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引言

高壓斷路器使用壽命是生產廠家和電力企業都十分關心的一個可靠性指標,也是評價斷路器可靠性水平高低的最具說服力和最直接的指標。國內外研究機構與高等院校在高壓斷路器的機械壽命預測方面做了大量的研究工作,雖然沒有一種預測模型能獲得普遍認可,但是有一點已然形成共識,那就是高壓斷路器的分合閘時間與開斷次數有著明顯的相關性,分合閘時間在一定程度上反映了高壓斷路器的使用壽命。

高壓斷路器壽命分為機械壽命和電氣壽命兩個維度,機械壽命是指空載操作時的循環操作次數,主要取決于斷路器機械結構的牢固程度、零部件的機械強度和控制線路的操作耐久性,常常要求達到成千上萬次,因此,高壓斷路器的機械壽命與其動作次數息息相關。實際運行當中,高壓斷路器分合主要有3種狀態:

（1）空載分合,此時無分合閘電流通過,主要是針對高壓試驗、繼電保護定檢等過程中需要多次分合:

（2）開斷負荷電流,此時有負荷電流通過,一般為幾百安培,主要是針對正常的停、送電操作:

（3）開斷故障電流,此時有故障短路電流通過,一般為幾千安培,主要是針對系統短路故障的切除。斷路器的電氣壽命主要與開斷的電流大小有關,開斷大電流的次數越多,電氣壽命損失越嚴重。

1可行性理論分析

能量管理系統中事件順序記錄（SequenceofEvent,S0E）主要用于在事故發生時記錄多個開關量輸入信號變位的準確時間,以便于區分多個變位的先后順序S0E事件是一種帶同步時間戳的開關量輸入變位事件,高壓斷路器分合閘S0E對應時間分別如圖1、圖2所示。

通過圖1、圖2高壓斷路器分合閘的時間標定可以計算出動作時間T,單位為毫秒,如式（1）所示。

2數據挖掘流程及分析策略設計

根據上述理論分析可以將高壓斷路器數據挖掘流程設計如圖3所示。

u3表示近三年標準差（剔除異常數據）:u表示歷史標準差（剔除異常數據）:Tmax表示歷史最大值（剔除異常數據）:Tmin表示歷史最小值（剔除異常數據）:T3max表示近三年最大值（剔除異常數據）:T3min表示近三年最小值（剔除異常數據）:Tavg表示歷史平均值（剔除異常數據）:T3avg表示近三年平均值（剔除異常數據）:皿表示歷史記錄總數:皿3表示近三年記錄總數:R表示歷史合理記錄數:R3表示近三年合理記錄數:A表示歷史異常記錄數:A3表示近三年異常記錄數。

2.1按單一斷路器分析流程

（1）如果u3為空,則該近三年設備未動作。

（2）如果0≤u3≤4并且0≤u≤4,則:

1）如果Tmax-Tmin≤10,則參考歷史記錄最大與最小值范圍:

2）如果Tmax-Tmin>10并且T3max-T3min≤10,則參考近三年記錄最大與最小值范圍:

如果Tmax-Tmin>10并且T3max-T3min>10,則:

1如果R≥200并且(R＋A）/X≥0.6,則參考歷史記錄最大與最小值范圍,同時:

(a）如果Tmax-Tavg>3μ,最大值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最大值置為異常:

(b）如果Tavg-Tmin>3μ,最小值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最小值置為異常:

2如果R≥200,R3≥100并且(R3＋A3）/X3≥0.6,則參考近三年記錄的最大與最小值范圍,同時:

(a）如果T3max-T3avg>3μ3,近三年最大值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最大值置為異常:

(b）如果T3avg-T3min>3μ3,近三年最小值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最小值置為異常:

3如果R≥200,且以上條件不滿足,則:

(a）如果Tmax-Tavg>3μ,最大值的數量Ⅹ/(R＋A）(R＋A）≤0.025,則將最大值置為異常:

(b）如果Tavg-Tmin>3μ,最小值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最小值置為異常。

(3）如果0≤μ3≤4并且μ>4,則:

1）如果Tmax-Tmin>10并且T3max-T3min≤10,則:

1如果R3≥100,則參考近三年記錄最大與最小值范圍:

(a）如果時長Ⅹ>Tmax＋20,則將Ⅹ置為異常:

