、状态分析和现场生产的报道。
本项目着眼于准确把控设备状态和风险、优化运维资源调控，建立设备运维调度中心实现智能调控，提升电力设备运维管控自动化水平。并在最大程度上规范落实运维工作，做到有据可依、有档可查、有的放矢。提高管理体系，最大程度的减少安全隐患。
2.主要技术创新内容。
智能化调控中，“调”是自上而下的下达包含运维生产现场、电网运行和项目库的直接指令，“控”是对设备状态的管控和对策略现场执行情况的全过程管控，“智能化”指利用信息技术自动采集底层信息并利用中间模型输出“调”和“控”的内容。项目首次研发了输变电设备运维全过程智能化调控平台，实现数据采集融合、状态分析、策略优选、计划排程和现场管控5个环节的双向关联和追溯，以及各环节智能化，解决了设备运维广域协同和设备部件级精准运维调控的技术难题。主要科技创新如下：
（1）输变电设备智能化调控技术。
1）针对长期运维，提出了利用经济指标对不同寿期策略进行优选的方法。建立设备的预期寿期估算模型，自动生成设备大修、更换、退役等关键事件的多种策略，并用寿期成本模型选出最佳寿期策略。
2）针对多来源的运维规程和设备的差异，建立年度策略模型。通过对标准规程、厂家手册等各类运维要求的归一处理，结合设备重要度、寿命曲线、运行环境、缺陷等数据，建立了基准运维策略模型库，依据设备状态与电网风险，计算运维项目及运维周期。
3）针对设备状态突变的响应，建立了设备实时风险控制运维策略模型。通过分析缺陷、试验、负荷、气象、在线监测等数据发现潜在风险，形成实时风险运维策略标准库，并利用模式识别和模糊匹配等算法实现运维策略逐项匹配，结合设备差异、状态差异进行策略的精细化调整，进而生成实时风险控制运维策略。
4）在国内首次大规模实现全要素生产计划的自动生成、平衡优化和实时监控。构建了生产计划自动生成模型，利用专家系统基于运维策略、设备拓扑结构等信息，自动输出工作内容、时间、作业表单、作业安全分析单等生产计划全要素信息。提出了以部件和性能状态为依据的生产计划和停电计划的智能排程方法。综合考虑检修时间、设备状态、同时检修等约束条件，改良和拓展了基于粒子群的多目标计划优排模型，优化停电计划和运行方式，辅助调度人员根据设备状态及电网风险，合理安排停电计划、调整电网运行方式。
深圳局依据该成果每年自动生成生产计划11万余条，年均节省人工五千余人日，自动生成的计划同工作票一一对应，可执行率达100%。另外，通过整合系统运维资源，优化计划排程，降低了运维中的停电损耗、路途损耗、管理损耗等。
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5）提出实时策略+“人员和现场”远程作业管控方法，做到人员作业安全可控、生产计划有效执行，解决了实时运维调控的难题。
采用智能移动终端和移动互联网技术，实现了四个方面的生产现场调控：
①实现了基于大数据和历史数据的巡维路径跟踪、优化和智能导航；
②建立了基于地理位置信息点的知识库，能够实时搜集设备周边的隐患等信息，并基于历史记录进行预测；
③对现场人员实时监控，实现人力和车辆资源的实时最优调度，实现紧急事件的远程应急处置；
④研发了一键求助、摔落告警等实时报警和紧急救助等功能。
（2）设备状态评估与诊断。
1）基于量子跃迁理论首创设备基准态模型表征设备状态，用设备强度和电网强度度量设备基准态，基准态是设备强度高于电网要求强度的状态，即设备健康运行的初态。在各种因素作用下，设备状态可能会偏离基准态，系统可识别这种变化并自动安排对应措施，使设备回归基准态。
设备强度主要基于设备自身因素，如设计参数、结构特点、制造工艺等，分析设备的机械性能、电气性能、热性能及附件性能。构建了设备的状态变化轨迹曲线，预测每一个可维护部件的劣化趋势及程度。电网强度既分析电网自身的系统参数、负荷水平、可靠性要求，又考虑环境及运行方式等评估其对设备健康状态的影响和要求。
在设备强度分析中，针对传统方法“重电气轻机械”的问题，首次引入了抗短路能力、X射线探伤等状态量的分析；并引入油纸绝缘频响分析等新型状态检测方法。针对输电线路预警方面还提出了计及输电线路运行状态与环境隐患的气象数据指向型分析预警模型，分析不同气象预警对线路隐患的影响，实现了不同气象条件下线路的定点、定级和定时的预警。
2）构建了设备参量置信度分析方法，提出采用动态阈值区间替代单一阈值，实现从群体到个体逐层开展状态量的大样本分析，同时引入欧式距离法替代传统打分，实现状态量的基准状态区间的划分。其中大样本分析采用了统计规律分析法、显著性差异分析法、趋势分析及指纹分析等技术手段实现状态量的横向对比和纵向对比分析。
