《報告》從變電所電壓等級、設備電壓等級、設備運維班組、設備所屬專業、設備所屬變電所類型、緊急缺陷、設備類型、設備投產年限、設備生產廠家等9大方面系統分析了設備缺陷，并具體分析主變、斷路器、隔離開關、組合電器、電流互感器、電壓互感器、避雷器7類變電主設備重要及以上缺陷。
“統計分析采集的數據都來自2013～2015年間變電站發生的4215項缺陷。我們用統計圖表羅列出缺陷類別、7類變電主設備重要及以上缺陷發生概率、主要原因及針對性的防控措施。”紹興供電公司相關負責人張亮介紹說。
《報告》顯示，因設備數量較多、巡視周期較短，220千伏變電站設備平均缺陷數量占總缺陷的58%，繼保類設備發生缺陷占33%，智能變電站中智能通信設備缺陷占總缺陷的45.74％，GIS（包括HGIS）變電站缺陷發生率低于常規變電所8%。同時，涉及保護的缺陷是緊急缺陷的主來源，變電主設備中變壓器、斷路器缺陷發生最多，變壓器、互感器缺陷中，本體缺陷最多，斷路器多集中在二次回路缺陷等。
“大數據診斷更易于提前發現設備的潛在性及家族型隱患，做到防患于未然。”張亮談道。而在《報告》結論中，紹興供電公司也提出了具體的運維指導意見，指出設備日常巡視過程中需重點關注的部位、廠家和型號，缺陷的早期表現和苗頭特征，可采用的檢測或發現手段，發現缺陷的途徑及方式，對易發生缺陷的設備廠家建立檔案，并提出了技改、大修及產品安裝、檢測優化建議。
據介紹，2015年與2005年相比，紹興電網單個變電站的運維人力投入同比下降了60%，運維人力配置與無人值班變電站數量間的差距逐漸拉大。而基于大數據的診斷分析使設備狀態巡視成為可能，能較好地緩解當前電網發展與運維人力資源日益緊缺間的矛盾。
“引入大數據是運維管理理念和方式的一次轉變和嘗試。”張亮解釋道，傳統的設備運行維護講究的是廣撒網、多撈魚，以頻度和力度的投入來發現解決設備缺陷隱患。而將設備診斷分析接上大數據后，紹興供電公司則可以面向薄弱點、易受損設備及部位開展有針對性的狀態巡視，講究分層撒網、重點撈魚，以精準定位來把握設備運維排查方向重點。
“以一座220千伏中心變電站為例，傳統模式下，一日兩次例行巡視一般占用2名運維人員2個小時左右，共需4個工作時。”張亮簡明地算了一筆賬。在應用大數據結果后，一日兩次的例行巡視被分成了“1+1”的組合，即1次傳統例行巡視加1次針對性的狀態巡視。1次狀態巡視的耗時約為20~30分鐘，2名運維人員完成巡視總用時控制在1.5小時以內，使得一座變電站一天的巡視任務，就可以釋放出1個工作時的人力效能。
下一步，紹興供電公司將以大數據診斷為基礎，進一步優化思路，擴大以例行巡視為主、兼顧狀態巡視的模式應用，實現有周期、有重點的全方位巡視，確保設備運維高質高效。 來源：國家電網報