(b）如果時長Ⅹ<Tmin-20,則將Ⅹ置為異常:

2）如果Tmax-Tmin≤10,則:

如果R≥200并且(R＋A）/X≥0.6,則參考歷史記錄最大與最小值范圍:

3）如果Tmax-Tmin>10并且T3max-T3min>10,則:

1如果R≥200并且(R＋A）/X≥0.6,則:

(a）如果Tmax-Tavg>3μ,最大值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最大值置為異常:

(b）如果Tavg-Tmin>3μ,最小值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最小值置為異常:

2如果R≥200、R3≥100并且(R3＋A3）/X3≥0.6,則參考近三年記錄的最大與最小值范圍,同時:

(a）如果T3max-T3avg>3μ3,近三年最大值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最大值置為異常:

(b）如果T3avg-T3min>3μ3,近三年最小值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最小值置為異常:

如果R≥200,且以上條件不滿足,則:

(a）如果Tavg-Tmin>3μ,最大值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最大值置為異常:

(b）如果Tavg-Tmin>3μ,最小值的數量Ⅹ/(R＋A）≤0.025,則將最小值置為異常。

(4）如果4<μ3并且0≤μ≤4則:

1）如果Tmax-Tmin≤10,則:

如果R≥200,則參考歷史記錄最大與最小值范圍:

2）如果Tmax-Tmin>10并且T3max-T3min>10,則:

1如果R≥200并且(R＋A）/X≥0.6,則參考歷史記錄的最大與最小值范圍,同時:

（a）如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/（R+A）≤0.025,則將最大值置為異常:

（b）如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R+A）≤0.025,則將最小值置為異常:

O2如果R≥200,R3≥100并且R3+A3）/-3≥0.6,則:

（a）如果73max_73avg>3μ3,近三年最大值的數量X/（R+A）≤0.025,則將最大值置為異常:

（b）如果73avg_73min>3μ3,近三年最小值的數量X/（R+A）≤0.025,則將最小值置為異常:

如果R≥200,且以上條件不滿足,則:

（a）如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/（R＋A）≤0.025,則將最大值置為異常:

（b）如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R+A）≤0.025,則將最小值置為異常。

（5）如果4<μ3并且4<μ,則:

如果R≥200,則:

1）如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/R+A）≤0.025,則將最大值置為異常:

2）如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R+A）≤0.025,則將最小值置為異常。

2.2按同站、同電壓、同廠家、同形式、同型號的斷路器分析流程

（1）如果0≤μ≤4且7max_7min≤10,則斷路器參考同類設備。

（2）如果0≤μ≤4且7max_7min>10,則斷路器參考同類設備。

1）如果R≥200并且（R＋A）/-≥0.6,則斷路器參考同類設備,同時執行:

O1如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/（R＋A）≤0.025,則將最大值置為異常:

O2如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R＋A）≤0.025,則將最小值置為異常:

2）如果R≥200且不滿足上述條件,則執行:

O1如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/（R＋A）≤0.01,則將最大值置為異常:

O2如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R＋A）≤0.01,則將最小值置為異常:

3）如果R<200且不滿足上述條件,則將該類型統計信息置為空。

（3）如果4<μ,則執行:

1）如果R≥200,則執行:

O1如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/（R＋A）≤0.01,則將最大值置為異常:

O2如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R＋A）≤0.01,則將最小值置為異常:

2）如果R<200且不滿足上述條件,則將該類型統計信息置為空。

2.3按同電壓、同廠家、同形式、同型號的斷路器分析流程（1）如果0≤μ≤4且7max_7min≤10,則斷路器參考同類設備。（2）如果0≤μ≤4且7max_7min>10,則斷路器參考同類設備。1）如果R≥200并且（R＋A）/-≥0.6,則斷路器參考同類設

備,同時執行:

O1如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/R＋A）≤0.01,則將最大值置為異常:

O2如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R＋A）≤0.01,則將最小值置為異常:

2）如果R≥200且不滿足上述條件,則執行:

O1如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/（R＋A）≤0.005,則將最大值置為異常:

O2如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R＋A）≤0.005,則將最小值置為異常:

3）如果R<200且不滿足上述條件,則將該類型統計信息置為空。

（3）如果4<μ,則執行:

