论文部分内容阅读
摘要：作为一种重要的在线监测技术，联机分析处理技术的应用对于提高变压器的故障诊断与维修质量具有重要作用。本文首先对联机分析处理技术进行概述，然后具体探讨了变压器检修系统结构设计，以期为相关技术与研究人员提供参考。
关键词：电力自动化；变压器检修系统；技术
当前电力设备维修方式在逐步向状态检修转变，状态检修可依据设备故障发生规律及自身运行特点制定有效的维修策略，并针对电力设备维修历史数据进行分析与处理，可为电力维修部门开展设备管理、决策提供数据性指导。然而当前对于变压器的维修与监测仍停留在传统技术基础上，很难构建独立分析型环境开展故障处理与分析。而采用联机分析处理技术可提供快速、有效的在线监测数据。因此，加强有关电力自动化变压器检修系统技术的研究，对于改善变压器检修水平具有重要的现实意义。
一、联机分析处理技术概述
1、联机分析处理与数据挖掘
联机分析处理是指对特定问题的在线数据的针对性分析与访问，具体就是通过数据库中存储的数据，依据用户提供的假设与问题进行分析操作，随后将数据结果采用直观易懂的表现方式反馈给用户。
数据挖掘是指对数据库数据实施一定程度的处理，以获取隐藏的、未发现的可能有用信息，且对此类信息进行归纳推理，以推测出潜在模式用于估测客户行为，进而为企业进行市场调整与风险规避提供数据型依据。知识发现与分析的自动化过程是联机分析处理的最重要特点。联机分析处理的结果可为数据挖掘提供基本信息，并可作为为数据挖掘过程提供指导；数据挖掘则可有效拓展联机分析处理的深度，可深层次挖掘出联机分析处理未能有效发现的细致与复杂信息。[1]
2、联机分析处理分析方法
根据切片、上钻、切块、下钻及旋转的操作过程，联机分析处理可在不同粒度基础上开展数据分析尝试，由此准确、快速的获取用户需要的数据信息和不同类型的知识结果。
（1）切片是指在多维数据库的某一维度上选用一个维成员的动作，如在时間为上选用一个维成员即可获取时间维上的单个切片；（2）钻取是指变化维层次、变动分析粒度；上钻是指在某维度上将下层的细节数据汇总至上层的概括数据中或降低维量；下钻是指将模糊数据概括为清晰、详细数据；（3）切块是指在多维数据库内的单个维上选用部分区间的维成员动作；（4）旋转是指变动一个页面或报告现实的维方向，也就是在表格中再次安置维位置。旋转可以是将页面显示的单个维同页面外的维进行交换，也可以是将某一行的维移动至列维中，或将行与列进行交换。[2]
二、基于联机分析处理技术的变压器检修系统结构设计
1、构建数据库
（1）数据准备：在分析设备维修的历史数据存储结构基础上，选定与研究相关密切的数据；将分散在数据库内的数据采用专用程序或DTS开展转换与清理，由此获取适合分析的信息数据类型；将数据加载至Microsoft SQL Server建立的联机分析处理数据库中，以确保数据结构与类型一致，同时应将部分所需数据转换为适合挖掘的形式，如统一时间与日期格式，对于变压器的运行时间可根据实际时间过程分割成不同的时间段。
（2）数据模型：维数据结构是把原始数据类型依据维进行处理后得到的结果。多维数据结构可加快原始数据处理的速度和灵活性，对于各类查询具备相同的相应时间；模型建构时可采用关系型数据库开展数据处理，关系型数据库通常将多维结构分成两种表，一种是维表，用于保存各维的元数据，也就是维的描述信息；另一种是事实表，其包含度量与维度两部分，事实表的各条记录形成立方体的一个点。如在变压器中存在型号维、时间维、总维修次数维、单位维、大修次数维及总运行周期维等，对于故障问题可存在运行环境维、单位维、时间维与型号维等。[3]
2、系统结构