3）提出了基于模糊推理与案例匹配的电力设备故障诊断方法。利用基于ANN、SVM等算法与专家经验相结合的状态特征量提取、判断、知识表达技术实现了对设备状态信息的多维分析；构建了状态特征量与故障模式的对应关系，预测故障情况，提出运维措施。
4）改良基于电网状态评估的风险管理方法，引入失效模式、效应和危害度分析方法和ALARP原则，将当前的设备信息、工程知识等与设备未来的状态、性能和资产的风险联系起来，实现货币化量化设备风险。同时通过系统实现了全自动实时的风险评估。
5）研发了基于状态评价导则的实用化系统。利用语义分析、结构化清洗等技术实现了17类设备的扣分自动化，同时还具备扣分原因自学习、全网评价分析报告自动生成等功能，处理效率较南网同类系统或传统表格软件高3倍以上。
6）提出了电力设备缺陷自识别及多系统协同智能处理技术。根据监测系统的告警信息等数据以及不同专业算法诊断，匹配标准缺陷库，智能生成标准缺陷单并派发，通过跨监测平台和生产系统间的实时业务交互，进而实时反馈处理进度和结果。基于该成果，深圳局在线监测装置在线率稳定在96%以上，误告率小于2%。
（3）数据处理应用技术研究。
1）首次研发了输变电设备数据结构化清洗工具，基于语义识别、模糊匹配、图像识别技术实现历史离线数据的标准化和结构化清洗。实现了深圳电网8年的历史试验、缺陷、台帐等数据标准化、结构化。
2）首次开发了基于多源数据交叉自检技术的设备档案数据自检、自校工具，实现利用试验和缺陷数据反推台帐缺陷、利用数据流检查数据模型、利用标准模型检查数据完整性和同步及时性等，提升了数据可靠性和数据质量。
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提出在线监测数据置信度分析模型，利用离线数据实现基于支持向量机的在线监测数据校核模型，并在系统中应用。
3）提出广义的电力设备站端状态监测子站的概念，扩展站端子站功能。
在站端进行设备结构编码和建模，能够同资产管理系统中的监测装置台帐联动，实现监测装置台帐的免维护，台帐准确率稳定100%。
具备集成输变电数据、图像和视频信息上送，集成移动式监测终端数据，实时调用主站高级应用服务，就地分析站内设备状态，接收主站运维调控命令等功能。
利用PtP-wifi跳转和光纤结合的传输方式实现线路高清视频信息的远距离传输，速度较传统3G传输快4倍以上。
4）基于关联规则与分布式并行计算方法，提出了一种兼具数据筛选与数据挖掘的信息获取方法，能有效剔除冗余数据、提升数据质量与处理效率，并依此开发了面向算法实现的专用数据挖掘工具，包括分类、预测、聚类、关联、相关性等分析算法。
3.与当前国内外同类研究、同类技术的综合比较。
对比同类研究，该成果首次对每台设备实现生产计划自上而下的客观管控，提出并构建了设备运维调度体系，实现实时对设备状态及风险的有效评估和管控，自动生成可响应设备属性、状态和风险等多维度差异的运维策略和生产计划，创建了一种电力设备运维新型模式。
该成果成功解决了同类研究在体系构建和信息化应用水平不平衡带来的应用瓶颈；自主研发实用化的数据综合分析模型，在运维计划智能编排、计及电网和设备风险的多目标计划优化技术、设备状态迁移评估分析和多参量融合诊断预测技术等方面自主创新，形成多层次设备管理智能化业务链。
虽然国内外都积极开展了状态评估技术研究，然而目前的评估方法多集中在定性评估，没有更细致地进行相对优劣的划分。本项目的基准态分析技术在状态量选取、评估模型等方面有了跨越式提升，技术对比如下表：
表1本项目状态评价技术及国内外同类技术对比
在设备的故障预测方面，国内外相关研究中，输变电设备的故障预测既缺乏明确因果关系又需要大量经验支撑，很难建立故障原因和征兆之间可靠的数学模型，并且主要集中在判断其有无故障，或出现故障后定位和分析原因。而本项目的故障预测技术在案例库构建、诊断预测模型及准确性等方面有了跨越式提升，技术对比如下表：
表2本项目智能故障预测技术及国内外同类技术对比
4.应用情况及效益分析。
该成果为输变电设备状态管控和运维资源调控提供了新的运行模式，优化了资产运维资源配置，减少了运维工作中的欠维和过维。成果自2012年起在深圳电网应用，为电网安全稳定运行做出重大贡献，并为世界大运会的深圳比赛正常进行提供了强有力和成功的电力保障，赢得国内外赞誉。
在该成果的支撑下，深圳电网实现了输变电设备规模翻番的情况下，累计设备缺陷率下降42.2%，连续两年未发生三级及以上安全事件，2013年，输变电主设备跳闸率同比下降37.3%，比近5年平均值降低了25%，2014年事件总数同比下降46%，变电主设备跳闸数同比下降66.7%，单位平均运维工作量总体下降60%，关键设备运维工作量上升30%，评价和计划方面的运维管理工作量下降90%。自2012年以来，成果在深圳电网的应用共节支14100万元。
