实时信息统断面采集,实现变电站智能红外图谱数据在线监测数据,局放在线监测数据,保护测控故障录波数据,油温油位数据等,丰富的信息资源足以进行合理的故障发现及预测。首先将这些异构数据信息进行融合并分别存储到相应的数据库及文件系统中,建立设备的索引树,通过整变电站所有业务决策的基础,推动变电站朝着集约化管控专业化运维方向转变。基于大数据的故障发现及预测特高压电网已经逐渐成为电力系统的主要网架结构,特高压变电站站内设备作为电力生产系统的核心,其重要性不言而喻。准确预测并及时发现设备故障,对维护电比对历史故障发生前后负荷功率电流电压操作情况设备状态及气象信息等内外部因素,对无用数据过滤,进行聚类及分类处理,对设备工况进行关联分析及规律发现,采取合理的机器学习算法或者推荐算法进行故障发现及风险预测,形成可以预测故障的模型。大数据技术在大数据技术在特高压变电站运维中的应用闫哲睿原稿自动化控制系统渐渐取代人工。智能变电站作为智能电网的核心部分,要求通过全网运行数据分层分级的广域实时信息统断面采集,实现变电站智能柔性集群及自协调区域控制保护,支撑各级电网的安全稳定运行和各类高级应用,设备信息运维策略与电力调度实现全面互动定至关重要。传统的故障研究及学习般都是事后分析,这种生产方法导致了定期计划检修的工作模式。当前大数据技术已然成熟,利用大数据技术进行数据分析,从而进行故障诊断和预测的研究将具有十分重要的意义。特高压变电站内集成汇总了系统实时数据红用传统的并行数据仓库,对高度实时数据如调度数据网测控数据等采用实时数据库系统,既可提高数据传输速度,又可避免数据在总线上的不停游走。关键词大数据特高压变电站运维分析引言在科学技术飞速发展的当今社会,电力系统也逐渐摆脱落后的局面,智能方面,特高压变电站内的海量数据可采用分布式文件系统来存储,而分布式文件系统由于不满足电网要求的高实时性要求,根据分而治之思想,可对大量的历史数据采用分布式文件系统,对核心数据使用传统的并行数据仓库,对高度实时数据如调度数据网测控数据等采用实等功能,有效保证了数据的安全性。然而在特高压变电站运行过程中会产生诸多的非结构化数据,如放电图谱红外图谱噪声音频视频等。另方面,变电站各类业务系统诸如远动装臵保信子站系统同步相量测量装臵故障录波系统防工作站辅助应用子系统状态监测子系统等时数据库系统,既可提高数据传输速度,又可避免数据在总线上的不停游走。基于大数据的故障发现及预测特高压电网已经逐渐成为电力系统的主要网架结构,特高压变电站站内设备作为电力生产系统的核心,其重要性不言而喻。准确预测并及时发现设备故障,对维护电网关键词大数据特高压变电站运维分析引言在科学技术飞速发展的当今社会,电力系统也逐渐摆脱落后的局面,智能化自动化控制系统渐渐取代人工。智能变电站作为智能电网的核心部分,要求通过全网运行数据分层分级的广域实时信息统断面采集,实现变电站智能云平台可根据集成的设备出厂信息及历史数据等知识资料,结合当前运行工况及气象环境进行主动推荐当日巡视重点项目。摘要电力技术不断发展,电网骨干网正由当前的网架结构向特高压电网过渡。特高压电网结构复杂,电气元件众多,采用了丰富的数据采集技术及行过程中会产生大量的数据,从数据规模增长速度及时间特性来看属于当前大数据的研究范畴。如何有效的利用存储在服务器上的海量数据进行变电站设备运维故障发现及解放紧缺的运维人员是当前急需解决的问题。基于大数据的智能巡检特高压变电站地域广设备多,每日外图谱数据在线监测数据,局放在线监测数据,保护测控故障录波数据,油温油位数据等,丰富的信息资源足以进行合理的故障发现及预测。首先将这些异构数据信息进行融合并分别存储到相应的数据库及文件系统中,建立设备的索引树,通过整合时数据库系统,既可提高数据传输速度,又可避免数据在总线上的不停游走。基于大数据的故障发现及预测特高压电网已经逐渐成为电力系统的主要网架结构,特高压变电站站内设备作为电力生产系统的核心,其重要性不言而喻。准确预测并及时发现设备故障,对维护电网自动化控制系统渐渐取代人工。智能变电站作为智能电网的核心部分,要求通过全网运行数据分层分级的广域实时信息统断面采集,实现变电站智能柔性集群及自协调区域控制保护,支撑各级电网的安全稳定运行和各类高级应用,设备信息运维策略与电力调度实现全面互动行的基础上进行节点处理及操作,提高数据的利用率和可用性。在数据存储方面,特高压变电站内的海量数据可采用分布式文件系统来存储,而分布式文件系统由于不满足电网要求的高实时性要求,根据分而治之思想,可对大量的历史数据采用分布式文件系统,对核心数据大数据技术在特高压变电站运维中的应用闫哲睿原稿线监测技术来设备状态。变电站内各种监测采集装臵在运行过程中会产生大量的数据,从数据规模增长速度及时间特性来看属于当前大数据的研究范畴。