大数据技术赋能继电保护电气二次回路隐患排查探究

　　刘豫宁

　　【摘 要】电力系统中，继电保护电气二次回路的隐患排查对保障系统稳定性至关重要。传统排查方法在处理能力、识别精度及智能化应对方面存在明显不足，导致隐患排查效率低下、故障预测不准确。为解决这些问题，本文结合大数据技术，提出了一种优化隐患排查的新方案。通过构建实时数据处理系统，结合机器学习算法提高隐患识别精度，并部署智能预警机制强化故障预测能力，有效提升了排查效率和精确度。研究结果表明，应用大数据技术能显著提高系统的智能化水平，减少隐患发生，确保电力系统的安全稳定运行。

　　【关键词】大数据技术；继电保护；电气二次回路；隐患排查；智能化；电力系统

　　引言

　　电力系统的稳定性与安全性直接关系到社会经济发展和人民生活质量。作为现代社会的重要基础设施，电力系统的安全运行不仅影响工业生产和商业活动，还与居民日常生活息息相关。近年来，随着电力系统规模的不断扩大和新能源的大规模并网，电力系统的复杂性和不确定性显著增加，这对电力系统的稳定性和安全性提出了更高的要求。继电保护电气二次回路作为保障电力系统安全运行的重要组成部分，其隐患排查的准确性和时效性面临着前所未有的挑战。传统的隐患排查方法主要依赖人工巡检和经验判断，存在效率低、覆盖面有限、难以应对复杂故障等问题，难以满足现代电力系统对安全性和可靠性的需求。根据《中国“十四五”电力发展规划研究》报告，电力行业亟需提升智能化水平，推动数字化技术应用，以增强系统应对突发故障的能力。同时，《全国统一电力市场发展规划蓝皮书》也明确提出，2025 年将初步建成全国统一电力市场，智能电网和大数据技术将成为电力市场发展的核心驱动力。在这一背景下，如何有效利用大数据技术提升继电保护电气二次回路的隐患排查能力，成为保障电力系统安全、提高运维效率的重要课题。大数据技术通过海量数据的采集、存储、处理和分析，能够实现对电力系统运行状态的实时监测和深度挖掘，从而为隐患排查提供更加精准和高效的技术手段。

　　一、大数据技术概述

　　大数据技术在继电保护电气二次回路隐患排查中的应用，主要体现在数据采集、存储、分析与预警四个关键环节。电气二次回路中各类继电保护装置实时生成大量运行数据，如电流、电压、继电器动作时延、设备温度等，这些数据是反映电力系统运行状态的重要指标。传统的人工巡检方法受限于数据获取的局限性和人工分析的效率瓶颈，难以高效处理这些海量数据，容易产生漏检和滞后问题，无法满足现代电力系统对隐患排查的实时性和精准性要求。而大数据技术通过物联网传感器与智能设备，能够实时采集这些数据，并通过高速网络传输到中心数据库，为后续分析提供全面、实时的数据支持。在数据存储和处理方面，分布式存储和云计算技术提供了强大的支持，通过Hadoop、NoSQL 等技术能够高效存储和处理大规模的电力系统数据，解决了传统存储方式容量有限、处理速度慢的问题。数据经过清洗和整合后，进入数据分析阶段，利用机器学习和数据挖掘算法，从历史数据中提取隐患特征，分析异常波动、设备老化、参数漂移等问题，进而识别潜在故障[1]。此外，大数据技术还支持构建智能预警系统，通过实时监测和动态分析，能够在故障发生前发出预警信号，并提供故障定位和解决方案，从而显著降低故障发生的风险。这种从被动响应到主动预防的转变，极大地提高了电力系统的安全性和可靠性。同时，大数据技术的应用还为电力系统的运维管理提供了科学依据，通过数据驱动的决策支持，优化了资源配置和运维策略，降低了运维成本。总之，大数据技术在继电保护电气二次回路隐患排查中的应用，为电力系统的安全运行提供了强有力的技术保障，推动了电力行业向智能化、数字化转型，为实现电力系统的高效、安全和可持续发展奠定了坚实基础。

　　二、继电保护电气二次回路隐患排查现状

　　（一）数据处理能力无法满足隐患排查需求

　　继电保护电气二次回路中产生的大量实时数据，包括电压、电流、功率因数、频率、接地电阻、温度等多个维度的信号，超出了传统数据处理系统的承载能力。在高压配电系统中，回路中的传感器每秒钟会采集数百条数据，每个传感器在一天内生成的数据量可达到数GB。传统的集中式数据处理系统，依赖于数据汇聚到中心进行处理，但由于计算资源和带宽的限制，系统无法高效处理这些大量的实时数据。这导致隐患排查过程中出现显著的延时，难以及时识别潜在的故障。例如，在设备出现电流波动或瞬时过电流故障时，传统系统往往无法在毫秒级别内完成数据处理和响应，错失了故障发生的早期预警。现有系统多采用基于规则的静态分析模型，缺乏动态数据关联和多维度分析能力，进一步限制了隐患排查的实时性和准确性。这种数据处理能力的不足，极大地影响了电力系统运行中的隐患排查效率和及时性。