（1）状态数据采集方面，确保了在线监测终端数据、离线人工录入数据的准确性和可靠性，并大幅提升了数据传输、跨系统数据集成的数据可靠性。应用成果技术搭建深圳电网全维度设备状态监测中心操作平台一套，部署大屏监测中心两套；在深圳电网已部署93套监测子站及输电子单元，实现220千伏以上关键主设备监测覆盖率超过90%，在线率稳定在93%以上。开展离线在线监测终端校验146台次，发现问题装置8台，及时返修；通过数据自检发现并修正不完整或不规范离线数据10万余项。项目成果应用时间4年，仅深圳电网就发现GIS局放等重要缺陷13起，在大运会、亚运会等大型保供电工作中发挥了重要作用。
（2）状态分析方面，利用基准态模型提升健康度分析敏感度和正确率，与传统方法相比，一致性提升23%。近2年，深圳电网应用系统评价设备37843台次，合计节省人工532人日；开展基准态分析和故障预测，发现或预测缺陷和隐患107起；应用数据挖掘模型开展缺陷数据挖掘，排查群体性缺陷8类，经整改提高了设备运行可靠性。
（3）运维管控方面，应用系统开展1万余台主设备差异化运维策略的生成，生成生产计划10万余条，合计节省人工375人日。修复再利用110千伏及以上主变9台，其他设备353台，节约设备购置成本约3200万元。
该成果有效提升了电力行业数据处理和管理水平，为依托电力大数据开展科研和应用提供了支撑。成果实现了输变电设备状态评估及运维调控工作的自动化，显著提高了电力行业状态检修水平和运维的应急调控能力，为电力改革环境下深圳电网设备运维资源的绩效提升做出了较大的贡献，推动了中国电力改革环境下各电网公司的资产运维绩效提升领域的技术进步。2015年度深圳供电局有限公司获科技进步奖一等奖。
三、主要核心知识产权
四、第三方评价及成果鉴定
该项目得到了由工程院院士为主任委员的专家鉴定委员会高度评价。通过湖北省科技信息研究院查新中心国内外查新，在查新报告中也对该成果的创新性给予了充分肯定。该项目研发的状态监测子站和系统平台分别通过了电力工业电力系统自动化设备质量检验测试中心和中国赛宝实验室的检测试验。连续多年来，深圳局供电可靠率位列全国前十、第三方客户满意调查位列当地第一。
1.专家鉴定意见（南方电网科鉴字[2015]1002号）。
（1）提交的资料完整、规范，符合科技成果鉴定要求。
（2）提出并构建了输变电设备运维调度体系，建立了设备运维新型模式：研发贯穿基础数据、状态分析、策略优选、计划排程和现场管控的设备运维智能调控平台，实现对每台设备自上而下的实时调度管控。大规模实现全要素生产计划自动生成、优化和实时反馈。
（3）提出并建立了输变电设备运维智能调控策略模型和平台,自动生成包含寿期策略、年度策略和实时策略的多程差异化策略，实现了可维护部件级差异化运维，全面支持运维决策，突破了电网和设备以及一、二次设备之间的信息壁垒和业务壁垒。
（4）构建了输变电设备基准态分析模型和故障预测模型，开展多层次设备状态迁移分析，利用平台大规模实时应用。提出用动态阈值区间替代传统的单一阈值，能够实时和较准确判别设备隐患。
（5）研究多源数据结构化清洗等数据处理方法，有效解决历史数据难以应用问题；研发多源数据交叉自检、自校工具、电力专用数据挖掘工具，提高了数据集成度和数据质量。
（6）研发了新型的站端状态监测子站，拓展了子站功能，有效提高数据的可靠性和应用便捷性。
（7）项目已申请国家发明专利23项（授权4项），申请实用新型专利6项（授权4项），获得软件著作权13项，发表学术论文31篇。
鉴定委员会认为：项目取得了多项创新性成果，已在深圳供电局有限公司得到实际应用，效果良好。该项成果整体达到国际领先水平，同意通过鉴定。
2.查新报告最终结论：
国内外未见与本项目12个查新点相同的报道。
3.第三方检测机构测试结论：
（1）经测试，成果软件的功能性、安全性、可靠性、易用性、可移植性、性能指标及用户文档均通过测试，符合相关国家标准；
（2）经测试，状态监测子站满足GB/T13729-2002标准所检的项目要求。
4.其他单位评价：
（1）珠海局：该机械性能检测评估技术成果，使我局及时掌握设备状态，为完成琴韵站扩建工程同频同相耐压试验，迅速恢复对澳门供电提供了有力的技术支持；
（2）广东电科院：该机械性能检测评估技术成果，在广东电网公司东莞供电局500千伏横沥站发生220千伏GIS开关跳闸事件分析和处理提供了强有力支持。
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原标题：输变电设备运维智能化调控 关键技术研究与系统应用
