3.2 系统设计与实现

1.基于物联网的输变电设备全寿命周期管理系统实现

在输变电设备风险评估、动态预警、寿命评估等方法研究成果的基础上，结合全寿命周期关键指标体系、闭环管理机制以及协同管控策略，开发了输变电设备全寿命周期管理系统，实现了从输变电设备的规划、设计、制造、选型、采购、安装、运行、维修、改造、报废乃至环保等整个价值链的全寿命周期管理，提高了运维决策的针对性和设备全寿命周期管理能力，最终达到了输变电设备的使用可靠性、使用效率、使用寿命和成本费用的综合平衡。

（1）全寿命周期管理系统架构

输变电设备全寿命周期管理系统的功能包括输变电设备状态监视、环境监视、异常预警、智能诊断、状态评价、风险预测、检修决策、绩效评估和全寿命周期管理等功能，其系统架构如图3-26所示。

输变电设备全寿命周期管理系统以全景信息平台为基础，采用服务调用模式，获取系统各项功能所需的基础信息和关联模型，实现了输变电设备全寿命周期管理的高级应用服务系统建设。系统总体框架层次如图3-27所示。

（2）全寿命周期管理业务流程

全寿命周期管理系统提供形象、全面、直观的指标展示、预警、分析手段等，服务于公司高层决策管理和电网生产管理的关键岗位，各相关业务部门贯穿始终，同时在各环节相互配合、相互支撑，系统业务流程如图3-28所示。

（3）全寿命周期管理系统功能实现

输变电设备全寿命周期管理系统的功能包括设备状态异常预警、设备智能综合诊断、设备健康状态评价、设备运行风险评估及预测、设备运维决策支持、设备全寿命周期过程管理等功能。

1）设备状态异常预警。

本任务通过建立统一的阈值集中管理机制和趋势预警策略，根据实际情况对阈值进行修改调整并对历史上重复出现的不正确报警点和报警范围进行自动校正，结合监测数据的历史变化趋势进行深入分析，实现对超出阈值范围的在线监测数据和出现变化率异常的监测数据点进行二次告警，过滤不合理的告警数据，从而给出客观准确的预警信息。

监测阈值管理：对于关键设备，为了避免随机扰动带来误报警的风险，采用了多级别报警策略，在当前在线监测装置所提供的初步简单告警信息的基础上，通过统一的监测阈值管理，最大程度上避免了误报警、漏报警现象。

趋势预警：本任务采用趋势估计消除监测数据随机波动的影响。通常一旦根据检测信号上升梯度所得出的预测值持续偏离正常值，就可以认为设备处于“故障前兆期”。通过准确地截获故障的前兆信息并及时报警，就可以有效地控制故障的蔓延，避免事故的发生。

关联预警：由于设计、工艺和材质都相同，各台设备的同一状态量应该视为源自同一母体的不同样本，如果被分析设备的状态量值与其他设备存在显著性差异，必然存在原因，且很可能是早期缺陷的征兆，因此采取二次关联预警。同时建立了同相、同类型设备监测数据的“关联指数”，定量描述监测数据之间的相似程度，作为分析设备运行状态的有效判断工具。

模糊预警：通过建立不同状态参量变化的模糊隶属函数，确定判断异常的原则和上下限范围，可以更加准确可靠地发现可能的设备，为后续诊断故障原因提供了数据支撑。

2）智能综合诊断。

利用设备全景信息，根据运行工况、运行环境、监测数据和定检试验等对设备可能发生的故障进行全方位综合诊断，为故障定位及设备检修提供决策支持。诊断专家系统的基本结构如图3-29所示。主要由知识库、推理机、综合数据库、解释接口（人机界面）以及知识获取模块等几个部分组成。

建立了序贯推理模拟人类专家的推理行为，采用“假设-测试”循环为核心的推理过程。首先根据有关诊断问题的初始信息，产生一组可能的故障假设，这些假设应能够解释所有初始信息；然后，根据这些假设设计进一步的试验计划对初步诊断结论进行证实，指导获取更多的故障信息，直到得到一个对各种故障现象最优的解释，作为最终的诊断结论。

