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    電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析

    2019-04-03 15:39:56徐競輝史力思謝驥
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2019年33期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘信息

    徐競輝 史力思 謝驥

    摘? ?要:整個電力系統(tǒng)工作之中,因為受到相關(guān)因素的影響,尤其是一些環(huán)境和氣候等因素,會讓電網(wǎng)運行受到阻礙。對于這些問題,需要及時了解產(chǎn)生的部位和原因,制定合理的處置對策。要掌握這些信息,就需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),盡可能全面搜集電網(wǎng)故障的相關(guān)信息數(shù)據(jù)。本文先在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)方面,對數(shù)據(jù)挖掘概念進行簡析,然后在電網(wǎng)故障信息特點、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)構(gòu)建和故障數(shù)據(jù)分析相關(guān)基礎(chǔ)上,詳細(xì)分析與闡述電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),希望可以給業(yè)界同仁一些參考,為電網(wǎng)故障排除提供助力。

    關(guān)鍵詞:電網(wǎng)故障? 數(shù)據(jù)挖掘? 信息

    中圖分類號:TM732? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1674-098X(2019)11(c)-0137-02

    在社會經(jīng)濟快速進步下,我國電力系統(tǒng)規(guī)模不斷增大,這讓電網(wǎng)建設(shè)中的設(shè)備也逐漸增多。地勢復(fù)雜、覆蓋面廣以及運行管理困難等,這些是電網(wǎng)出現(xiàn)故障的關(guān)鍵原因。電力系統(tǒng)如果有問題,對問題的處理時會讓用戶正常用電受到干擾。在社會發(fā)展下,大眾對電力資源的穩(wěn)定性有更高要求,傳統(tǒng)的診斷方式已經(jīng)無法對當(dāng)前的故障進行及時定位與診斷。而經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用,可以把粗糙神經(jīng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起,將其使用在電網(wǎng)故障診斷中,以此來及時處理故障,保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行。因此,對電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析有一定實際意義。

    1? 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念

    所謂數(shù)據(jù)挖掘,主要是指在隨機模糊數(shù)據(jù)中提出去潛在價值的信息與知識的數(shù)據(jù)過程。在整個此過程中,其有下面幾個方面:

    1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

    數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是相對重要的環(huán)節(jié),其中包含了數(shù)據(jù)選擇,在這其中主要是經(jīng)過遵循用戶的需求,在數(shù)據(jù)庫中提出相應(yīng)的數(shù)據(jù),并且對知識信息做提取和操作,從而構(gòu)成一個真實數(shù)據(jù)庫。接著就是數(shù)據(jù)預(yù)處理,依據(jù)數(shù)據(jù)量,確定數(shù)據(jù)挖掘中的操作類型,做好數(shù)據(jù)的處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,把提取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為相關(guān)的分析模型,讓分析模型適用于挖掘算法,以此確保數(shù)據(jù)能夠被有效挖掘。

    1.2 數(shù)據(jù)挖掘與結(jié)果分析

    分析模型之下把轉(zhuǎn)換之后數(shù)據(jù)深入挖掘,挖掘中除了優(yōu)化與選擇挖掘算法外,其他操作都能夠自行完成。在實踐工作之中,要依據(jù)工作實際情況選用合適的挖掘方式,使用工具做好數(shù)據(jù)中信息挖掘工作。完成挖掘工作以后,要在用戶決策目標(biāo)之上做信息處理分析,把有價值的信息摘取出來,并且運用決策工具傳輸?shù)經(jīng)Q策者手中。結(jié)果分析工作中需要有效傳達結(jié)果,同時還要篩選結(jié)果,若是傳輸結(jié)果存在問題,還需要進行重新操作。此外,還需把分析所獲取的知識在系統(tǒng)中集成,以此實現(xiàn)知識的同化。數(shù)據(jù)挖掘過程主要是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、預(yù)處理以及挖掘等等。將此種模式使用在電網(wǎng)運行之中,可以精確發(fā)現(xiàn)問題故障的實際位置,迅速找出原因,為后續(xù)的故障處理工作提供可參考的信息,以此保障電網(wǎng)的穩(wěn)定運行。

    2? 電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    2.1 電網(wǎng)故障信息特點

    電網(wǎng)故障信息主要有兩種,主要是斷路器變位和保護動作等開關(guān)信息,還有則是在故障錄波器基礎(chǔ)上的模擬量信息。此外,故障位置的明確,還有故障和周圍環(huán)境之間的關(guān)系都可以進行深入分析,在其中引入地勢和氣候等相關(guān)的信息。開關(guān)量信息是離散化事件,可以做好相應(yīng)的符號推理工作,不過也會因為通信干擾,亦或信號接入錯誤,進而致使開關(guān)量錯報,或是出現(xiàn)疏漏。在保護斷路器誤動時,開關(guān)量沒有辦法切實反映出電網(wǎng)實際情況。故障錄波器采樣率極高,故障濾波器基礎(chǔ)上,信息客觀性很強,容錯性也比較好,能夠切實反映出電網(wǎng)故障,并且還有標(biāo)準(zhǔn)化特點。

    2.2 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)架構(gòu)

