基于数据挖掘的变电站告警数据分析和巡检策略研究
探析基于数据挖掘的配电网故障风险预警
• 136•随着我国社会经济的不断发展和进步，如今各行各业的发展与过去相比也都有了非常大的变化，其中的配电网领域也不例外。
为了提升配电网风险预警的准确性，相关人员可以通过数据变换、数据清理、数据集成等方面来归纳配电网类型，然后以此为基础来提出兼顾故障发生频率与失电负荷比例的配电网故障风险指标，当然也可以使用最优故障特征子集来进行风险预警。
本文主要针对数据挖掘的配电网故障风险预警为对象来展开分析，然后结合各方面因素来提出相应的解决对策，希望能够为配电网工作人员带来帮助。
1.前言从我国电监会发布的统计数据中可以看到，因为配电网引起的故障停电时间已经占到所有故障停电的80%以上，而有关部门要想解决这些问题，其就必须要准确掌握配电网的实际运行状态，也只有这样才能实现配电网故障风险值的实时预警与计算，从而降低整体的故障停电时间与次数，这对提升供电局供电质量有着非常重要的作用和意义。
可以看到，当前国内外专家学者对配电网故障风险的研究范围已经变得越来越广泛，并且也取得了非常理想的成果，但因为配电网的运行过程较复杂，且运作状态也很多变，所以在实际工作时相关人员还需要不断完善与创新，这样才能保证后续工作的顺利开展。
2.配电网故障风险预警体系结构2.1 配电网的故障对象一般情况下，配电网是采用开环运行、闭环设计等方式来进行运作的，而配电网中的馈线通常只能利用联络开关来实现关联，且主要的运行方式是以辐射状为主。
可以看到，配电网是由多条变电站低压侧母线的馈线来构成，而这些馈线则是由多条电力设备来组成，因此配电网的故障风险也包含有以下几个方面，即馈线级故障风险、设备级故障风险与系统级故障风险（王东，史晓霞，尹交英，不同核函数的支持向量机用于空调负荷预测的对比研究：电工技术学报，2017）。
从另一个方面来看，配电网设备级的风险评估对象有电缆线、杆上变压器、站房设备等，其中馈线是由配电变压器、开关等内容组成，其中系统级也是由馈线组成的网络。
电力系统中基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略研究
电力系统中基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略研究随着电力系统的不断发展和扩展，设备故障成为影响系统运行和供电可靠性的重要因素之一。
因此，为了确保电力系统的稳定运行，开展基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略的研究具有重要意义。
数据挖掘是通过利用大量的历史运行数据，从中提取有用的信息和知识的过程。
在电力系统中，利用数据挖掘技术可以挖掘隐藏在大量数据背后的规律和规则。
通过对设备传感器的数据进行分析，可以实现设备故障的早期检测和诊断，从而提前采取预防措施，减少设备故障对电力系统的影响。
首先，基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略需要从大量的历史运行数据中提取特征。
这些特征包括电流、电压、温度等传感器的实时测量值，以及设备的运行状态参数等。
通过对这些数据进行处理和分析，可以得到设备工作状态的特征向量。
然后，利用机器学习算法对这些特征向量进行训练和分类，可以实现设备故障的检测和诊断。
其次，针对不同类型的设备故障，需要设计不同的数据挖掘模型和算法。
例如，对于变压器故障，可以采用支持向量机（SVM）或神经网络（NN）等算法进行分类。
而对于线路故障，可以采用决策树或随机森林等算法进行分类。
通过结合多种数据挖掘算法和模型，可以提高设备故障检测与诊断的准确率和效果。
第三，为了提高设备故障检测与诊断策略的可行性和实用性，需要建立完善的故障数据库和故障诊断模型。
通过对历史故障数据进行收集和整理，并结合专家知识进行分析，可以建立设备故障的数据库。
在此基础上，可以利用数据挖掘技术进行故障模式的挖掘和故障诊断模型的建立。
这将为设备故障的快速诊断和维修提供重要的参考依据。
最后，基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略需要与实际运行的电力系统相结合。