1）如果R≥200,則:

O1如果7max_7avg>3μ,最大值的數量X/（R＋A）≤0.005,則將最大值置為異常:

O2如果7avg_7min>3μ,最小值的數量X/（R＋A）≤0.005,則將最小值置為異常:

2）如果R<200且不滿足上述條件,則將該類型統計信息置為空。

3數據挖掘系統設計

數據挖掘系統采用三層的B/S體系結構,采用IAVA語言,基于I2EE的分布式計算技術進行設計開發,數據庫采用Orac1e數據庫,得到一個結構靈活、可快速部署和調整的平臺。在B/S系統中,用戶可以通過瀏覽器信息瀏覽服務器發出請求,服務器響應請求并返回結果。三層結構分別為表示層、應用層、數據層。

表示層:web瀏覽器,在表示層中包含系統的顯示邏輯,位于客戶端。它的任務是由web瀏覽器web服務器提出服務請求,web服務器對用戶身份進行驗證后用HTTP協議把所需的主頁傳送給客戶端,客戶機接受傳來的主頁文件,并把它顯示在web瀏覽器上。

應用層:web應用服務器的任務是接受用戶的請求,提交給應用服務器:接受應用服務器返回的結果并轉換為主頁文件傳送回客戶端瀏覽器。應用層包含系統的事務處理邏輯,應用服務器的任務是接受web服務器傳來的用戶請求,執行相應的擴展應用程序與數據庫進行連接,通過SOL等方式向數據庫服務器提出數據處理申請,而后接收數據庫服務器返回的數據處理的結果并提交給web服務器,再由web服務器傳送回客戶端。

數據層:數據庫服務器,在數據層中包含系統的數據處理邏輯,位于數據庫服務器端。它的任務是接受應用服務器對數據庫操縱的請求,實現對數據庫查詢、修改、更新等功能,把運行結果提交給應用服務器。

3.1數據緩存機制

緩存是指將數據存儲在相對較高訪問速度的存儲介質中,以供系統處理。一方面緩存訪問速度快,可以減少數據訪問的時間,另一方面如果緩存的數據是經過計算處理得到的,那么被緩存的數據無需重復計算即可直接使用,因此緩存還起到減少計算時間的作用。在數據分析應用系統架構中,引入

緩存服務器,采用Hibernate緩存機制,包括一級緩存和二級緩存(包含查詢緩存）,一級緩存由SeSSion提供,二級緩存使用HibernaterediS實現,系統中用戶部門數據會被緩存,其他變更少、使用頻繁的業務數據也會存入緩存,大大減輕了數據庫壓力,提高了系統性能。

3.2數據分級機制

系統設計充分考慮隨著時間的推移,某些數據庫表中的數據量增長過快,系統在運行的過程中所耗的數據庫資源會越來越大,為解決此問題,需要根據系統中模塊的業務來確認模塊的使用周期,對于超過訪問周期的數據采用定時器的方式,根據分級條件執行自動分級操作,分離業務歷史數據,以提高系統核心數據的操作效率。

分級方案是指在系統設計過程中建議使用的分級設計方案:現有數據量超過一百萬的可以選用表分區的方式:數據年增長量小于十萬的,使用分表前后對性能影響不大,建議不進行分表存儲:年數據量增長大于十萬的,并且有明確的數據有效期,建議采用分表的方式存儲數據。

對于復雜的統計報表,保證后臺響應時間小于5min,需分析報表統計的周期,如:本日、本月、本周之類的統計,通過定時器的方式在系統不繁忙的時候進行統計運算,并將統計結果保存在數據庫中,使得使用統計的時候可以直接從數據庫中讀取統計結果,減少統計運算時間。

