摘要：本文着眼于新能源电站高压电气设备在运维方面所面临的难题，着手展开有关基于大数据的设备状态评估模型的研究以及实践活动。具体而言，是把设备运行数据、环境数据等多种来源的大数据加以整合，进而构建起一个涵盖数据预处理、特征提取、模型构建以及评估等环节的状态评估模型。详细地对该模型在新能源电站当中的实际应用过程予以阐述，借助流程图来展示其评估的具体流程，并且运用两个数据表格来呈现模型的相关参数以及实践所取得的效果，从而为提高新能源电站的运维效率以及设备的可靠性给出有效的解决办法。

引言

随着新能源产业迅猛发展的态势，新能源电站的规模呈现出不断拓展的情况。高压电气设备在电站当中属于极为核心的构成部分，它的实际运行状态会对电站能否安全且稳定地供电产生直接的影响。以往所采用的传统设备状态评估方式，大多是依靠人工展开巡检工作以及凭借经验来做出判断，如此一来便存在不少问题，像是主观性表现得较为突出、工作效率比较低下，而且无法做到及时察觉潜在的故障隐患等。而大数据技术不断发展的进程，为妥善解决这些存在的问题开辟了新的路径。借助对高压电气设备在运行期间所产生的数量极为庞大的数据展开深入的挖掘以及细致的分析操作，能够较为精准地对设备状态予以评估，达成设备预知维修的目标，进而促使运维成本得以降低。

1 理论基础

1.1 大数据技术概述

大数据具备数据量颇为庞大、数据类型极为多样、处理速度相当快捷以及价值密度相对偏低的特点，也就是人们常说的 4V 特性。在新能源电站当中，由高压电气设备所产生的运行方面的数据、监测相关的数据、环境方面的数据等等诸多数据共同构成了大数据的集合。借助大数据的采集技术、存储技术、分析技术以及挖掘技术等，可以从数量极其庞大的海量数据里提取出具备一定价值的信息，从而给设备状态的评估给予相应的数据方面的有力支持。

1.2 高压电气设备状态评估原理

高压电气设备的状态评估工作，是要对设备在运行期间的各类参数加以监测，并且展开细致分析，以此来判定设备处于何种健康状态。传统的评估方式，大多是依据设备的某一个参数，或者仅仅是少数几个参数来开展的。然而，基于大数据展开的评估方法就不一样了，它会全面综合地考量设备从投入使用到报废整个生命周期里的多源数据，从诸多不同维度去评估设备状态，如此一来，便能够更为精准地将设备的实际状况反映出来。

2 基于大数据的高压电气设备状态评估模型构建

2.1 数据采集与预处理

数据的采集工作乃是模型构建的根基所在。就新能源电站来讲，所采集到的数据包含诸多方面，像高压电气设备在运行过程中的电压情况、电流状况、温度表现以及局部放电等相关运行方面的数据，除此之外，还有环境方面的，比如环境温度、湿度状况以及风速等环境数据。不过，采集而来的数据并非完美无缺，是存在一些问题的，像数据缺失以及出现异常值等情况，所以得对这些数据预先做一番处理。而数据预处理涵盖了几个主要方面，即数据清洗、数据填补以及数据标准化。其中，数据清洗是通过设定诸如阈值这类的方法来把那些异常的数据给去除掉。数据填补则是运用插值法等手段针对缺失的数据予以补充。至于数据标准化，它主要是把那些不同量纲的数据转化成统一的尺度，这样做是为了方便后续展开分析工作。

2.2 特征提取与选择

在对数据做完预处理之后，从中提取那些可以反映设备状态的特征参数，这可是模型构建过程里极为关键的一个步骤。我们可以运用主成分分析（也就是 PCA）以及相关性分析等诸多方法，从数量颇为庞大的原始数据当中提取出颇具代表性的特征来。比如，在分析设备温度和运行负荷、环境温度之间的相关性时，就能够筛选出那些对设备状态有着比较重要影响的温度特征参数。与此同时，还可以借助特征选择算法把那些冗余的特征给去除掉，这样一来也就能够降低数据的维度了，进而使得模型的计算效率得以提高。

2.3 评估模型构建

本研究运用机器学习领域的随机森林算法来搭建高压电气设备的状态评估模型。随机森林算法有着抗过拟合能力较强以及对数据分布并非十分敏感等优势。把所提取出来的特征参数当作模型的输入内容，而将设备状态，也就是正常、预警、故障这几种情况作为输出内容，经过对诸多历史数据展开训练，以此来明确模型的各项参数。在训练进行期间，对决策树的数量、节点分裂规则等参数加以调整，进而优化模型的性能表现，让模型可以精准地对设备状态做出评估。

2.4 模型评估与优化

运用准确率、召回率以及 F1 值这类指标来对所构建的模型展开评估工作。借助交叉验证之类的方式，把训练数据划分成训练集与测试集这两部分，随后在测试集上面去验证模型所具备的性能情况。要是模型的性能没能达到所设定的要求，那就去细致分析其中的缘由，并且对模型的参数加以调整，或者重新去挑选合适的特征，以此来对模型做出优化处理，一直到模型能够获得比较不错的评估成效为止。有关基于大数据的高压电气设备状态评估模型的构建流程，可参照图1 所示内容。

3 高压电气设备状态评估模型在新能源电站运维中的实践

3.1 实践应用场景

选取某大型的新能源电站来当作实践应用的对象，此电站涵盖了多台高压变压器，还有断路器以及隔离开关等诸多电气设备。在电站原本就有的监测系统的基础之上，增添数据采集方面的设备，以此达成对设备运行之时产生的数据以及环境方面的数据展开实时采集的目的，并且把这些数据传输到大数据平台，以便完成存储以及分析等相关操作。

3.2 实践过程

把已经构建完成的状态评估模型放置到新能源电站的运维体系里面，使其能够实时接收到所采集而来的数据。在系统针对这些数据完成预处理以及特征提取的相关操作之后，便把数据输入到评估模型当中，以此来开展设备状态的评估工作。一旦模型判定设备是处在预警状态或者故障状态的时候，就要立刻向运维人员发出预警方面的信息，从而提示运维人员针对设备去开展检查以及维修方面的操作。与此同时，系统还会对每一次的评估结果以及设备维修的具体情况进行记录，进而为后续模型的优化工作提供相应的数据支撑。

3.3 实践效果分析

为评估模型在新能源电站运维中的实践效果，选取模型应用前后一段时间内的设备运行数据进行对比分析。模型关键参数设置及效果评估指标如表 1 所示，实践应用前后设备故障情况对比数据如表 2 所示。

表 2 实践应用前后设备故障情况对比数据

从表 1 和表 2 数据可以看出，构建的状态评估模型具有较高的准确率、召回率和 F1 值，在新能源电站实践应用中，有效降低了设备年均故障次数，缩短了单次故障平均维修时间，显著降低了年均运维成本，提升了新能源电站的运维效率和设备可靠性。

结论

此篇论文顺利搭建起了依托于大数据的高压电气设备状态评估模型，并且还在新能源电站运维方面落实了实践应用。在这个过程中，针对多源大数据展开分析与处理操作，同时与机器学习算法相结合起来，进而达成了对高压电气设备状态予以准确评估的目标。从实践所呈现出来的结果能够看出，该模型确实可以在很大程度上提升新能源电站的运维水准，能够把设备出现故障的风险以及运维所需要耗费的成本都降低下来。在往后的日子里，可以更进一步地对模型算法做出优化调整，将更多种类的数据融合进去，以此来提升模型的泛化能力以及其适应性，从而为新能源电站的智能化运维给予更为有力的技术支撑。

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