在实际应用中，需要充分考虑设备的复杂性和系统的实时性。
通过与现场设备的在线监测系统进行集成，可以实时获取设备的工作状态和传感器的数据。
同时，利用云计算和大数据技术，可以实现对大量数据的快速处理和分析，提高设备故障检测和诊断的效率。
基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构
基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构摘要：变电站是电力系统的重要组成部分，其故障会影响整个系统的运行稳定和安全，因此需要对变电站的故障进行及时的检修。
目前，先进的技术如计算机技术、网络技术、数据库技术以及远程控制技术等在变电站中进行了应用，而这些技术的使用促进了变电站的智能化发展，所以变电站的智能控制水平在明顯的提升。
为了进一步的提高变电站的故障控制水平，基于大数据挖掘技术架构变电站故障追踪十分必要，所以文章就故障追踪结构进行分析与讨论。
关键词：大数据挖掘技术；智能变电站；故障追踪；架构变电站的智能化发展对变电站的管理和运行有积极的意义，所以在当前的变电站构建中智能化技术利用越来越普遍。
就变电站的具体管理来看，构架变电站故障追踪系统可以更加及时且准确的发现故障问题，这对于提高故障解决效率而言有重要的意义，所以研究分析基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追走构架现实意义显著。
一、大数据挖掘技术分析数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿，它是数据库知识发现中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
所谓的大数据挖掘具体指的是在大数据背景下利用数据分析和处理算法对有用数据进行搜索和获取，做种通过数据发现问题的一种数据利用方法。
在智能变电站的故障追踪中，利用大数据挖掘技术进行故障追踪系统的构架可以为故障的准确判断和及时性发现提供有效帮助。
二、基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪构架基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪构架需要通过多步骤，以下是具体的构架步骤分析。
（一）系统构建首先是进行分别的系统构建。
从具体的实践分析来看需要构建三个系统：其一是监督系统。
监督系统的目的是对变电站运行异常进行监控。
在监督系统中需要对系统运行的标准参数范围进行确定，这样，系统运行是否有异常，依据运行参数和标准参数的对比可以看出来。
一种基于数据挖掘的告警相关方法的研究与实现
表明 ． 该方 法 减 少 告 警 数 量７ ． ２ ． 告 警 减 少２ ．％１ 。 ２ ％１ ４ ２上 误 １２ ２ Ｊ ２
关 键 词 人 侵 检测 频 繁模 式 序 列 模 式 告警 相 关
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入 侵检 测 系统 （Ｄ ） 据检 测所 用 的分析 方法 ， Ｉ Ｓ根
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告 警攻 击所 属类 别
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法 ．用谓 词作 为攻 击 的先 决条 件及 后续 的结果 表示 法， 定义 Ｔｈ ｐ ｒａ ｒ ｙ ｅ— ｌ 消息 类 型 。ＦＣ ｐ ｅｓ ［ 提 ｅ ｔ ．ｕ ｐ ｎ 等 ５ ］ 也 出 了类似 的方 法 ．这 种方 法提 供 了一种 高层 关联 告 警信 息 的表示 法 ． 以潜在 地压 缩错 误告 警 的影 响 可 但是 需要 事先 定 义每种 攻 击类 型 的先 决 条件 和后续 结果 ． 必须 依赖 现 有 的专家 知识 ． 能对 已知攻 击 方 只
（ ）告 警相 关 ２
告警 相关 是指 以入 侵检测 和 响
