导读

近日，受强冷空气影响，部分北方地区出现不同程度的降雪，并持续降温。据国家电网发布的预警通知，要求启动预警响应和应急机制，密切跟踪灾害预警信息和应急响应情况，滚动研判分析覆冰、积雪、低温等对电网、设备、供电、人员的影响，做好灾害预防和电网安全、电力保供工作。其中，过厚的积雪将导致线路断裂、电网倒塌，低温会加速电力设备老化，如何在面对极端气候的情况下，做好电网预警工作，保证电力安全可靠供应，就属于电力设备管理范畴。

目前，电力企业通过“可视化+人工”、远程智能巡检等“空天地”立体化巡检方式，获取电力设备实时运行数据，确保及时掌握线路运行情况。但电力设备的受损表征情况多样，且电网数据分散存储在多等系统间。远程监控的值班人员处理起来存在信息隔离，对供电段隐患的发现、应急响应启动有滞后，无法保障电力设备的安全性、稳定性和可靠性。通过引入电力设备管理图谱，将电网物理设备、实时运行情况组网入图，可帮助电网业务人员解决上述痛点问题。

图技术需求

电力设备间存在复杂接线关系，其拓扑模型就是天然图谱。通过整合其设备间的物理连线关系、生产厂家的缺陷关系等信息，构建电力设备管理拓扑模型。通过电力设备一张图，利用设备日志对故障告警精准溯源，在检修前提高故障发现速度；利用设备生产厂家的缺陷关系对设备故障提前预警，在检修中提升检修质量；利用设备物理连线关系进行相邻设备集、互斥设备集、同停设备集查询，在检修后降低停电事件。

以Galaxybase图数据库构建电力设备管理图谱的基本原理图如下。

图模型构建

电力设备有发电机组、变电站、线路段、母线等相关设备组成。为了后文图谱演示需要，这里简化为母线、线路段、开关等，并引入生产厂商的信息，将其映射成点，并存储设备相关参数。将各设备之间的接线关系，厂家缺陷关系、日志产生关系映射成边。

接下来使用Galaxybase图数据库来创建数据模型，点类型和点属性如下表所示。

边类型、起始点类型、终止点类型如下表所示。

电力设备管理模型如下图所示。

更多图模型构建方式请参考图构建 。

图谱应用-日志溯源

电力企业为保障电网的稳定运行，需要对电力设备进行定期检修，对往期故障进行修复。而故障的产生往往伴随着大量的告警信息，如何从海里设备运行日志中识别出故障时间的关键日志，成为提升故障定位效率的关键。通过电力设备管理图谱，利用图算法对故障日志进行溯源，可快速发现相关告警日志，对易产生故障的行为提前预警。上文所建图模型中，我们将进行探查。

查询结果
事故日志显示，在2019年10月4日11时15分26秒，沙田站南沙I线204产生事故总信号复归，查询在同一时间点，其相邻线路段和设备产生的告警日志信息。具体查询结果如下图所示，在沙田站南沙I线204发生故障的同时，该开关还产生了分闸、复归等动作，其上游南宁Z 2055开关也产生了一系列告警日志，需对此类日志进行分析排查，做好设备事故的提前预警。

图谱应用-缺陷分析

在电力设备的检修过程中，发现某些设备存在同样的缺陷，可对其生产厂家进行追溯，并查询该厂家生产的其它设备，监测是否存在别的家族性缺陷，防范其造成后续电网运行故障，提高检修质量。上文所建图模型中，我们将进行探查。

查询结果
沙田站开关205检修发现，其瓷件有破裂且刀闸触头铸铝件部分有裂纹，排查发现具备同类损失的设备器件还有沙田站开关200、204，南宁站开关2056，沙田站母线220#1、220#2。我们将这些故障器件向上溯源，发现都是由江苏宝胜电气股份有限公司生产。查询其生产的其它设备，发现还存在导线断股、接头过热的家族性缺陷，需要警示工作人员及时更换器件，并重新选取供应商，避免电网损伤。

图谱应用-同停识别

在电力设备的检修过程中，其相接线路段或设备可能存在失压和停电风险，需要系统输出与检修设备母线相连的所有线路，形成相邻线路和母线的同停关系，提前做好电力的调度，避免发生局部断电事件。同时，检修人员也可排查同停线路设备损耗情况，提高工作效率。上文所建图模型中，我们将进行探查。

查询结果
由于沙田站开关205需要进行检修，利用电力设备图谱向上游溯源，找到其关联的母线，随后识别出与该母线项链的所有线路。具体查询结果如下图所示，沙田站开关205关联上游母线沙田站220kV#1，图谱识别到其下游关联线路为沙田站手车2061、2041、2071，这三条相邻线路与母线形成同停关系，需要电网人员提前做好电力调度规划。

结语

以上仅为简化的电力设备管理图谱展示。在实际电力业务中，存在抽头、地刀、主变绕组、变电站等零散设备，除极端气候外还可能产生磨损、腐蚀等复杂的情况，加大检修人员工作负担。通过引入电力设备管理图谱将物理实体组网入图，可在事故发生前对设备及时进行维修、更换，从而保障电力设备的安全性、稳定性和可靠性。

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