公司开展数据多维度分析预控设备风险

2014-01-14

 本网讯 长期以来,电力系统设备的缺陷及安全隐患通常由设备巡视、设备告警信息提示以及设备检修过程来发现,时常都是异常已经发生了,运行人员才知道,属于被动的运维方式。公司以提升设备管理质量为目标,积极优化数据分析全过程,提出全新的“数据多维度分析”模式,主动“诊断”设备,提前预控设备风险。

目前,公司的数据多维度分析工作已覆盖了所辖的18大类输变电设备。

    动态数据库,随时掌握设备状态

    记者了解到,数据多维度分析工作其实是综合了停电试验、带电测试、在线监测、运行检修、故障缺陷等数据,对同一设备的历史数据进行纵向对比,对同类设备的数据开展横向对比,通过趋势和差异及时发现设备异常,制定差异化运维策略,提升设备健康水平。“以阀冷系统检测数据为例,原来通常就数据本身来判断是否合格、准确,开展分析的时间间隔也不确定。而现在则是以‘一条线’的形式,将几十个数据串起来,数据之间相互关联,对比多角度来分析。”公司设备部直流科科长贺智告诉记者。

    据介绍,数据多维度分析与以往的设备数据分析最大的不同在于,数据分析的手段变得多元化,拥有趋势分析、变量分析、对比分析、因素分析等多种方法,根据在现场操作中遇到的不同情形,合理选用这些分析法,找到数据之间的规律和联系。不同的设备,数据分析的周期也不一样,公司目前已经开展了日分析、周分析、月分析和季度分析。

    同时,数据采集的范围也与以往有所区别,它包含了主设备和重要辅助设备的关键运行数据,以及在线监测数据和红外测温数据,形成了一个巨大的动态数据库。数据每天都会有更新,最早的数据值可追溯到设备出厂时的记录。“如今我们不再是汽车修理工,等着车辆出了问题再去维修,而是类似于4S店店员,在车辆行驶时就掌握其具体状态,等到它行驶到一定里程数就定期保养、护理。”

    数据分析,让工作更有价值

    自数据多维度分析工作开展以来,一线生产班组人员在实际的动手、动脑分析的过程中体会到了它的不同。

在天生桥局变电管理所,一线班组员工告诉记者:“在分析数据的过程中,我们发现并不是小于安全值的数据都是安全的。如果某一项数值在某一时间段内变化较大,不稳定,那么或多或少就是存在问题的。这种新的分析模式让数据发挥了更大的作用,也让我们的工作更有价值。”

现在开展设备日常巡视,大家不再单靠眼、耳、鼻去检查设备“表面”,而是带着数据、带着思考、带着分析方法对设备进行“号脉问诊”,减少主观判断,用数据说话,多一些客观分析。去年9月,天生桥换流站运行值员在分析双极阀冷膨胀箱水位日变化情况时,发现94日至98日,极1水位日变化量较极2越来越大。虽然水位值均未超出标准,但这一明显差异,还是让运行人员提高了警觉。经过详细分析,运行人员判断极1可能存在轻微漏水,漏水趋势可能正在变大,并立即对极1内冷水系统进行特巡,发现极1阀冷#2主泵果然存在轻微漏水现象,于是立即着手解决问题,有效提高了设备的运行质量。

    天生桥局只是公司开展多维度分析工作的一个缩影,在公司其他基层单位,根据所辖设备的特点和实际运维环境的不同,也因地制宜地将多维度分析开展起来。广州局利用已有的监盘数据趋势分析平台开展分析工作,弥补了监控系统的盲区,提高了设备的安全性。

    据悉,公司计划通过1年半的时间来建成并完善整个数据多维度分析体系,目前《超高压输电公司变电站/换流站设备运行数据多维度分析工作规范》和《超高压公司输电设备运行数据多维度分析工作规范》已编制完成,下一步将结合公司生产信息系统和运维自动化平台开展数据多维度分析技术平台建设,实现数据多维度分析软件化。(李波)

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