２０ 年 ３ ３ ０ ６ 月 ０日收 到 第 一 作 者 简 介 ： 建 明 （ ９ ５ ） 男 ， 南邵 阳人 ， 士 研 究 生 ， 究 陶 １７ 一 ， 湖 硕 研
法 的告警 信息 进行 关 联 本 文提 出的基 于数据 挖 掘 的告 警相 关 系统 （ 图 ｌ 示 ） 如 所 ．通过 对 告警 关联 分
一种基于数据挖掘的告警相关方法的研究与实现
Ｔ程硕士掌位论文块采用了关联分析算法ＦＰ．Ｔｒｅｅ算法“讣，此算法既能发现告警属性之间的关系，又能发现告警之问的关系。
由于两个挖掘过程分别处于不同的阶段，挖掘的结果类型不同，因而被处理的数据结构也应该不同，模块分析的对象也不同，下面根据数据挖掘模块分别处于不同的阶段来介绍数据挖掘模块的挖掘过程。
图４．３数据挖掘模块４．３．１挖掘告警属性之间的规则模式预处理子模块本预处理子模块负责从告警数据库ＳＱＬｓｅｒｖｅｒ２０００中读出告警信息，视每一条告警为一个事务，将告警各字段信息转化为数据挖掘分折所需要的数据格式，如图４．４所示．图４．４挖掘告警各属性关系时预处理的数据格式数据挖掘子模块数据挖掘子模块是利用关联分析算法进行知识发现，挖掘告警属性之间的影响，得出属性之间的规律性，这种规律加入关联动作后可以转化为过滤规则。
属一种基于数据挖掘的告警相关方法的研究与实现这需要通过对告警信息的审查和人工分析，确认一次入侵是否最终成功。
这个过程很复杂，当静我们所具有的资源还难以完成。
在本文的实际工作中，采用了一种简单方法，仅根据告警信息的源地址和目标地址分区，即将具有相同的源地址和目的地址的告警信息归类于同一个入侵事件。
因本模块挖掘的是告警之间的关系，预处理子模块只要从告警数据库ＳＱＬＳｅｌ－ｖｅｔ２０００中依次读出告警类别信息按不同的入侵事件，转化为数据挖掘分析需要的数据格式如图４．５所示，视每个入侵事件为一个事务。
图４．５挖掘告警间关系时预处理的数据格式数据挖掘子模块本数据挖掘子模块功能是挖掘告警之间的规律性，褥出告警之间的时序关系，相关分析引擎可以将这些有时序关系的告警组合成新的告警，达到缩减告警数量的目的。
本子模块利用频繁模式挖掘ＦＰ—Ｔｒｅｅ算法来挖掘一维数据关系的功能，下面简单介绍挖掘告警之间关系的算法流程。
输入：入侵事件数据库，最小支持度阀值ｍｉｎ—ｓｕｐ，最小置信度阀值ｍｉｎ—ｃｏｎｆ，输出：告警类别之间的强关联规则；实现步骤：Ｓｔｅｐｌ．视一次入侵事件为一个事务，组成该入侵事件的告警类别为其组成项集，所有入侵事件的集合形成待挖掘的事务集Ｄ；Ｓｔｅｐ２．扫描Ｄ一次，收集频繁一次项集Ｆ和每个频繁项的支持度，把Ｆ按支持度递降排序，结果记为Ｌ；Ｓｔｅｐ３．创建ＦＰ－Ｔｒｅｅ的根节点，并标志为ｎｕｌｌ。
电力系统中基于数据挖掘的故障检测与分析技术研究
电力系统中基于数据挖掘的故障检测与分析技术研究引言：电力系统是现代社会运转的重要基础设施，其稳定运行对于保障工业生产和人们生活的安全至关重要。
然而，电力系统中的故障问题时有发生，导致电力供应的中断和电力设备的损坏。
因此，开发一种高效的故障检测与分析技术对于提高电力系统的可靠性和稳定性至关重要。
本文将探讨基于数据挖掘的故障检测与分析技术在电力系统中的研究和应用。
一、电力系统中的故障检测与分析需求电力系统中的故障可能由于多种原因引起，例如设备老化、操作失误、外部因素干扰等。
及时准确地检测和分析故障，对于电力系统的稳定运行和故障处理意义重大。
准确的故障检测可以确保及时采取措施避免并减少故障的发生，而故障分析则可以帮助工程人员快速定位故障源并采取相应的修复措施，缩短停电时间。
二、基于数据挖掘的故障检测技术1. 数据采集与预处理在电力系统中，各种传感器和监测设备可以实时采集到大量的电力数据。
这些数据包含了电压、电流、功率等各种参数的信息。
然而，由于数据的复杂性和噪声干扰等原因，直接使用原始数据进行故障检测是非常困难的。
因此，数据预处理是故障检测的关键一步。
常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据变换和数据归一化等。
2. 特征选择与提取针对电力系统中的大规模数据，选择合适的特征可以帮助提高故障检测的准确性和效率。
特征选择的目标是从原始数据中选择出最具有代表性和判别性的特征。
特征提取则是将原始数据转化为更加有效的特征表示，以发现隐藏在数据中的模式和规律。
