基于数据挖掘的电网故障在线诊断技术.pdf

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1、2０16年第1９期（总第1９6期）江西建材电气工程基于数据挖掘的电网故障在线诊断技术11121■高丽芳，杨楠，曹明，杨超，韩晓娜■1.国网河北省电力公司信息通信分公司，河北石家庄０5００００；2.国网河北省电力公司，河北石家庄０5００００摘要：随经济不断发展，用户对电力系统供电可靠性还有供电质量有了更高要对配电网的故障完成相似度的处理分析，并对故障进行分类，为下步的求，原有配电网故障诊断方法不能实现对故障及时定位诊断。基于这些关联性分析打下基础。缺陷我们提出一种基于数据挖掘的电网故障在线诊断技术，在数据挖掘２．２故障的关联规则分析技术下将粗糙集及神经网络两种方法结合起来用于配

2、电网故障诊断，通关联规则指的是对历史数据内不同数据问的影响关系及关联关系过实例验证这种技术让神经网结构得到了简化，训练时问缩短，泛华能进行分析。力大大提高，诊断效果满意。如给定的一组故障信息表示为：Ｆ＝｛Ｆ1，Ｆ2，…，Ｆm｝，则在此数据关键词：数据挖掘电网故障在线诊断粗糙集方法神经网络方法之下故障的区域应为：Ａ＝｛Ａ1，Ａ2，…，Ａn｝，对故障区域内数据进行分析，可以得到此故障下的故障关联原则应为：Ｒ：Ｘ＝＞Ｙ这样一个蕴含随经济不断发展，国家电力系统建设达到了前所未有的高度，配电式，在此蕴含式中Ｘ表示的是规则条件，应为Ｆ的模式；Ｙ表示的是规网的设备更加繁杂，地理状况复杂多变

3、，覆盖面广泛，运行管理困难，是则结果，应为Ａ的模式。［1］电力系统故障的主要原因。配电网一旦故障，停电检修会给用户带通过上面的关联原则，我们对故障区域进行整合就可以得到整合来重要经济损失。在用户对供电可靠性要求不断提高的情势下，原有后的简约表达式，即：｛Ｆ1，Ｆ2＝＞Ａ1｝。此表达式表示因Ｆ1，Ｆ2故障表配电网故障诊断方法不能实现对故障及时定位诊断，不适应快速故障示的故障信息，能够将故障区域诊断为Ａ1。诊断需求，发展一种容错性强、免受错误信息干扰的快速准确配电网故通过对关联规则之下的支持度及可信度的指标进行分析能够对故障诊断方法迫在眉睫。数据挖掘为数据库同人工智能相结合的产物

4、，障件关联结论有用性进行判定。在数据挖掘技术下将粗糙集及神经网络两种方法结合起来用于配电网２．３故障的贝叶斯网络分析故障诊断，神经网结构得到了简化，训练时问缩短，泛华能力大大提贝叶斯网络多用于专家系统，指的是在贝叶斯概率这样一个理论［2］高。基础之下，将概率理论还有图论结合起来，成为专家系统内对不确定知１数据挖掘概述识进行推理的一个主要分析方法，通过分析判断能够对系统进行预测数据挖掘指的是自大量有噪声的随机不完整模糊数据中提取出隐及诊断。贝叶斯网络在工作前对系统内的历史数据需要进行相应训含在数据中的人们事前并不知道但是却拥有重要潜在价值的信息及知练。识的一个过程。其过程主要包

5、含如下。故障的贝叶斯网络在分析过程主要是借助训练算法来实现的。在１．１数据准备通过训练算法将实际问题事件抽象成具体节点，并在两个或多个节点在数据准备环节中主要包含下列几种过程：（1）数据选择：从数据问进行连线，并对节点问条件概率进行判定。利用我们给定了一个节库内按照用户要求提取出数据挖掘需要的数据，对相关知识信息提取点Ｐ，用ＰＳ及ＱＳ表示节点两个不同的状态。在贝叶斯网络分析下就及操作处理，以形成一个真实的数据库。（2）数据的预处理：按照研究能够通过系统的历史数据对节点问条件及联合条件问的概率进行训练数据数量，确定数据挖掘中需要的操作类型，对数据进行预处理。（3）提取，从而对节

6、点问出现故障的可能性概率进行判断。数据转换：在挖掘算法下将需要的数据转换成为相应的分析模型，让分３配电网故障挖掘系统的架构析模型真正地适合挖掘算法，确保数据能够挖掘成功。３．１建立电力故障数据仓库１．２数据挖掘建立电力故障数据仓库的目的是为了让设计更为简化，通过模型在分析模型下将转换后的数据进行充分挖掘。在挖掘过程中除对的简化使得配电网的运行维护更方便实现。通过故障数据仓库能够对挖掘算法进行选取完善之外，其余操作均自动完成。在实际操作过程各个模块问关系进行有效描述。具体的构架示意图如图3.1所示。在中需按照工作实际选择好适当的挖掘工具，利用有效工具对数据中信此故障数据仓库中，

7、数据源多通过ＧＩＳ、ＰＭＵｓ、ＥＭＳ／ＳＣＡＤＡ这些系统采息进行发掘。集，所采集的数据主要为设备数据、设备系统的数据库、系统内文件数１．３结果分析据等等。在故障数据仓库中能够对数据进行抽取、转换及加载，完成数数据挖掘之后，需在用户最终决策目的下对信息进行处理分析，将据导入，在数据导入转换的过程中需要对数据做好检查，并对错误数据最有价值信息提取出来并利用决策支持工具传送到决策者手里。可以进行处理。处理完成之后将所有数据都加载至电力故障数据仓库中，说在结果分析中不仅需要将结果进行有效表达，更要实现对信息的过