数据准备、设备维修数据分析与数据库建立间三者相互影响，形成一个结构明确、层次合理的数据分析系统，其通常包含三个部分：（1）客户端软件，完成最终的用户功能，可快速简捷分析处理数据，支持联机分析处理操作；（2）联机分析处理服务器，用于储存设备检修所需的综合数据，如不同设备或不同变电站的信息数据；（3）企业服务器，来自不同数据源的原始数据经过分析处理存储值细节性数据库中。
3、系统设计
依据用户需求，以数据环境与Intranet网络为基础进行系统结构设计，在客户端采用Microsoft Excel 2000完成对多维数据的处理与访问；在服务器端口应用联机分析处理技术构建数据模型。数据挖掘与联机分析处理可从数据库中获取基本的原始数据，随后依据数据主题开展数据分析与挖掘。因联机分析处理分析层次较浅，数据挖掘处理层次较深，为满足分析要求，通常会将两者配合使用，采用数据挖掘对隐藏数据模式进行分析以推测未来走向，采用联机分析处理技术对数据挖掘的结果进行细节性验证。
4、数据分析
变压器数据库中通常存储这大规模的细节数据，若需获取数据集简洁的描述形式，且需对数据集进行不同角度和粒度分析，则应采用描述式数据分析。描述式数据分析可采用简单汇总的方式对变压器维修数据进行描述，且能提供数据的基本性质。采用PivotTables Services和SQL SERVER 2000平台同服务器端进行直接通信，此服务器可提供多个客户端访问接口，采用前端工具通过OLE DB开展数据透视表服务。在与联机分析处理客户端建立连接后，联机分析处理对设备维修数据在各维度上开展钻取、切片等操作，并综合采用界面友好的显示技术将结果通过多维方式传递到用户手中。如在故障问题中，可依据分析结果掌握各单位在不同时间段内的变压器故障总体情况。
监测实例：（1）对于某避雷器的在线检测数据分析，根据避雷器阻性泄漏电流波形发现，系统某相泄漏电流数据平稳，原因可能为该相避雷器瓷套下部安装有金属屏蔽环。将瓷套表面泄漏电流屏蔽后测得的电流与其他避雷器在线试验数据进行分析显示，该相数据波动平稳分布是受到瓷套泄漏电流的影响造成的。（2）CO与H2是变压器在线监测中溶解在油中的主要故障特征气体，若油纸绝缘电气设备内部出现局部放电或局部过热故障问题时，油分解形成的气体中通常会包含H2。依据变压器油中溶解气体的判断和分析规定，油中溶解H2含量的设定值为150uL/L，当含量超出设定值时，系统会进行报警提示并开展追踪分析，通过油样进行油谱分析检测以确定故障原因，进而判断故障位置。[4]
在变压器大规模维修数据基础上，对变压器故障开展关联分析，可发现设备型号、故障件、工作环境及天气状况等都会对变压器故障造成影响，且各因素的所占比例各不相同。如用户可依据分析结果确定风雪、雷电等天气条件下变压器故障率及故障次数较高等数据信息，由此便会实施在此种天气加大变压器维修力度的决策。
结束语：
联机分析处理技术的应用质量将直接关系着变电站设备的在线监测水平及维修质量，因此，相关技术与维修人员应加强有关电力自动化变压器检修系统技术研究，总结数据挖掘与联机分析处理技术应用方式与关键系统结构设计要点，以逐步改善变电器检修水平与维护质量。
参考文献：
[1]司佳伟.数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的实现与应用[J].中国电力教育.2013，12（29）：62-63
[2]候江江，袁园，周超.电力变压器状态监测和故障诊断系统的设计[J].科技信息（科学教研）.2012，13（14）：74-75
[3]靳越，苑津莎，周芝田.基于联机分析处理技术的变压器检修系统[J].电气应用.2012，06（10）：61-62