常用的特征选择和提取方法包括主成分分析、小波变换和时频特征分析等。
3. 故障分类故障分类是指根据所提取的特征将数据样本分为不同的故障类别。
常用的故障分类方法包括支持向量机、神经网络和决策树等。
这些方法可以根据已有的故障样本进行训练和学习，建立故障分类模型，进而对新的数据进行分类。
三、基于数据挖掘的故障分析技术1. 告警关联分析电力系统中的告警信息可以提供有关故障发生的重要线索。
基于大数据分析的电网安全预警模型研究与实践
基于大数据分析的电网安全预警模型研究与实践近年来，随着电力行业的快速发展和电网的日益复杂化，电网安全问题日益凸显。
针对这一问题，基于大数据分析的电网安全预警模型成为了当前研究的热点。
本文将从理论研究和实践应用两个方面探讨基于大数据分析的电网安全预警模型的研究与实践。
首先，我们需要了解基于大数据分析的电网安全预警模型的原理。
该模型主要通过分析电网内部和外部的大数据信息，结合电网的运行状态和相关环境因素，识别出潜在的电网安全风险，并提前做出预警，以便采取相应的措施进行干预和修复。
基于大数据分析的电网安全预警模型主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型构建和模型评估等步骤。
在数据采集方面，大数据平台可以实时监测电网的运行状态，获取电力系统的实时数据，包括供电负荷、电网故障、电力设备状态等信息。
同时，还可以获取外部环境数据，如天气、灾害、人口密度等。
数据预处理主要是对原始数据进行清洗、去噪和标准化等处理，以保证数据的准确性和一致性。
特征提取是基于数据分析的关键步骤，它主要通过统计学和机器学习算法，从庞大的数据中提取出相关特征和规律。
例如，可以利用聚类算法对电网负荷数据进行分析，发现规律性的负荷变化模式。
此外，还可以借助数据挖掘算法，从电力设备的历史故障数据中提取出故障特征，识别出潜在的故障风险。
模型构建是基于大数据分析的电网安全预警模型的核心步骤，它需要结合电力行业的专业知识和数据分析技术。
常用的模型包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些模型可以根据数据的特征和预警的需求进行选择和调整，以实现更准确和高效的预警。
最后，模型评估是为了保证基于大数据分析的电网安全预警模型的准确性和可靠性进行的一项重要工作。
评估方法主要包括交叉验证、误差分析和模型指标评价等。
通过评估模型的性能，可以及时发现问题并改进模型，提高预警效果和实际应用价值。
除了理论研究，基于大数据分析的电网安全预警模型在实践中也取得了显著的成果。
基于大数据挖掘的变电设备故障预警研究及应用
表1设备型号的方差分析表 Tab. 1 Variance analysis of equipment models
误差来源 组间
平方和 177 938. 763 2
自由度 311
均方误差 572. 150 364
(3 )通过变电站智能运维辅助决策大数据平台对
变电设备故障预警及运维策略进行可视化展现，科学 辅助运行维护、巡视周期、检修计划制定和执行工作, 最终实现'零抢修、零故障、零跳可'的“三零设备故障影响因素数据可分为连续、分类、非结 构化三种类型。针对不同的数据类型特点，依次选 用Pearson相关分析、单因素方差分析、统计对比三 种方法，对故障影响因素进行相关性分析。 1. 1 Pearson相关分析
图3变电站故障与温湿度变量的关系分析 Fig. 3 Analysis of the relationship between substation fault and
temperature and humidity variables
1.2单因素方差分析
1.2. 1 设备型号
为了研究设备型号对故障率是否有影响，借助
Pearson相关分析法是通过建立一个相关系数， 来反映两个定量指标之间线性相关关系。本课题 中，对于温度、投运年限、负载率、油温等定量因子, 采用Pearson相关分析法。
Pearson相关系数计算方式如下"宀: _ cov(x,y)
、_ /畑(X). Kzr(y)
其中,x代表温度、投运年限、负载率、油温等多 个维度影响因子,y为电网设备故障率。
