【摘 要】
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如今,超高压电网采取集中监控、统一调度的模式统筹管理,变电设备隐患、缺陷的排查很大程度上依赖于设备状态监视系统。这种工作模式下,设备的指标示数往往是在“临界”、甚至“越限”才会被运维人员发现,工作前瞻性不足、贻误“苗头性”缺陷治理时机,工作效率、操作精度受到很大制约,极易造成“小恙成疾”、“小病成灾”的被动局面。当前,社会经济的飞速发展对电网安全提出更高需求,尤其对供电的可靠性、稳定性要求更为严格
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如今,超高压电网采取集中监控、统一调度的模式统筹管理,变电设备隐患、缺陷的排查很大程度上依赖于设备状态监视系统。这种工作模式下,设备的指标示数往往是在“临界”、甚至“越限”才会被运维人员发现,工作前瞻性不足、贻误“苗头性”缺陷治理时机,工作效率、操作精度受到很大制约,极易造成“小恙成疾”、“小病成灾”的被动局面。当前,社会经济的飞速发展对电网安全提出更高需求,尤其对供电的可靠性、稳定性要求更为严格。技术的迭代更新为电力系统带来了大数据、智能运检等革新手段,运维一体化、状态检修、远程智能管控等创新理论已逐步走向现实。在此背景下,统合全口径变电设备表征数据,依据特征趋势确定设备状态,探究一种基于大数据的变电运维、设备管理模式十分必要。本论文在变电运维专业流程中引入管理学分析思想,从当前变电运维管理具备的优势、劣势和面临的机遇挑战入手,分析了超高压电网变电运维管理现状,围绕作为运维管理重点的设备巡视工作方面,找出了设备缺陷隐患治理前瞻性不足的原因;对当前运维模式进行整体评价,分析当前管理模式存在的问题并提出解决方案,评估专业的发展方向;分析了大数据技术对优化变电运维管理的必要性,阐述了二者的内在联系与应用基础;以M省超高压电网为研究对象,建立起运维管理数据分析模型,佐以模型在M省三座500千伏变电站的应用实例,详述设备状态分析诊断由“事后缺陷处置”到“事前趋势预判”的管理提升过程;对所提出的管理优化方案进行了技术经济分析,分别从技术改进与经济效益层面论证方案的优越性,多角度分析大数据技术为超高压变电运维专业带来的技术革新与进步,为专业发展方向提供了新的思路。
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