摘要：大批数据的产生是电网运行过程中的一个显著特点，而随着大数据技术的开发和在继电保护等领域的应用，使得原本处于尚未开发和利用的数据资源被充分利用起来，从而提升了电网运行过程中的安全性和实效性。然而目前大数据技术在电网运行尤其是继电保护方面的应用正处于初级阶段，需要通过不断深入的研究与开发来加以充分实施和推广。基于此，文章重点围绕大数据技术在继电保护方面的应用进行研究，首先就继电保护方面数据的特点进行分析，然后对大数据技术在继电保护方面的应用情况做重点的分析和介绍，以推动大数据技术的深入使用。
　　关键词：大数据技术；继电保护；应用
　　中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1003-2177（2018）07-0000-00
　　随着大数据技术在电力系统的不断推广与应用，一方面使得企业运行过程的各种数据得以更好地利用，另一方面也使得企业运营的效率与效果得到相应的提升。同时，大数据技术在电力系统中的应用也充分利用了电力数据所具有的规模性、多样性、高速性和真实性等方面的特征，通过对大量数据进行整合、筛选和分析来获得其背后所蕴藏的深层次价值。继电保护作为电力行业传统专业之一，是保证电力系统能够正常运转的关键环节，其与系统的匹配度不仅关系到电力系统在出现故障时能否正常运转，同时也对其他相关设备硬件的稳定性有着直接性的影响。而随着电力系统软硬件技术和电力系统信息化技术的接入，继电保护技术方面实现新发展逐渐成为一项必要且紧急的事情。而大数据技术所具备的优点和功能恰恰满足了继电保护工作的发展，因此，实现大数据技术在继电保护方面的应用也成为一种有价值的事情。
　　1 大数据技术在继电保护方面应用的可行性分析
　　就大数据技术在继电保护方面的应用研究而言，对该技术在继电保护中的可行性和优势进行分析和把握是进行深入研究的前提和基础。而从可行性方面来看，之所以大数据技术能够在继电保护中运用，主要是出于数据来源广和数据特征这两方面的原因，即正因为继电保护方面具有良好的数据支撑，所以才能够应用大数据技术来提升应用的效果。
　　1.1数据来源广
　　一般来说，继电保护专业的数据来源主要有设备出厂数据、检测试验数据、调控运行数据和生产运维数据等，这些丰富的数据来源为大数据技术的应用提供了强有力的支撑。
　　所谓的设备出厂数据是指通过从设备制造商那里获得的数据，此类数据通常为设备的原始数据；检测试验数据是指电力行业内部或者国家级的继电保护检测机构通过对企业的相关保护设备开展动模试验、型式试验和专业检测等活动来得出的检测过程中产生的数据；调控运行数据是指企业的调度管理系统所反馈的保护设备信息、运行信息和在线监视信息等，此类数据一般在形式上比较灵活，既有文本、图片形式的，也有数值和录波数据等；生产运维数据是指在日常的继电保护与设备维护过程中所产生和搜集的数据，除了常规的保护设备巡视、缺陷处置、设备运行评价和设备检修等相关的信息数据以外，还有通过诸如移动互联网或者APP所获取的现场工作数据。
　　上述的数据来源为继电保护工作开展过程中融入大数据技术提供了重要的铺垫，也为继电保护技术的创新提供了帮助。
　　1.2数据特征
　　继电保护专业领域的数据主要具备以下几方面的明显特征：
　　（1）数据多源化。对于大数据技术来说，其应用的前提和基础在于具有大量的数据，可以支撑相关分析技术的开展。通过上述对继电保护专业数据来源的分析可以发现，继电保护专业领域的数据来源相当丰富，并且可以从继电保护的各个工作流程中获得相应的数据，这种多源化的数据来源为大数据技术的应用提供了重要的支持。同时，这些来源不同的数据可以通过一定的方法实现融合，从而为大数据技术的统一应用与推广提供了重要的支持。
　　（2）数据量大。大数据技术是将那些蕴含深层次信息的差异化数据进行整理、筛选和分析，然后得出相应的重要信息的技术方式，其发挥作用的重要基础是数据量大。而继电保护专业数据除了处理数据多源化的特点以外，其所具有的数据量大的特点也使得大数据技术的应用变得更加方便。随着信息技术在继电保护专业的应用，数据的获取变得更加实时、更加方便，可以说每时每刻都有新的数据产生，而这些大体量的数据为大数据技术的应用提供了便利。