本项目基金：国网宜昌供电公司2017年重点科技项目《变电站设备状态数据分析及预测预警系统丿,
基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构
基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构随着现代社会对电力能源的需求不断增长，变电站作为电能传输和分配的重要环节，也承担着重要的供电任务。
但由于变电站设备众多、复杂性高，经常会发生各种各样的故障，给供电系统带来不小的困扰。
因此，研究发展一种基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构，对于实现变电站设备的故障预测与诊断具有重要的意义。
智能变电站故障追踪架构主要由以下几个部分组成：数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和预测、故障诊断与追踪。
首先，数据采集是整个架构的第一步。
通过传感器和监测设备采集变电站各个设备的操作数据，如电流、电压、温度等。
这些数据以时间序列的形式存储，供后续处理和分析使用。
其次，数据预处理阶段对采集到的原始数据进行清洗和过滤，去除异常值和噪声。
同时，需要进行缺失值的填充，以保证后续分析的准确性和有效性。
接下来，特征提取是挖掘数据中潜在的特征和模式的关键环节。
通过应用各种特征提取技术，如频域分析、小波变换等，将原始数据转化为能够量化和表示设备状态的特征向量。
然后，利用机器学习和数据挖掘算法对提取到的特征进行训练和预测。
通过构建适当的模型，如神经网络、支持向量机等，对预测出的设备状态进行分类和预测，以达到故障预测的目的。
最后，根据预测结果进行故障诊断与追踪。
当出现设备故障时，根据模型预测的故障类型和位置，可以快速定位故障点，并采取相应的措施进行修复和处理。
在整个架构中，大数据挖掘技术是关键的核心。
通过对大量的历史数据进行挖掘和分析，可以提取出重要的设备状态特征和规律。
这些特征和规律可以用于故障的预测和诊断，为设备的维护和管理提供有效的决策依据。
总之，基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构在提高供电系统可靠性和设备运行效率方面具有重要的应用价值。
通过对大数据的挖掘和分析，可以实现对设备状态的实时监测和故障预测，进而提升变电站设备的运行效能，保障电力系统的稳定供电。
基于大数据的变电站智能告警信号事件化研究与应用
基于大数据的变电站智能告警信号事件化研究与应用
苏波;程鹏;丁晓辉;侯娟;郑亚楠
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2022(38)5
【摘要】针对现有变电站智能告警系统中存在的问题,设计了一种基于关联分析算法(FP-growth)的智能告警信号系统,该系统中提出利用数据采集与监视控制系统进行数据采集、监测管理、测量、参数调节以及信号报警,FP-growth算法将数据进行分类、分等级,此系统中将告警信号分为3个等级:紧急告警、一般告警和提示告警,实现了变电站告警信号事件化。
实验表明,该告警系统对故障检测在迭代次数为1469次时准确率高达100%,并且损失函数值低至4.37e~0.5。
因此,该告警系统在将来的发展中有一定的应用价值。
【总页数】4页(P88-91)
【作者】苏波;程鹏;丁晓辉;侯娟;郑亚楠
【作者单位】国网宁夏电力有限公司;国网银川供电公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM407
【相关文献】
1.基于大数据平台的红外智能诊断技术在变电站的应用研究
2.基于大数据处理技术的智能变电站应用研究
3.基于PAT包含告警信号的智能变电站保护信息\r交互建
模与验证4.基于大数据分析的变电站全景全息故障智能判别系统研究和应用5.基于人工智能的变电站监控信息事件化研究
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基于数据挖掘技术的电网故障分析方法研究
基于数据挖掘技术的电网故障分析方法研究电网故障一直是电力公司面临的突出问题之一。
