2015年4月，“大數據分析技術在輸變電設備狀態評估中的研究及應用”課題正式啟動；2017年3月，初步完成系統開發，并上線試運行；2018年6月底，驗收成功。

3年間，山東電科院在該課題上實現了“多級跳”，讓科研創新從紙上談兵的夢想照進了智慧先行的現實。國網山東省電力公司副總工程師、電科院院長蘇建軍深有感觸地說：“該課題是國網山東省電力公司承擔的863計劃先進能源技術領域課題，由我們負責具體實施。我們大膽設想讓大數據技術牽手輸變電設備狀態評估，今天看來大數據分析發揮了實效，推動了設備狀態評價、診斷和預測向純數據驅動和綜合分析方向發展。”

針對“個性”進行科學預判

回望該課題3年多的科研之路，山東電科院在理論研究-裝置研制-系統開發-關鍵技術驗證-示范應用-標準制定的研究軌道上，開始了一場全過程追逐戰，在理論研究、裝備研制、系統開發和人才培養等四個方面展開了一系列行之有效的科技創新。

據了解，隨著能源結構的優化調整，對電網的智能化水平提出了更高要求，智能電網離不開先進技術的支撐。“輸變電設備也是有‘個性’的，我們的課題能夠利用大數據技術挖掘分析每臺設備的‘個性’特點，通過實時數據及實際運行狀態水平進行科學預判。”這是對課題先進性進行的通俗易懂的高度概括。

立足實際運行情況，進行數據的延伸分析，體現出了該課題的前瞻性。蘇建軍指出：“該課題可以利用先進的大數據分析處理、充分挖掘與設備狀態相關聯的多種有效信息，從海量數據中探知設備狀態及影響參量變化的關聯關系和發展規律，根據以往或者常規的運行規律和數據，為設備狀態的精細化評價、故障診斷和預測提供解決方案。”

基于“海量”進行高效分析

杰出的課題需要科研成果作為支撐，體現其實際的應用價值，與此同時，創新成果也可以提升課題的實用性，讓課題更加出色出彩。

為更好地發揮出該課題的實際效果，山東電科院研發了“跨平臺數據獲取轉換裝置”，實現了設備狀態監測系統、生產管理系統、能量管理系統、氣象系統、雷電定位系統等12個業務系統的信息集成融合。該裝置可以從不同系統中高效采集數據，通過建立的以設備為中心的統一數據模型，實現了12個系統多源異構數據的全面融合、貫通，有效解決了信息孤島的問題，打破了多業務系統在時間、空間及結構上的信息壁壘，為大數據技術的應用提供了堅實的數據基礎。

然而，海量收集大數據，只是體現該課題先進性的第一步，發揮出海量數據精準的分析力，才是課題的真正意義所在。為此，該院研發了一套面向輸變電設備狀態評估的分布式并行計算的電力大數據分析挖掘平臺，基于裝置和平臺，構建了融合電網、設備和環境信息的“輸變電設備狀態評估大數據分析系統”，實現了多源信息的展示和融合分析。

憑借“創新”全面突破

據了解，該課題共發表學術論文60篇；申請專利66項，發明專利50項，授權3項，實用新型專利16項，授權10項；申請軟件著作權20項；完成技術標準5項。這一系列成果，提升了該課題的科學性、先進性和創新性。

期間，該課題首次將大數據分析技術應用于電網裝備安全運行領域，從理論和實踐上突破了輸變電設備狀態全面感知、精準評估和主動預測的技術瓶頸；在國內外首次創立了基于大數據分析的輸變電設備狀態評估技術體系，攻克了面向設備狀態評估的大數據分析關鍵共性技術；研制了跨平臺數據獲取/轉換裝置，首次建成了融合電網、設備和環境信息的設備狀態評估大數據分析系統，創建了輸變電設備狀態檢修新模式。

科技成果需要在實踐中經受住考驗，自2017年4月進入試運行，該系統穩定運行時間超過一年，接入了山東電力全部在運輸變電設備，實現了全省220千伏及以上主要輸變電設備動態、中期、長期多時間尺度高可靠性狀態評估，評價輸變電主設備14.08萬臺（條），覆蓋率達100%，狀態評價準確率高達96.72%，比傳統評價提高15%以上。