采用可信度模型对输变电设备运行中出现的各种异常信息进行分析，通过对故障可信度加权的形式，可以将输变电设备的运行经历（短路、过电压、过负荷、停运等）对设备可能产生的影响引入到诊断推理过程中，如图3-30所示。

3）健康状态评价。

状态评价功能对反映设备健康状态的各项指标数据进行分析评价，最终得出设备总体健康状态等级。可实现自动触发和人工触发功能，根据多种导则方法灵活配置，对单个设备或多个设备进行评价。评价时将设备及其部件的状态评价结果分为正常状态、注意状态、异常状态、严重状态和注意趋异常状态、异常趋严重状态两种过渡状态。将模糊隶属度函数与劣化程度相结合，对状态量的劣化程度进行模糊化调整，避免不同劣化程度等级分界点处阶梯形跳跃对评估结果造成的波动。设备部件及状态量扣分评价的计算流程如图3-31所示，状态评价计算流程如图3-32所示。

4）风险评估及预测。

建立了基于故障模式的风险评估方法，风险评估模块通过识别设备潜在的内部缺陷和外部威胁，分析设备遭到失效威胁后的资产损失程度和威胁发生概率，通过风险评估模型得出设备在电网中的风险等级，如图3-33所示。

综合考虑设备的各类异常征兆和所经历的不良工况，利用可信度故障诊断模型，确定设备的故障模式及其概率。在此基础上，评估故障后果的严重性，综合分析设备故障造成的资产损失、电网损失、社会损失和环境损失四个方面的后果，形成对设备的风险评估值，作为输变电设备状态检修的决策依据，如图3-34所示。

5）运维决策支持。

运维决策支持模块以设备状态评价结果为基础，综合考虑风险评估结论，建立设备状态和设备风险度二维关系模型，综合优化输变电设备维修次序、维修时间和维修等级安排。并依据状态维修导则确立的分级维修标准，确定具体的维修项目和维修时间，最终将建议结果递交设备管理人员或传送到相关的外部生产管理信息系统实施安排，为生技、调度等各业务部门提供决策支持及技术管理功能。

风险的影响及危害程度按风险值大小进行区分，根据风险值大小可以确定设备风险级别。同类设备可以按照风险值大小排序，作为输变电设备运行、维护、检修、试验、技改的决策依据，同时考虑设备继续运行对风险值改变的影响。资产、资产损失程度、平均故障率也可以分别排序，作为生产决策的参考，见表3-6。

确定设备风险值后，根据风险值的大小将设备的风险划分为不同的等级，以指导检修周期的调整，设备实际检修周期=f（基准周期，设备风险），见表3-7。

6）全寿命周期过程管理。

在输变电设备风险评估、动态预警、寿命评估等方法研究成果的基础上，结合全寿命周期关键指标体系、闭环管理机制以及协同管控策略，开发了输变电设备全寿命周期管理系统，将电网资产的计划管理、资产信息管理和寿命周期管理有机地结合在一起，指导人、财、物各方面资源在设备全寿命周期过程各阶段的合理配置，强化以设备全寿命周期为主线的全过程成本管理，推行标准化成本，实现成本管理精细化、定额化，在设备可用性和寿命周期费用之间寻求平衡，探索寿命周期费用最小的设备管理方案。强化资产寿命周期全过程的绩效管理，推行标准化作业，追踪评估战略规划、目标设定和实施过程的执行效果，建立能够持续改进的设备管理过程。

2.基于物联网的输变电设备全寿命周期管理系统应用

输变电设备全寿命周期管理通过智能展示技术，在对数据智能分析的基础上通过驾驶舱的方式对数据进行集中、全面和有效的显示。采用统一的图形格式、界面风格和展现方式，可全面、直观、简洁、有效地监视全网设备运行状态、指标评价结果及各类统计信息，并集成关联各专业系统功能模块，实现设备运维监视全景可视，切实提高运维效果。系统展示如图3-35和图3-36所示。