徐競輝 史力思 謝驥

摘? ?要：整個電力系統(tǒng)工作之中，因?yàn)槭艿较嚓P(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(yùn)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(jìn)行簡析，然后在電網(wǎng)故障信息特點(diǎn)、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(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）11（c）-0137-02

在社會經(jīng)濟(jì)快速進(jìn)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(yùn)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(jìn)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(yùn)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(shí)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(jī)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(shí)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(shí)踐工作之中，要依據(jù)工作實(shí)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(yùn)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(dá)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(jìn)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(shí)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(yùn)行之中，可以精確發(fā)現(xiàn)問題故障的實(shí)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(yùn)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(diǎn)

電網(wǎng)故障信息主要有兩種，主要是斷路器變位和保護(hù)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(jìn)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?yàn)橥ㄐ鸥蓴_，亦或信號接入錯誤，進(jìn)而致使開關(guān)量錯報，或是出現(xiàn)疏漏。在保護(hù)斷路器誤動時，開關(guān)量沒有辦法切實(shí)反映出電網(wǎng)實(shí)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(qiáng)，容錯性也比較好，能夠切實(shí)反映出電網(wǎng)故障，并且還有標(biāo)準(zhǔn)化特點(diǎn)。

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(shí)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(diǎn)，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(bǔ)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(yùn)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(yùn)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(hù)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(shí)際情況進(jìn)行識別。因?yàn)榘撮_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(jì)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(jìn)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(shí)狀況、維度等。其中真實(shí)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(yùn)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(shí)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(yùn)用率以及響應(yīng)時間等來進(jìn)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(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則來進(jìn)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(hù)動作性能評價等等。這些保護(hù)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(jì)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(yùn)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(yùn)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(jìn)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(yùn)行中，因?yàn)楦鞣揭蛩氐挠绊懀瑫岆娋W(wǎng)出現(xiàn)故障，進(jìn)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(jìn)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(yùn)行。在實(shí)際工作中，電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)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(yùn)行效率。

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