[4]黄倩，刘滨涛.变压器油色谱在线监测装置的运维管理[J].科技信息. 2011，05（35）：57-58
关键词：电力自动化；变压器检修系统；技术
当前电力设备维修方式在逐步向状态检修转变，状态检修可依据设备故障发生规律及自身运行特点制定有效的维修策略，并针对电力设备维修历史数据进行分析与处理，可为电力维修部门开展设备管理、决策提供数据性指导。然而当前对于变压器的维修与监测仍停留在传统技术基础上，很难构建独立分析型环境开展故障处理与分析。而采用联机分析处理技术可提供快速、有效的在线监测数据。因此，加强有关电力自动化变压器检修系统技术的研究，对于改善变压器检修水平具有重要的现实意义。
一、联机分析处理技术概述
1、联机分析处理与数据挖掘
联机分析处理是指对特定问题的在线数据的针对性分析与访问，具体就是通过数据库中存储的数据，依据用户提供的假设与问题进行分析操作，随后将数据结果采用直观易懂的表现方式反馈给用户。
数据挖掘是指对数据库数据实施一定程度的处理，以获取隐藏的、未发现的可能有用信息，且对此类信息进行归纳推理，以推测出潜在模式用于估测客户行为，进而为企业进行市场调整与风险规避提供数据型依据。知识发现与分析的自动化过程是联机分析处理的最重要特点。联机分析处理的结果可为数据挖掘提供基本信息，并可作为为数据挖掘过程提供指导；数据挖掘则可有效拓展联机分析处理的深度，可深层次挖掘出联机分析处理未能有效发现的细致与复杂信息。[1]
2、联机分析处理分析方法
根据切片、上钻、切块、下钻及旋转的操作过程，联机分析处理可在不同粒度基础上开展数据分析尝试，由此准确、快速的获取用户需要的数据信息和不同类型的知识结果。
（1）切片是指在多维数据库的某一维度上选用一个维成员的动作，如在时間为上选用一个维成员即可获取时间维上的单个切片；（2）钻取是指变化维层次、变动分析粒度；上钻是指在某维度上将下层的细节数据汇总至上层的概括数据中或降低维量；下钻是指将模糊数据概括为清晰、详细数据；（3）切块是指在多维数据库内的单个维上选用部分区间的维成员动作；（4）旋转是指变动一个页面或报告现实的维方向，也就是在表格中再次安置维位置。旋转可以是将页面显示的单个维同页面外的维进行交换，也可以是将某一行的维移动至列维中，或将行与列进行交换。[2]
二、基于联机分析处理技术的变压器检修系统结构设计
1、构建数据库
（1）数据准备：在分析设备维修的历史数据存储结构基础上，选定与研究相关密切的数据；将分散在数据库内的数据采用专用程序或DTS开展转换与清理，由此获取适合分析的信息数据类型；将数据加载至Microsoft SQL Server建立的联机分析处理数据库中，以确保数据结构与类型一致，同时应将部分所需数据转换为适合挖掘的形式，如统一时间与日期格式，对于变压器的运行时间可根据实际时间过程分割成不同的时间段。
（2）数据模型：维数据结构是把原始数据类型依据维进行处理后得到的结果。多维数据结构可加快原始数据处理的速度和灵活性，对于各类查询具备相同的相应时间；模型建构时可采用关系型数据库开展数据处理，关系型数据库通常将多维结构分成两种表，一种是维表，用于保存各维的元数据，也就是维的描述信息；另一种是事实表，其包含度量与维度两部分，事实表的各条记录形成立方体的一个点。如在变压器中存在型号维、时间维、总维修次数维、单位维、大修次数维及总运行周期维等，对于故障问题可存在运行环境维、单位维、时间维与型号维等。[3]
2、系统结构