    對于電網(wǎng)故障來說,其中信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)包含了故障數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)監(jiān)視器、故障數(shù)據(jù)分析等等。其中有故障數(shù)據(jù)采集模塊,此模塊主要是收集源于全網(wǎng)故障數(shù)據(jù)以及斷路器動作信息,并且將其留存在故障數(shù)據(jù)庫之中。數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)有很多,有噪聲以及冗余等。而數(shù)據(jù)監(jiān)視器則是實時監(jiān)測動態(tài)性的故障數(shù)據(jù),并且將其追加至數(shù)據(jù)庫中。故障數(shù)據(jù)分析,其是在原始故障數(shù)據(jù)庫中獲得數(shù)據(jù),使用故障分析技術(shù)掌握故障特點,其中有故障的時間種類與位置等。在挖掘方面來看,這是對數(shù)據(jù)做提前和細(xì)化的階段。數(shù)據(jù)集成主要是把獲取數(shù)據(jù)與挖補數(shù)據(jù)集成,為保存到數(shù)據(jù)倉庫中做好前期準(zhǔn)備性工作。數(shù)據(jù)集成器模塊還需要設(shè)置原始數(shù)據(jù)與處理數(shù)據(jù)的聯(lián)系,便于分析結(jié)果時可以看原始數(shù)據(jù)。此外還有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘模塊等,經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘,能夠及時發(fā)現(xiàn)潛藏在故障數(shù)據(jù)之后的故障種類等相關(guān)的資料信息。

    2.3 故障數(shù)據(jù)分析

    經(jīng)過對數(shù)據(jù)倉庫和挖掘系統(tǒng)的運用,能夠?qū)σ呀?jīng)出現(xiàn)的故障做深入分析,并且為處理工作提供技術(shù)支持。數(shù)據(jù)提取和細(xì)致化過程中,可以使用當(dāng)前被廣泛運用的小波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等故障分析方式,做好故障診斷工作,并且提取其中的故障特征量,其中有故障的時間、種類與位置等,并且要對保護和斷路器行為作評估和判斷。在故障錄波器基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù),可以使用提升小波的方式提取故障時刻,其中誤差很小。應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),綜合開關(guān)量等可以對電網(wǎng)故障實際情況進行識別。因為按開關(guān)量信息不太穩(wěn)定,能夠使用開關(guān)量為主要的模擬量做冗余糾錯的方式。

    2.4? 故障信息數(shù)據(jù)倉庫

    和以前數(shù)據(jù)庫有很大區(qū)別,針對于故障的信息數(shù)據(jù)倉庫,在設(shè)計必須要有更多樣化的要求。在橫向上要可以構(gòu)成不同角度,在縱向方面要能夠進行多角度的數(shù)據(jù)提取,從而獲得有一定價值的數(shù)據(jù)。在這其中可把數(shù)據(jù)倉庫模型分開分析,其中包含了信息包圖,這屬于數(shù)據(jù)庫倉庫中一部分。信息包圖中,要確定數(shù)據(jù)庫倉庫真實狀況、維度等。其中真實狀況是分析目標(biāo)數(shù)據(jù),而維度則是信息性質(zhì)。不同數(shù)據(jù)情況需要運用相應(yīng)的方式來呈現(xiàn)與描述,其中有時間、位置、類型等相關(guān)方面的維度。其中每個維度又分多個粒度,比如時間維度中有具體的年月日,甚至還會細(xì)化到時分秒。星型圖也是數(shù)據(jù)倉庫模型中的一部分,其是在最后數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)融入細(xì)節(jié)的部分。和傳統(tǒng)關(guān)系模型相比,星型圖模型讓用戶分析所需的關(guān)系更加簡單,是在支持決策角度上定義數(shù)據(jù)實體,以此方便大量復(fù)雜查詢工作。物理數(shù)據(jù)同樣也是數(shù)據(jù)倉庫模型中的一部分,是星型圖模型在倉庫中的載體,比如物理保存模式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。依據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)鍵性、運用率以及響應(yīng)時間等來進行分類,將不同類數(shù)據(jù)種類保存在各自的存儲設(shè)施上。

    故障信息數(shù)據(jù)倉庫中獲取隱藏的故障模式,此數(shù)據(jù)可以運用關(guān)聯(lián)規(guī)則來進行體現(xiàn)。此種模式中可以提取出故障與氣候之間的關(guān)聯(lián),在特殊時間段中,某種設(shè)備容易發(fā)生的故障種類。或是特定線路在特定位置發(fā)生各種故障的幾率。特定線路保護動作性能評價等等。這些保護模式可以幫助決策工作,讓電力企業(yè)更加合理地安排檢修計劃,降低氣候和負(fù)荷變化與故障之間的關(guān)聯(lián),提升供電質(zhì)量,以此保障整個電網(wǎng)穩(wěn)定運行。

    3? 結(jié)語

    在大數(shù)據(jù)技術(shù)快速地更新發(fā)展下,其被廣泛運用在各個行業(yè)和領(lǐng)域中。電力產(chǎn)業(yè)作為關(guān)乎民生的一個行業(yè),在社會不斷進步之下,大眾對電力資源的需求量正逐漸提升。但是在電力系統(tǒng)運行中,因為各方因素的影響,會讓電網(wǎng)出現(xiàn)故障,進而影響人們的正常用電。而將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用在其中,可以對電網(wǎng)故障信息進行收集,以此為故障診斷工作提供依據(jù),保障整個電網(wǎng)穩(wěn)定運行。在實際工作中,電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實施,要經(jīng)過構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),做好故障信息分析等相關(guān)工作,以此來精確定位故障位置和時間,及時解決故障,提升電網(wǎng)運行效率。

    參考文獻

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    [3] 楊超,張霖.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[J].電氣開關(guān),2016,54(2):83-86.

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