故障的发生与否会直接影响供电的稳定性和质量，给用户带来损失，对电力公司的形象也会造成不好的影响。
因此，对于电网故障分析方法的研究是非常必要的。
数据挖掘技术在解决电网故障问题上具有广泛的应用。
数据挖掘是指从大数据集中提取出那些非显而易见、潜在的、实用的信息的过程。
根据这些信息，电力公司可以对数据进行分析，找出故障的根本原因，从而更好地预测和防范故障的发生。
首先，电网故障分析基于数据挖掘技术的基本方法是分类和聚类。
分类是将数据分为不同的类别或者状态，从而得到不同的故障类型。
聚类则是将数据按照相似性进行分组，以此找到与故障相关的数据模式。
其次，基于数据挖掘技术的电网故障分析还可以利用数据挖掘算法进行关联分析，找到不同变量之间的关系。
通过对这些关系的分析，可以发现导致故障的根本原因，并进行有针对性的解决方案。
此外，基于数据挖掘技术的电网故障分析还可以使用决策树和神经网络等机器学习算法。
这些算法可以对大量的数据进行学习和训练，模拟人类的思考过程，并从数据中发现隐藏的规律和特征。
这样就能更好地预测故障的发生和诊断故障原因。
总的来说，电网故障分析基于数据挖掘技术的方法可以为电力公司提供更高效、准确的分析和预测服务。
这些方法可以帮助公司避免一些可能的事故，提升业务效率和客户满意度，降低维护成本和操作难度。
正因如此，电网故障分析依托于数据挖掘技术的应用方向将会越来越重要，其未来也将会具有非常广阔的发展空间。
当然，基于数据挖掘技术的电网故障分析方法仍然存在一些限制和不足。
例如数据的质量和数量可能会受到许多因素的影响，如数据收集的不准确性和不及时性等。
另外，数据分析过程中的误差和偏见，也会对结果产生一定的影响。
因此，在数据挖掘技术发展的路径上，我们需要不断寻求新的方法和技术，解决这些问题，提高数据挖掘技术在电力工业中的应用效果。
总之，在基于数据挖掘技术的电网故障分析方法的研究中，我们必须严格遵循科学的原则，充分发挥分析和判断的能力，以便能够识别电网故障的原因，准确的预测和诊断故障，及早的采取有针对性的措施，保证更加安全和稳定的电力供应，让广大用户获得更加优质的服务体验。
基于大数据的变电站巡检策略优化技术
04
数据分析与挖掘
数据分析的方法
描述性分析
对变电站巡检数据进行汇总和统计，提供对巡检过 程的整体了解。
预测性分析
利用历史巡检数据建立模型，预测未来巡检过程中 可能出现的问题。
决策性分析
基于数据分析结果，为决策者提供优化巡检策略的 建议。
数据挖掘的技术
聚类分析
将变电站巡检数据按照相似性特征进行分组，识别出不同的数 据群组。
基于大数据的变电站巡检技术的基本框架
数据采集
从各种传感器、记录仪和其他设备中收集 大量数据。
数据预处理
对收集到的数据进行清洗、整理和标准化 。
数据分析
利用统计分析、机器学习等方法对数据进 行深入分析。
策略优化
根据分析结果，优化巡检策略，包括巡检 计划、路线、方法和频率等。
03
数据采集与预处理
数据采集的方法
数据采集
利用传感器、监控系统等设 备，实时采集变电站的各种 数据，如设备状态、运行参 数、环境参数等。
数据处理
对采集到的数据进行清洗、 预处理和存储，建立变电站 巡检数据库。
数据分析
利用大数据分析技术，对数 据库中的数据进行深入分析 ，提取有价值的信息，为巡 检策略的优化提供支持。
巡检策略优化
根据分析结果，制定更加科 学合理的巡检计划和策略， 包括巡检周期、巡检内容、 巡检重点等。
基于大数据的变电 站巡检策略优化技 术
2023-11-06
contents
目录
• 变电站巡检技术概述 • 基于大数据的变电站巡检技术 • 数据采集与预处理 • 数据分析与挖掘 • 巡检策略优化技术 • 应用案例与分析
01
变电站巡检技术概述
基于数据挖掘的智能告警系统的设计与实现研究
基于数据挖掘的智能告警系统的设计与实现研究摘要：随着信息技术的飞速发展，智能告警系统在各个领域得到了广泛应用。
本文基于数据挖掘技术，对智能告警系统进行了设计与实现研究。
首先，介绍了智能告警系统的背景和研究意义；然后，详细阐述了智能告警系统的设计流程，包括数据采集、数据预处理、特征选择和模型构建等步骤；接着，介绍了数据挖掘技术在智能告警系统中的应用，包括分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等；最后，通过案例分析验证了智能告警系统的可行性和有效性。