　　（3）结构化程度高。与其他环节产生的数据相比，继电保护方面产生和获取的数据具有规范化、结构化程度高的特点，并且数据通过标准模型和信息规范处理后能够形成结构化的内容，为大数据技术的应用节省了更多的工作，提升了数据分析的效率。
　　除了上述的特点以外，继电保护专业领域的数据目前呈现出异构数据逐渐增多的趋势，即获取的数据在形式和结构方便呈现出了一定的差异化，这虽然增加了大数据分析的环节和难度，但数据背后所蕴藏的信息却是很丰富，能够对继电保护领域的发展提供全新的数据和信息指导，也为更深层次的数据分析提供了帮助。
　　2大数据技术在继电保护中的应用
　　就目前来看，大数据技术在继电保护专业的统计分析、状态检修、整定计算、在线监视等方面的应用已经取得了一定的成效，而随着专业领域数据量不断增大、异构数据逐步增多等趋势的发展，大数据技术在继电保护中的应用也会逐步深入和完善。具体来说，大数据技术在继电保护中的应用主要体现在以下几方面。
　　2.1相关设备的分析评价与状态评估
　　大数据在相关设备的分析评价与状态评估中的应用主要包括继电保护设备分析、设备评价、在线状态评估、状态检修等方面，主要是对设备的健康状态进行相应的分析。其中继电保护设备分析方面的应用主要是指对诸如双重化率、光纤化率、设计微机化率等指标以及设备的运行年限、电压等级和设备类型等基本信息进行分析；设备评价主要是指结合相关的参数和统计指标对继电保护设备目前运行的健康状态以及设备的可靠性进行相应的分析评估；在线状态评估主要是指借助大数据技术来对继电保护设备的运行状态进行在线的评估和预警，起到一定的问题防范作用；状态检修方面的应用主要是指根据相应的策略模型来对存在不同健康问题的设备进行检修提出相应的策略和方案。
　　2.2运行分析和定向优化
　　大数据技术在运行分析方面的应用主要是指利用大数据技术来挖掘保护设备的各类故障动作信息，并对这些信息可能产生的结果进行预测和评价，并集合之前的历史数据来进行相应的综合运行分析。而在定向优化方面的应用主要是通过挖掘一次设备配置、保护设备配置、保护动作等方面的数据，以此来分析设备配置的合理性、双重化效果，并针对一些问题提出相应的保护配置、整定、策略等定向优化方案，提升设备优化的效果。
　　2.3故障识别与诊断
　　故障识别是继电保护设备正常运转的重要保障性措施。大数据在此方面的应用极大地提升了设备运行的效率和效果。
　　首先，大数据技术可以综合电网运行中的数据、故障录波数据和相关的保护运行信息，并借助诸如变化趋势模拟、数据源对比等智能化技术来对电网运行中的故障进行预警，在故障发生时尽快定位。
　　其次，大数据技术能够有效识别隐性故障，即通过建立隐性故障识别模型，并关联到电网的相关故障数据库，从而有效识别隐性的故障。
　　第三，大数据技术可以通过对复杂故障时的保护动作和录波信息进行分析，并结合相关的数据对故障进行诊断、定位和原因分析，评估故障可能造成的影响。
　　3结语
　　综合来看，大数据技术在继电保护方面的应用极大地提升了电网运行的效率和效果，为继电保护专业工作的优化提供了重要的技术支撑。当然，当前大数据技术在继电保护专业领域的应用尚处于发展阶段，需要根据整体电网运行的情况来进行深层次的技术应用研究与推广，以充分发挥大数据的应用价值。
　　参考文献
　　[1]王增平，姜宪国，张执超.智能电网环境下的继电保护[J].电力系统保护与控制，2013，（02）：13-18.
　　[2]王继业，王德林，杨国生.大数据技术在继电保护领域的研究与应用[J].电力信息与通信技术，2016，（12）：1-8.
　　[3]张根周.大数据在智能电网领域的应用[J].电网与清洁能源，2016，（06）：114-117.
　　作者簡介：王大伟（1981—），吉林松原人，本科，国网黑龙江省电力有限公司黑河供电公司二次检修室，研究方向：继电保护。