基于互联网的带电检测专家服务平台设计

耿庆庆

（西安工程大学，陕西西安710048）

0 引言

带电检测技术能够及时发现电力设备的安全隐患[1-3]，其是一种采用便携式检测设备，在电力设备运行的情况下，进行相应电气、物理、化学等特征量的采集的手段。其目的是将检测手段及诊断技术有效结合，将设备状态及时准确地呈现给工作人员，能够帮助工作人员对设备进行及时维护和检修[4-5]。

本文在电力行业相关特点的基础上结合电力设备检测技术的发展情况，提出了一种基于互联网的带电检测专家服务平台设计方法，主要利用此平台对输变电设备进行集成化的诊断，对当前不一致的检修模式进行重新组合，细化相关检测与诊断流程。

1 带电检测专家服务平台架构

该平台根据服务检测各流程环节打造一种信息化系统，其具有提高现场工作效率、组织专家协作、海量数据分析、快速出具报告、与专家友好互动等功能，系统共分为四层：数据采集层、数据管理层、分析决策层、专家层。

数据采集层功能为数据信息收集，采集完成后集中放置于数据管理层，为分析决策层提供设备状态评估分析基础。此系统通过多种接口将采集到的数据内容与“专家团队”“专业认证实验室”“电力专家”“高校或电科院”等机构进行实时双向互动，并制定统一的分析评估规则，最终形成状态评估检测报告。在此系统中，设备出现紧急异常时，系统将以短信或彩信的形式将报告内容发送至专家手机，同时专家可通过系统的人机界面直接登录系统，了解管辖设备运行状态和分析结果，并通过系统授权下载数据。系统也为专家提供智能手机的APP系统客户端，起到实时有效与专家互动的效果。

2 带电检测专家服务平台模块设计

系统由Web端、手机APP、IED数据上传、C/S采集服务器、数据诊断等五部分组成，各部分功能全景如图1所示。每个系统结构由若干个模块组成，从项目经理创建任务，到现场检修人员接受任务，同步现场设备采集的数据，通过数据清洗和数据融合，调用专家系统嵌入的诊断算法得出设备故障类型，同时给出相应的辅助检修策略，现场请示技术指导或专家指导确定检修方案，形成一个完整的闭环系统。分析结果将通过手机APP、短信、报告等输送给公司。

2.1 Web端

图1 带电检测专家服务平台功能模块

Web端的功能模块包括信息展示、预报警、诊断分析、带电检测过程管理、基本信息管理五大部分。其中信息展示和故障报警是本部分的核心，数据展示包含多种形式，应根据设备带电检测数据的类型和数据量，除了最基础的数据曲线、数据报表、红外成像图、局部放电谱图、仪表式数据图等方式外，还可以通过设备导航实现设备信息的综合展示功能。在故障报警功能部分根据客户的管辖范围，布置设备地理信息图，该地图可显示各牵引站所在的位置是否有设备存在故障。设备的报警信息采用多种模式进行展示，一是针对整个变电站的故障报警信息汇总图，二是单个设备信息的综合展示功能中应包含故障报警项。通过点击变电站的故障报警信息汇总图中的指定设备，可顺利跳转到单个设备信息的综合展示页面。

2.2 数据采集服务器

数据采集服务器的主要功能包括：（1）采集带电检测数据，对接带电检测IED；（2）采集在线监测数据，对接在线监测IED；（3）数据分析与故障诊断；（4）数据入库；（5）采集数据命令配置。数据采集服务器包括数据采集客户端和数据采集服务器两部分。其中，客户端功能包含连接服务器、参数设置、手动/自动上传、下载更新、工作日志、兼容多种检测设备、无线通信等，服务端功能包含启停服务、参数设置、IED设备通信、客户端数据通信、故障诊断算法、数据入库、手机APP通信、兼容多种检测设备、工作日志等。

2.3 移动端APP功能

移动端APP软件主要包含两大功能，分别是运行数据展示和巡检过程监控。其中运行数据展示即一个简化的Web端，具有远程浏览、数据展示、报警等功能，但没有远程参数设置功能。巡检过程监控：检测人员在检测现场，使用检测版APP录入检测数据和现场工作照片，数据缓存至本地，上传至后台服务器后，客户通过客户端浏览检测数据、任务进度及现场工作情况；检测人员将采集到的数据录入APP，上传至服务器。检测人员可以查看与其相关的任务信息。

2.4 IED智能检测模块

IED智能检测模块是智能变电站中的关键设备，在电力在线监测及带电检测系统中起着承上启下的作用，通过对过程层采集的数据信息进行分析和处理获得各种状态参数，并按照IEC 61850等标准协议将上述状态参数上传至站控层。服务器系统与IED智能终端进行通信，向IED智能终端下发命令和获取IED智能终端上传数据。IED智能终端连接服务器TCP/UDP服务，或者调用Web Service服务，与服务器进行命令交互与数据交互。

2.5 故障诊断

由于传统的故障判定方法依靠经验，不能很好地反映设备状态和特征量之间复杂的非线性关系，故系统中嵌入阈值判断和打分法难以适用于复杂的诊断工况。带电检测云服务平台引入人工智能诊断算法为电力设备故障诊断注入了新鲜的血液，其很好地描述了故障特征和故障类型之间的非线性关系，使得像以变压器油中溶解气体含量分析结果为基础的变压器故障诊断技术，由依靠经验的传统故障诊断方法逐渐升级到人工智能技术为特征的高级诊断能力。因此云服务平台的诊断环节中可采用kNN算法、BP神经网络算法、CART分类与回归树算法对电力设备状态作进一步分析，并可迅速给出判定结果和分析依据，为平台的专家人员准确分析状态提供了关键支撑与核心技术。数据诊断部分是云服务系统的核心，其根据不同类型的数据对当前设备的状态进行诊断，并做出相应的寿命预测以及状态评估。

3 结语

本文在电力行业相关特点的基础上结合电力设备检测技术的发展情况，提出了一种基于互联网的带电检测专家服务平台设计方法，并重点对Web端、手机APP、IED数据上传、C/S采集服务器、数据诊断五大功能模块功能及设计思路进行了分析。