数据准备、设备维修数据分析与数据库建立间三者相互影响，形成一个结构明确、层次合理的数据分析系统，其通常包含三个部分：（1）客户端软件，完成最终的用户功能，可快速简捷分析处理数据，支持联机分析处理操作；（2）联机分析处理服务器，用于储存设备检修所需的综合数据，如不同设备或不同变电站的信息数据；（3）企业服务器，来自不同数据源的原始数据经过分析处理存储值细节性数据库中。
3、系统设计
依据用户需求，以数据环境与Intranet网络为基础进行系统结构设计，在客户端采用Microsoft Excel 2000完成对多维数据的处理与访问；在服务器端口应用联机分析处理技术构建数据模型。数据挖掘与联机分析处理可从数据库中获取基本的原始数据，随后依据数据主题开展数据分析与挖掘。因联机分析处理分析层次较浅，数据挖掘处理层次较深，为满足分析要求，通常会将两者配合使用，采用数据挖掘对隐藏数据模式进行分析以推测未来走向，采用联机分析处理技术对数据挖掘的结果进行细节性验证。
4、数据分析
变压器数据库中通常存储这大规模的细节数据，若需获取数据集简洁的描述形式，且需对数据集进行不同角度和粒度分析，则应采用描述式数据分析。描述式数据分析可采用简单汇总的方式对变压器维修数据进行描述，且能提供数据的基本性质。采用PivotTables Services和SQL SERVER 2000平台同服务器端进行直接通信，此服务器可提供多个客户端访问接口，采用前端工具通过OLE DB开展数据透视表服务。在与联机分析处理客户端建立连接后，联机分析处理对设备维修数据在各维度上开展钻取、切片等操作，并综合采用界面友好的显示技术将结果通过多维方式传递到用户手中。如在故障问题中，可依据分析结果掌握各单位在不同时间段内的变压器故障总体情况。
监测实例：（1）对于某避雷器的在线检测数据分析，根据避雷器阻性泄漏电流波形发现，系统某相泄漏电流数据平稳，原因可能为该相避雷器瓷套下部安装有金属屏蔽环。将瓷套表面泄漏电流屏蔽后测得的电流与其他避雷器在线试验数据进行分析显示，该相数据波动平稳分布是受到瓷套泄漏电流的影响造成的。（2）CO与H2是变压器在线监测中溶解在油中的主要故障特征气体，若油纸绝缘电气设备内部出现局部放电或局部过热故障问题时，油分解形成的气体中通常会包含H2。依据变压器油中溶解气体的判断和分析规定，油中溶解H2含量的设定值为150uL/L，当含量超出设定值时，系统会进行报警提示并开展追踪分析，通过油样进行油谱分析检测以确定故障原因，进而判断故障位置。[4]
在变压器大规模维修数据基础上，对变压器故障开展关联分析，可发现设备型号、故障件、工作环境及天气状况等都会对变压器故障造成影响，且各因素的所占比例各不相同。如用户可依据分析结果确定风雪、雷电等天气条件下变压器故障率及故障次数较高等数据信息，由此便会实施在此种天气加大变压器维修力度的决策。
结束语：
联机分析处理技术的应用质量将直接关系着变电站设备的在线监测水平及维修质量，因此，相关技术与维修人员应加强有关电力自动化变压器检修系统技术研究，总结数据挖掘与联机分析处理技术应用方式与关键系统结构设计要点，以逐步改善变电器检修水平与维护质量。
参考文献：
[1]司佳伟.数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的实现与应用[J].中国电力教育.2013，12（29）：62-63
[2]候江江，袁园，周超.电力变压器状态监测和故障诊断系统的设计[J].科技信息（科学教研）.2012，13（14）：74-75
[3]靳越，苑津莎，周芝田.基于联机分析处理技术的变压器检修系统[J].电气应用.2012，06（10）：61-62
[4]黄倩，刘滨涛.变压器油色谱在线监测装置的运维管理[J].科技信息. 2011，05（35）：57-58