如何有效的利用存储在服务器上的海量数据进行变电站设备运维故障发现及解放紧缺的运维人员是当前急需解决的问自动化控制系统渐渐取代人工。智能变电站作为智能电网的核心部分,要求通过全网运行数据分层分级的广域实时信息统断面采集,实现变电站智能柔性集群及自协调区域控制保护,支撑各级电网的安全稳定运行和各类高级应用,设备信息运维策略与电力调度实现全面互动,实现对设备的集中管控。目前各电力公司普通采用手持移动终端巡检的工作方式,这种工作方式实现了设备信息的自动录入,但仍存在诸多问题,比如巡检内容繁杂且无针对性,无法实时读取设备工况,缺陷异常的定性较为困难等。依托大数据技术,搭建变电站云平台。系数据库主要处理结构化及半结构化数据,可以实现快捷查询分析事务处理等功能,有效保证了数据的安全性。然而在特高压变电站运行过程中会产生诸多的非结构化数据,如放电图谱红外图谱噪声音频视频等。另方面,变电站各类业务系统诸如远动装臵保信子站系统巡视耗费较大的精力。同时,因巡检人员水平及能力不同,又缺乏规范的标准,造成对缺陷描述不统,经常导致缺陷重复录入现象。借力大数据技术,巡检人员可以有针对性的对可能出现问题的设备重点巡视,只需录入设备现场数据便可由计算机自动生成缺陷描述及缺陷报时数据库系统,既可提高数据传输速度,又可避免数据在总线上的不停游走。基于大数据的故障发现及预测特高压电网已经逐渐成为电力系统的主要网架结构,特高压变电站站内设备作为电力生产系统的核心,其重要性不言而喻。准确预测并及时发现设备故障,对维护电网。大数据技术在特高压变电站运维中的应用闫哲睿原稿。摘要电力技术不断发展,电网骨干网正由当前的网架结构向特高压电网过渡。特高压电网结构复杂,电气元件众多,采用了丰富的数据采集技术及在线监测技术来设备状态。变电站内各种监测采集装臵在用传统的并行数据仓库,对高度实时数据如调度数据网测控数据等采用实时数据库系统,既可提高数据传输速度,又可避免数据在总线上的不停游走。关键词大数据特高压变电站运维分析引言在科学技术飞速发展的当今社会,电力系统也逐渐摆脱落后的局面,智能能柔性集群及自协调区域控制保护,支撑各级电网的安全稳定运行和各类高级应用,设备信息运维策略与电力调度实现全面互动。大数据技术在特高压变电站运维中的应用闫哲睿原稿。数据存储关系数据库主要处理结构化及半结构化数据,可以实现快捷查询分析事务处步相量测量装臵故障录波系统防工作站辅助应用子系统状态监测子系统等,各类系统来自不同的厂家,有着不同的传输协议数据接口,子系统之间数据相互独立,难以实现资源共享。这种情况下关系数据库将不再适用,需要建立并行及分布式数据库系统,在和集群并大数据技术在特高压变电站运维中的应用闫哲睿原稿自动化控制系统渐渐取代人工。智能变电站作为智能电网的核心部分,要求通过全网运行数据分层分级的广域实时信息统断面采集,实现变电站智能柔性集群及自协调区域控制保护,支撑各级电网的安全稳定运行和各类高级应用,设备信息运维策略与电力调度实现全面互动并比对历史故障发生前后负荷功率电流电压操作情况设备状态及气象信息等内外部因素,对无用数据过滤,进行聚类及分类处理,对设备工况进行关联分析及规律发现,采取合理的机器学习算法或者推荐算法进行故障发现及风险预测,形成可以预测故障的模型。数据存储关用传统的并行数据仓库,对高度实时数据如调度数据网测控数据等采用实时数据库系统,既可提高数据传输速度,又可避免数据在总线上的不停游走。关键词大数据特高压变电站运维分析引言在科学技术飞速发展的当今社会,电力系统也逐渐摆脱落后的局面,智能稳定至关重要。传统的故障研究及学习般都是事后分析,这种生产方法导致了定期计划检修的工作模式。当前大数据技术已然成熟,利用大数据技术进行数据分析,从而进行故障诊断和预测的研究将具有十分重要的意义。特高压变电站内集成汇总了系统实时数据高压变电站运维中的应用闫哲睿原稿。总结大数据技术为特高压变电站的运维带来了新的解决思路,通过相关技术应用可以方便巡检及故障预测,充分优化人力配臵。借助大数据技术还可以生成每日设备数据报告及风险评估,并实现智能推送。大数据技术将成为特高压外图谱数据在线监测数据,局放在线监测数据,保护测控故障录波数据,油温油位数据等,丰富的信息资源足以进行合理的故障发现及预测。首先将这些异构数据信息进行融合并分别存储到相应的数据库及文件系统中,建立设备的索引树,通过整合时数据库系统,既可提高数据传输速度,又可避免数据在总线上的不停游走。基于大数据的故障发现及预测特高压电网已经逐渐成为电力系统的主要网架结构,特高压变电站站内设备作为电力生产系统的核心,其重要性不言而喻。准确预测并及时发现设备故障,对维护电网,各类系统来自不同的厂家,有着不同的传输协议数据接口,子系统之