數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電站設(shè)備故障分析中的應(yīng)用

王爽+趙會洋

摘 要：發(fā)電站正常高效運行對保障社會發(fā)展和人民生活極其重要。電站運行中產(chǎn)生大量的故障記錄數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電站設(shè)備故障的大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息，有助于電站管理工作改革和設(shè)備管理技術(shù)創(chuàng)新。根據(jù)某發(fā)電集團設(shè)備故障統(tǒng)計報告，制定了相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析方案，研究了文本挖掘、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等多種數(shù)據(jù)挖掘方法的關(guān)鍵技術(shù)，詳述了這些技術(shù)在電站故障分析中的應(yīng)用方法及效果。

關(guān)鍵詞：電站設(shè)備故障；數(shù)據(jù)挖掘；文本挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；聚類

DOIDOI：10.11907/rjdk.162187

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2016）012-0121-03

0 引言

電力大數(shù)據(jù)的信息挖掘和利用將給電力企業(yè)帶來新一輪商業(yè)模式轉(zhuǎn)變和價值創(chuàng)新。文獻[1]～[8]研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在火電廠設(shè)備故障診斷、狀態(tài)預(yù)測方面的應(yīng)用；文獻[9]～[11]研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在核電廠中的應(yīng)用，主要用于異常值檢測和抗震性推斷等；文獻[12]～[13]研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在風力發(fā)電廠中的應(yīng)用，主要用于風力、風速的預(yù)測；文獻[14]～[15]研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水電站和太陽能發(fā)電中的應(yīng)用。這些研究的開展多基于電站設(shè)備運行的實時數(shù)據(jù)，雖然研究成果在一定程度上促進了電站的健康高效運行和科學(xué)管理，但研究范圍不全面。本文將基于大量的設(shè)備故障歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用文本挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類等多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)展開研究，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的有用信息，為電站的運行管理提供決策支持。

1 數(shù)據(jù)分析方案設(shè)計與數(shù)據(jù)預(yù)處理

研究所用數(shù)據(jù)來自某大型發(fā)電集團2008-2014年設(shè)備運行故障月度報告。報告有word和pdf兩種格式，每份報告主要內(nèi)容有設(shè)備運行故障統(tǒng)計概況、具體案例描述等。案例描述提供了設(shè)備故障發(fā)生的時間、地點、原因等信息，信息的數(shù)據(jù)類型有日期、數(shù)字、文本等。根據(jù)數(shù)據(jù)源的這些特點，制定了如圖1所示的數(shù)據(jù)分析方案。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)，首先要將各種數(shù)據(jù)源中的有用信息提取出來。數(shù)據(jù)提取的原則是便于分析且盡可能少地丟失信息，最終將數(shù)據(jù)整理成兩張Excel表，分別是設(shè)備運行故障總表和設(shè)備運行故障明細表，它們的結(jié)構(gòu)和樣本數(shù)據(jù)示例如表1和表2所示。由于數(shù)據(jù)條目較多，在此僅列出每張表的少數(shù)幾條數(shù)據(jù)。對于文字內(nèi)容描述較多的字段，僅列出一條較為完整的數(shù)據(jù)來說明問題，其它條目內(nèi)容用“略”來代替。表1中的類別1到類別4從粗到細分別描述了設(shè)備故障類別，每條樣本數(shù)據(jù)展現(xiàn)不同類別的故障在特定時間所發(fā)生的項數(shù)和具體原因描述。表2較為詳細地描述了每臺設(shè)備故障發(fā)生的時間、單位、省份、機組號、機組容量、類別、事件描述、原因分析和處理情況。

缺失值處理和數(shù)據(jù)類型處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)中另外兩個重要工作。缺失值處理方法有刪除含有缺失值的個案和可能值插補缺失值。可能值插補缺失值方法有：均值插補、極大似然估計、多重插補等。根據(jù)具體分析任務(wù)，由分析目的選擇缺失值處理方法。以表1為例，當分析文字型數(shù)據(jù)時，由于缺失量較少，采取了刪除含有缺失值個案的方法；當分析故障項數(shù)時，采取了同類別均值插補方法。數(shù)據(jù)類型處理就是根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和分析目的確定數(shù)據(jù)字段類型。以表1為例，時間為日期型，類別1～4為因子型，故障項數(shù)為數(shù)字型，故障描述為字符型。完成數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)后，利用多種數(shù)據(jù)挖掘方法對數(shù)據(jù)進行隱藏信息挖掘。

2 文本挖掘研究與應(yīng)用

文本挖掘中最重要的工作就是分詞，分詞算法采用中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所的中文分詞算法ICTCLAS（Institute of Computing Technology，Chinese Lexical Analysis System）。ICTCLAS基于隱馬爾可夫模型HMM（Hidden Markov Model）實現(xiàn)，HMM定義如下：

一個隱馬爾科夫模型是一個三元組（∏，A，B）。其中，∏是初始狀態(tài)的概率分布，∏=（πi），πi表示在t=1時刻，狀態(tài)為si的概率；

A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，A=（aij），aij=P（qt+1=sj|qt=si），表示在t時刻、狀態(tài)為si的條件下，在t+1時刻狀態(tài)是sj的概率；