　　（二）隐患识别存在精度偏差问题

　　继电保护电气二次回路的隐患排查工作目前多依赖人工巡检与基于规则的自动化监测。现有的隐患识别方法通常基于设定的固定阈值进行报警。如电流超过设定的保护定值时发出报警，但这些固定阈值往往无法适应复杂电气故障的变化。在实际应用中，电气设备可能由于老化、外部环境变化等原因出现微小的变化，这些变化往往难以被传统方法及时识别[2]。设备的接触电阻可能在几十欧姆的范围内发生变化，这种微小变化无法立即触发报警，但如果未及时识别，可能会导致较严重的故障。由于故障模式复杂多样，传统的规则方法常常面临漏检和误检的问题，隐患识别的精度和准确性不足，进而增加了电力系统运行中的潜在风险。

　　（三）监控手段缺乏智能化应对能力

　　尽管现代电力系统在监控方面已经实现了一定程度的自动化，现有的监控手段仍缺乏足够的智能化支持，无法满足复杂电气故障的实时诊断需求。当前系统多依赖单一的报警机制与定期巡检手段，如监测继电器的开关状态、电流和电压的变化等，但这些监控方式仅停留在简单的故障触发报警层面，未能实现实时数据的动态分析和趋势预测。变压器在故障前可能会出现温度逐渐升高的现象，这一过程通常较为缓慢，传统监控系统难以及时发现这种微小的故障前兆，导致错过最佳的维修时机。由于监控系统缺乏智能化分析功能，无法从多维度实时分析运行数据，因此不能有效预测或识别设备潜在的故障模式。现有监控手段未能充分利用电力系统中庞大的数据资源，无法进行动态的、智能化的故障诊断，导致隐患排查过程效率低下，增加了系统出现故障的风险。

　　三、大数据技术在继电保护电气二次回路隐患排查中的应用

　　（一）构建实时数据处理系统以提升排查效率

　　构建高效的实时数据处理系统，能够大幅提升隐患排查的效率，确保系统能够快速识别潜在故障，减少事故发生的概率。边缘计算技术的引入是提升实时数据处理能力的关键。通过在电气二次回路的传感器、保护装置等设备上部署边缘计算节点，可以将数据预处理任务从传统的集中式系统转移到本地设备。如采用基于ARM 架构的边缘计算模块，可以对电流、电压、频率、温度等信号进行实时分析和初步筛选。传感器采集的数据可通过算法如滑动窗口法进行动态阈值检测，实时识别超限数据。一旦检测到异常波动，这些数据便立即传输至云端或上级控制系统进行深入分析，从而大幅减少延时，提高系统反应速度。采用物联网技术的智能传感器可以在电气回路出现电流或电压波动的情况下，及时发出警告信号，并通过5G 网络将数据传输到中心数据库进行进一步的处理[3]。

　　结合分布式计算平台和流数据处理技术，可以进一步提升数据处理效率。通过部署Apache Kafka、Apache Flink 等流处理平台，继电保护系统能够实时捕捉每一毫秒的数据变动并执行复杂的分析计算。以电流数据为例，采用滑动平均滤波器和快速傅里叶变换等算法，实时分析电流波形中的高频噪声或短时间的电流波动，通过对比历史数据，判断是否存在潜在故障隐患。使用Apache Flink 等实时流处理引擎能够确保在传感器产生数据后的毫秒级别内，完成信号处理和实时故障预警，大幅提升隐患排查效率和系统响应能力。这种结合边缘计算和分布式计算的架构，不仅能够处理大规模的实时数据流，还能实现低延时、高效率的数据处理，确保继电保护电气二次回路的隐患排查能够在第一时间完成，并有效避免系统事故的发生。

　　（二）引入机器学习算法以提高隐患识别精度

　　在继电保护电气二次回路隐患排查过程中，传统的规则基础的故障检测方法通常无法精准识别复杂和动态变化的故障模式，存在漏检、误检等问题。引入机器学习算法能够显著提升隐患识别的精度和准确性。采用监督学习算法，通过历史数据训练模型，提高隐患识别的准确性。基于大量历史故障数据，通过算法如支持向量机、决策树和随机森林等，构建分类模型，对电气二次回路中的各类信号进行故障模式识别。如电流、电压、频率等信号的波动特征通常具有一定规律，通过机器学习模型，可以从历史数据中提取出正常运行状态和故障状态的特征差异。训练过程中，输入电流波形、温度波动、开关操作等数据，训练模型能够判断出不同故障类型的模式，并在实时监测中对数据流进行实时分类。通过这种方式，可以减少因人为判断失误导致的漏检和误判，确保隐患能够精准识别。特别是在复杂的电力环境中，机器学习模型能够更好地适应不同的工作状态，进行实时故障预警。

