叶飞
国网黄石供电公司 湖北黄石435000
摘要：随着自动化技术在电力工程中的广泛应用，那么电力系统稳定运行的要求也越来越高。本文通过对电力工程自动化系统的常见故障进行分析，通过提出相应的故障分析方法以及解决方案，同时提出将大数据技术用于电力工程自动化系统，对故障进行预测和预判，为电力工程人员提供有益的借鉴与参考。
关键词:电力工程，自动化系统，故障分析，故障解决。
0.前言
能源和电力作为国民经济的重要支柱产业，电力工程的自动化程度体现着电力系统智能化水平。虽然电力网络的自动化应用范围越来越广，并且技术水平也在不断的提高，但是系统在运行过程中仍然会经常出现故障问题，导致供电系统的不稳定。通过对硬件，软件等方面的多种故障情况进行分析，提成相应的分析方法。从而保证自动化系统的安全和稳定运行。
1电力工程自动化系统故障分析
1.1硬件方面的故障。
为保证电力工程自动化系统的正常运行，需要部署系统化的硬件设施和设备。主要硬件设备包括计算机、服务器、执行器以及多种监测设备。如果系统内的硬件出现故障时，就会导致电力网络供电异常，严重的会导致整个电力系统无法正常运行。所以硬件故障出现时，自动化系统应具有相应的告警提示，并需要加强对硬件故障排查，快速的找到故障问题点，采取相应的解决方案使电力系统恢复正常。
1.2软件方面的故障。
为保证数据处理以及电力系统整体的安全和稳定运行，软件部分也起到了一个至关重要的作用。为保障软件的正常运行，需要重点注意如下两方面。一方面是要注意设置相关的防火墙，用于防止病毒及破坏性的木马程序的侵入，从而导致执行软件运行异常或者整个服务器的崩溃，数据的丢失。另一方面也要注意操作人员在软件操作过程的规范性，从而保证软件的安全和稳定的运行。当发现软件方面异常时候应及时修补软件方面的漏洞。
1.3系统方面故障。
电力工程自动化系统复杂，是由多个子系统共同构成的。每个系统之间是需要密切配合以及数据和信息的传递。当某个子系统出现问题时，会导致电力系统运行出现异常，那么就需要合理的定位到相应的故障信息，判断在哪一个子系统出现了相应的故障，及时定位并消除故障。
1.4操作方面的问题。
对电力系统的自动化流程，通常是通过设备自动完相关的操作，但是也离不开电力工作人员对整个系统进行相应的维护。在维护过程中需要对各个环节进行相应的检测，就需要能够熟悉的了解自动化系统，并能够对自动化系统的关键因素进行判断和分析，以防止故障的发生。
2.故障分析方法和解决方案
2.1故障排除法。
电力工程自动化系统具有的多种数据传输与和处理过程，就需要硬件和软件的共同的作用，彼此之间的关系紧密。当出现问题时，可能是硬件问题或是软件问题等，可采用故障排除的方式，对故障进行逐一定位。可以采用排除法来分析主变电通道工作是否正常，断点位置是否正常。通过排除法来把故障问题定位到某一个部分。然后再缩小范围逐一排查。还要掌握常见的故障类型，提高定位故障和解决故障的准确性。
2.2系统分析法。
采用系统分析法对电力工程自动化系统的整个模块之间的相互作用进行分析，在对故障分析时能够准确判断是哪个系统部分出现了问题，能够根据丰富的经验进行系统判断，通过对整个系统的故障案例进行学习，从而加强故障判断的能力。
2.3信号追踪检测法
判断自动化系统的故障时，维修人员可通过信号的流程对故障进行分析，通过对信号的跟踪对故障点实施准确定位。在对信号流程的跟踪的过程中，应该对信号的转换以及功能进行这种综合的分析，提升定位准确性。
2.4模块更换法
电力工程的自动化系统的结构复杂，电力供应的稳定性对整个生产生活就有着至关重要的作用。如果电力工程出现了大的故障，那么可能导致整个供电系统出现供电异常，会对企业和人们的生活造成严重影响。如果在故障后仍没有定位出故障的问题细节，就需要优先确认出具体某模块化部分出现了问题，从而对这个模块的设备进行相应替换，通过更换部分的设备配件，减少故障的维修时间。在查找故障原因的同时，将发生故障的设备进行隔离分析和故障解决。
2.5安全管理法
通过重视电力自动化系统的安全管理方法，从而进一步的降低系统故障出现的概率。在对自动化系统的维护和故障分析过程中，特别是需要及时的修复故障，防止因故障导致长时间的停电。在自动化系统配置时候，应该完善和简化系统模型。其次，应该明确电力自动化系统的指标，能够采保证指标参数与实际情况相吻合。在实际系统操作过程中，应该对资源配置以及操作系统进行测试，并能够根据测试结果对这个系统能给一个合理的评估和评价。
3大数据分析技术在故障预判方面的应用
3.1加强电力自动化系统的数据采集
大数据的技术的核心是数据的采集和处理，需要对电力工程自动化系统设备的运行状态等数据进行采集，例如变压器的数据能够统一的进行存储，由于电力系统会产生大量的数据，可通过对数据进行过滤和处理后再传输到调度中心的服务器上。
3.2加强故障数据的分析和预测。
大数据分析技术是基于云计算与海量数据处理技术为基础，通过对数据的统计进行分析，当发现故障问题时发布相应的预警信息，从而采取有效手段解决相关风险。为了进一步提高数据分析和故障处理的效率，通过大数据分析技术对数据提供分析的效率和质量。通过大数据分析技术来实现对这个故障的监测的同时，可对故障发生的模型进行对比，从而对系统运行状态状态进行预测分析预测，当数据出现异常超过设备运行正常范围值，就会产生报警提前对故障进行防御，并提高故障分析的效率。
4.结论
电力工程自动化系统的运行是一个复杂的过程，那么对操作人员的要求较高，需要电力工程人员能够采用高效精准的方法加快故障定位，为了高效的对系统故障分析和处理，需要工程人员熟悉整个系统的运行状态，积累故障处理经验，在故障发生的时候能够快速的采用相应的故障分析方法和定位手段，加快故障的定位和解决的速度，同时可运用先进的大数据分析技术，加强故障的预测和预判，从而提高电力工程自动化系统的安全性和稳定性。
参考文献：
[1] 刘晓放 , 黄育松 , 姬源 . 大数据分析在电力行业自动化系统故 障预测中的应用[J].信息与电脑(理论版),2017，(23):151-152.
[2]安嘉,周基东.电力系统配电自动化及其对故障的处理研究[J]. 科技经济导刊 ,2017，(25):53.
[3] 李秀珍 . 浅析电力工程自动化系统常见的故障问题及故障分 析方法 [J]. 山东工业技术 ,2017，(14):204.