B為混淆矩陣，B=（bjk），bjk=P（ok|sj），表示在隱含狀態(tài)是sj條件下，觀察狀態(tài)為ok的概率。

將文本挖掘技術(shù)應(yīng)用于電站故障數(shù)據(jù)挖掘步驟如下：①詞典調(diào)整。分詞的依據(jù)是詞典，通常詞典中只包含常用詞匯，因此，在對諸如電力專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)進行文本分析時，需要根據(jù)分析要求加入一定量的專業(yè)詞匯；②分詞。利用ICTCLAS分詞算法對文本字段進行分詞；③詞性過濾。為了突出故障原因，需要去掉一些無關(guān)的詞，例如形容詞、數(shù)量詞、副詞等；④構(gòu)建語料庫并處理。構(gòu)建語料庫后就可以進一步處理，例如去除停用詞、標點符號、數(shù)字、空格等；⑤構(gòu)建詞條文檔矩陣（Term-Document Matrix，TDM）并處理。TDM中列出了每個詞條在文檔中出現(xiàn)的頻次，可以去除頻次較低的詞條項，或進行其它與頻次有關(guān)的處理；⑥畫文本特征詞云。通過畫文本特征詞云直觀地展示文本挖掘結(jié)果。通過詞云展示，可以從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)熱點問題。

通過對表1中停機故障的描述字段進行文本挖掘，得到如圖2所示結(jié)果。通過圖2的分析結(jié)果可以看出，停機異常多是由鍋爐故障引起的，較為重要的原因是液體泄漏和電氣設(shè)備跳閘。通過對表1中停機和降出力兩類故障的描述字段對比分析，得到如圖3所示結(jié)果。通過對圖3的分析可以看出，停機異常的主要原因是鍋爐和汽機的液體泄漏及電氣保護，而降出力異常多是由風機和煤質(zhì)差引起的。

3 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析與應(yīng)用

關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間所存在關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個事務(wù)中某些項的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，亦即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則廣泛應(yīng)用于金融、電子商務(wù)等行業(yè)。金融行業(yè)可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出很多與客戶有關(guān)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而為制定營銷策略提供依據(jù)。電子購物網(wǎng)站使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可設(shè)置商品促銷組合、進行商品推薦、定向投放廣告等。

關(guān)聯(lián)規(guī)則的代表算法有Apriori、FP-tree等。本文利用Apriori方法，對表1中的不同類別關(guān)系進行關(guān)聯(lián)分析，分析結(jié)果如圖4所示。由分析得到：運行設(shè)備故障導(dǎo)致停機故障，停機原因主要是鍋爐問題。

4 聚類分析研究與應(yīng)用

聚類分析是利用科學(xué)的度量方法，將一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，目的是使屬于同一類別的數(shù)據(jù)相似性盡可能大，不同類別數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。聚類分析應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如商務(wù)智能、圖像模式識別、Web搜索和生物學(xué)等。將聚類分析方法應(yīng)用于電站的故障數(shù)據(jù)分析分類及分析結(jié)果如下：

（1）按設(shè)備故障的宏觀類型對省份進行聚類。使用的數(shù)據(jù)字段有表2中的故障類別（停機、降出力、檢修）、省份兩個字段。根據(jù)分析結(jié)果，電力集團可發(fā)現(xiàn)各省份子公司設(shè)備故障存在相似之處，并據(jù)此制定分類管理政策。實行分類管理，可以節(jié)約人力、物力、財力等資源。

（2）按設(shè)備故障的宏觀類型對單位進行聚類。使用的數(shù)據(jù)字段有表2中的故障類別（停機、降出力、檢修）、單位兩個字段。如果兩個發(fā)電公司在故障類別上表現(xiàn)出較大的相似性，聚類算法會將它們聚為一類，電力集團可根據(jù)故障類別實現(xiàn)更細粒度的管理。

（3）按故障設(shè)備的容量對省份或單位進行聚類。使用的數(shù)據(jù)字段有表2中的容量、單位兩個字段。由于相同容量的發(fā)電設(shè)備在實現(xiàn)技術(shù)、制造單位方面可能存在相似之處，電力集團也可以通過這個分析結(jié)果對企業(yè)進行分類管理。

根據(jù)上述方法（1），使用Centroid聚類算法對數(shù)據(jù)進行聚類，得到如圖5所示的分析結(jié)果。由圖5可知，聚類結(jié)果分為7類。其中，內(nèi)蒙古、黑龍江、山東、四川構(gòu)成一類，湖北、陜西、云南、貴州、遼寧4個省份的故障發(fā)生情況具有較大相似性分為一類，江蘇、山西、寧夏、河北、河南、福建、新疆分為一類，安徽、青海等省份分為一類。

5 結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)用于電力系統(tǒng)分析并取得了一定的研究成果。在大數(shù)據(jù)背景下，其應(yīng)用將更加廣泛和深入。本文從新的數(shù)據(jù)視角對電站設(shè)備故障進行分析，研究了文本挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電站設(shè)備故障分析中的應(yīng)用，研究結(jié)論對電力企業(yè)管理決策制定和設(shè)備故障技術(shù)創(chuàng)新都有一定幫助。下一步將重點進行以下研究工作：①針對數(shù)據(jù)進行更加深入細致的剖析，發(fā)現(xiàn)其中更多的隱藏信息；②引入更豐富的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電力數(shù)據(jù)分析中。

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（責任編輯：杜能鋼）