　　采用无监督学习算法，增强对未知故障模式的检测能力。在实际应用中，电力系统可能会出现一些未曾预见的新型故障模式，传统方法无法快速适应。为此，使用如K-means 聚类、自编码器等无监督学习算法，可以通过异常检测方法在没有标签数据的情况下发现潜在隐患[4]。无监督学习算法通过识别电气回路中的“正常”模式，并将任何偏离这一模式的数据点标记为异常，从而有效地识别出未知或新型故障。可以采用自编码器进行信号降维和重构，将电流、电压等信号的高维特征降至低维，重构误差较大的数据即为潜在的异常数据，这些数据点可能对应着系统未能预见的故障类型。通过无监督学习，系统不仅可以识别出已知故障，还能动态地适应新的故障类型，提升隐患排查的全面性和准确性。通过这些算法的深度集成，可以显著提高继电保护系统的智能化水平，降低故障发生的风险。

　　（三）部署智能预警机制以优化故障预测能力

　　通过引入先进的机器学习与数据分析技术，能够对故障发生的前兆进行提前预警，有效避免因延误识别而造成的重大电力事故。其一，时序数据分析与深度学习结合提升预警精度。电气二次回路中的故障往往表现为长期或短期的异常变化，依靠简单阈值判断难以准确识别。为此，可通过长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Network，LSTM）对电气设备的时序数据进行建模。LSTM 能够处理电流、电压、频率等多个变量的时间序列数据，准确识别潜在的异常波动。例如，在电流或电压出现周期性波动时，LSTM 能够捕捉到这种变化模式，并通过训练历史数据来预测其可能发展为故障的趋势。通过对历史数据进行学习，LSTM 不仅能够提高对故障前兆的预测能力，还能根据实时数据进行动态更新，优化故障预测的准确性。此外，LSTM 模型的核心技术在于其记忆单元和门控机制，能够较好地处理电气设备的非线性和时变特性，对多层次、多维度的信号进行精确建模。

　　其二，集成学习方法优化多维度预警。在复杂电气系统中，单一模型可能存在偏差，难以准确捕捉不同类型的故障。集成学习方法可通过结合多个模型的预测结果，增强故障预测的鲁棒性。如通过随机森林（Random Forest，RF）和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法结合，处理来自电压、电流、设备健康状态等多个维度的数据。通过集成多个弱分类器的判断结果，系统可以减少单个模型的误差，提高预测的准确性与可靠性。具体而言，RF 与GBDT通过加权投票、梯度优化等方法将多个模型的输出整合，增强对潜在故障的预测能力。这种集成学习方法不仅能够识别出设备逐步恶化的趋势，还能对未知故障模式进行有效预测，在故障发生前实现精准预警。通过时序数据分析与集成学习的结合，智能预警机制能够准确捕捉到电气回路的细微变化，并在故障发生前进行有效预测。与传统基于阈值的预警方式相比，这种基于大数据分析的智能预警机制能够实现更高精度的隐患识别，为电力系统的安全运行提供有力保障。

　　结语

　　大数据技术在继电保护电气二次回路隐患排查中的应用，为电力系统的安全稳定运行提供了全新的解决方案。通过构建实时数据处理系统、引入机器学习算法、部署智能预警机制等手段，可以有效提升隐患排查效率和精度，降低故障发生的风险。尤其是在海量数据分析、复杂故障模式识别和实时监控方面，大数据技术的优势得到了充分体现。传统的隐患排查方法受限于数据获取的局限性和人工分析的效率瓶颈，难以应对现代电力系统日益复杂的运行环境和故障模式。而大数据技术通过对多源异构数据的整合与分析，能够实现对电力系统运行状态的全面感知和深度挖掘，从而为隐患排查提供更加精准和高效的技术支持。未来，随着5G通信、物联网、人工智能等新兴技术的深度融合，电力系统的数据采集能力、传输速度和智能化水平将得到质的飞跃，为隐患排查提供更加全面和实时的数据支持。同时，电力行业的数字化转型也将加速推进，智能电网和全国统一电力市场的建设将为大数据技术的应用提供更广阔的平台。可以预见，大数据技术不仅将在继电保护领域发挥更大作用，还将为电力系统的整体优化和可持续发展提供强有力的技术支撑，推动电力行业向更高效、智能的方向迈进，为实现“双碳”目标和能源转型作出重要贡献。

　　参考文献：

　　[1] 姚航,潘育宗.继电保护电气二次回路隐患排查[J].通信电源技术,2023,40(17):212-215.

　　[2] 杨灿丽.继电保护电气二次回路隐患排查分析[J].中国设备工程,2024(23):145-147.

　　[3] 李原春.继电保护电气二次回路隐患排查过程[J].电力系统装备,2021(07):121-122.

　　[4] 侯景龙.继电保护电气二次回路隐患排查的思考[J].百科论坛电子杂,2020(11):1735-1736.

关注读览天下微信， 100万篇深度好文， 等你来看……