3.3主機安全

主機安全通過操作系統、數據庫管理系統、中間件及其他安全軟件實現安全功能。

數據分析應用的各類服務器支持現有主流操作系統windowS系列操作系統、Unix/Linux類操作系統,采用oracle數據庫服務。

以下是windowS、Unix/Linux類操作系統,oracle數據庫的安全配置:

windowS、Unix/Linux類操作系統使用正版操作系統,保證操作系統的安全。合理設置操作系統的系統管理員賬戶,并且系統管理員按照業務需要分配權限:設置操作系統登錄口令的復雜度、密碼策略并定期更換:刪除或關閉操作系統所有不需要的賬戶:利用操作系統的訪問控制設置,將操作系統可控制資源的訪問權限合理授7用戶、程予、進程和其他系統:序要服務器應重該開操作系統的審計機制,記錄下序要操作的過程:開用主機防火墻,通過網絡地址段與應用端口,共同實現對應用端口的訪問控制:嚴格控制允許激活和禁止操作系統某些安全特性的訪問控制權限:對含敏感信息的文件進行必要的加密保護,開動操作系統對特定文件的加密機制或安裝特定的文件加密工具:oracle數據庫監控平臺使用正版oracle12c及以上版本數據庫系統,保證數據庫系統的安全:oracle數據庫系統的管理用戶登錄時,要提示輸入用戶密碼:該開密碼復雜度驗證,設置密碼序復次數:該開密碼鑒別失敗處理功能:數據庫系統,采用SSL的方式對傳輸數據進行加密,防止敏感信息在網絡傳輸中被竊聽:檢查用戶帳號,由數據庫管理員分配不同用戶:采用兩種及以上身份鑒別技術的組合進行身份驗證:數據庫服務器的數據庫管理員和操作系統管理員由不同管理員擔任:數據庫系統對日志進行權限控制,非授權人員不能對日志進行操作。

3.4數據安全

實時數據分析應用從以下幾個方面體現應用的安全性:

(1）身份鑒別,數據分析應用系統中,用戶登錄時,會對密碼進行加密,且通過密文傳輸,防止密碼被竊聽。

(2）訪問控制,系統管理員給每個用戶分配對應角色,用戶在訪問系統時,系統權限控制組件能夠根據用戶角色權限對用戶操作和數據訪問進行審查。

(3）資源控制,在數據分析應用中,不活動會話超過設定時間,會自動跳轉到登錄頁。

(4）數據分析應用中的日志記錄包括了事件的日期、時間、發起者信息、登錄位置、訪問的資源、對資源進行的操作等信息。

(5）軟件容錯,數據分析應用中,提供了對數據有效性校驗功能,對輸入數據長度和格式進行限定。文本信息,按照數據庫要求限制。文件大小限定100Mb之內的文件。采用集群技術,給用戶提供服務的不是單一的服務器,是以集群的方式提供服務,集群內的各服務器狀態同步。當集群中的某一臺服務器出現故障后,按照集群的策略,自動分配集群中的一臺服務器代替故障服務器繼續服務。

(6）身份驗證測試,身份驗證主要是防止超級管理員的身份驗證出現缺陷,導致信息泄露。數據分析應用配置了系統登錄過濾器,訪問系統任意一個URL,都必須通過過濾器的驗證,驗證不通過就會提示序新登錄系統。

(7）跨站腳本測試,跨站腳本攻擊指的是惡意攻擊者往web頁面里插入惡意HTML代碼,當用戶瀏覽該頁時,嵌入其中的HTML代碼會被執行,從而達到惡意攻擊用戶的特殊目的。

(8）SOL注入測試,SOL注入就是通過把SOL命令插入到web表單遞交或輸入域名或頁面請求的查詢字符串,最終達到"欺騙"服務器執行惡意SOL命令的目的。通過遞交參數構造巧妙的SOL語句,從而成功獲取想要的數據。具體而言,SOL注入可分為五大類,分別是:數字型注入、字符型注入、搜索型注入(like）、in型的注入、句語連接型注入。從應用來說,要特別注意IP、搜索、批量刪除、從數據庫轉到數據庫等的SOL注入。數據分析應用前臺限定URL的傳遞參數類型、數量、范圍等,防止通過構造URL進行惡意攻擊。后臺采用Hibernate做數據的持久化,采用HOL查詢數據,采用占位符統一設置參數。

4結語

高壓斷路器機械特性作為判斷其使用壽命最為序要和直接的參數,由于調度自動化系統儲存了大量的EMS/SCADA歷史及實時數據,基于大數據思維,采用數據分析、數據挖掘技術,構建高壓斷路器機械分析模型,在不增加任何硬件投資的基礎上,設計了基于數據挖掘的高壓斷路器機械特性分析系統,制定了分析策略,為實現高壓斷路器的狀態檢測和異常分析提供有效的監測手段。