研究结果表明，基于数据挖掘的智能告警系统能够提高告警准确性和效率，对于实现智能化管理具有重要的应用价值。
关键词：智能告警系统；数据挖掘；数据预处理；分类算法；聚类算法；关联规则挖掘第1节引言随着信息技术的迅猛发展，各个领域产生了大量的数据。
然而，如何从这些海量的数据中提取有价值的信息，帮助决策者做出准确的判断，是一个亟待解决的问题。
智能告警系统作为一种利用数据挖掘技术来分析和处理数据，实现自动化告警和人工决策的系统，已经成为许多领域的研究热点。
本文旨在对基于数据挖掘的智能告警系统进行设计与实现研究，为各个领域的决策者提供准确、及时的告警信息，提高工作效率和决策准确性。
第2节智能告警系统的设计流程2.1 数据采集智能告警系统的第一步是数据采集，通过搜集各种数据源中的数据，建立庞大而全面的数据集。
数据源可以包括传感器、设备、日志文件、数据库等。
采集到的数据可以是结构化的、半结构化的或者非结构化的。
2.2 数据预处理数据预处理是智能告警系统设计中的重要一环，其目的是对原始数据进行清洗和转换，使得数据能够适应后续的处理和分析。
数据清洗可以包括缺失值处理、异常值处理和噪声数据过滤等。
数据转换可以包括数据规范化、数据离散化和数据变换等。
2.3 特征选择特征选择是从数据中选择出最具有代表性的特征，用于构建模型。
在特征选择的过程中，可以使用各种特征选择算法，如信息增益、卡方检验和相关系数等。
基于数据挖掘的电站设备状态预警方法研究
基于数据挖掘的电站设备状态预警方法研究随着电力行业的快速发展，电站设备的状态监测和预警已成为保障电力供应稳定性的重要环节。
传统的设备状态监测方法往往依赖于人工巡检和周期性的维护，效率低下且容易忽视潜在故障风险。
为了提高电站设备状态监测的准确性和效率，基于数据挖掘的电站设备状态预警方法应运而生。
基于数据挖掘的电站设备状态预警方法通过分析大量的历史数据和实时数据，挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势，预测设备的状态和潜在故障。
具体而言，该方法主要包括数据采集、数据清洗、特征提取、模型训练和状态预测等关键步骤。
首先，数据采集是基于数据挖掘的电站设备状态预警方法的基础。
通过传感器、监测设备等手段，实时采集电站设备的各种参数和状态数据，形成数据集。
其次，数据清洗是保证数据质量和准确性的重要环节。
在数据采集后，需要对数据进行清洗和预处理，去除异常值、噪声和缺失值等，以确保后续分析的可靠性。
然后，特征提取是基于数据挖掘的电站设备状态预警方法的核心步骤。
通过对数据进行特征提取，可以从海量数据中提取出能够反映设备状态和故障特征的关键信息。
常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征和时域特征等。
接下来，模型训练是基于数据挖掘的电站设备状态预警方法的关键环节。
通过对历史数据进行分析和建模，可以构建出适用于电站设备状态预警的模型，如支持向量机、神经网络和决策树等。
最后，状态预测是基于数据挖掘的电站设备状态预警方法的最终目标。
通过利用训练好的模型，对实时数据进行预测和判断，及时预警设备的状态和潜在故障，提供决策支持和维护指导。
综上所述，基于数据挖掘的电站设备状态预警方法通过有效地分析和挖掘大量的历史数据和实时数据，能够提高电站设备状态监测的准确性和效率。
未来，随着数据挖掘技术的不断发展和应用，该方法将在电力行业中发挥越来越重要的作用，为电力供应的稳定性和可靠性提供保障。
基于大数据挖掘的电网安全预警系统研究
基于大数据挖掘的电网安全预警系统研究随着信息化技术的发展和应用，大数据已经成为了社会发展的一个重要方向。
在各个领域应用大数据技术，可以帮助我们更好地了解当前和未来的情况，并对我们的决策提供有力的支持。
在能源领域，电网的安全预警是一个非常重要的问题。
在这篇文章中，我们将探讨基于大数据挖掘的电网安全预警系统的研究，并讨论如何将这种技术应用到电力行业中，从而确保电力系统的安全和稳定运行。
一、背景电力是现代化社会基础设施之一，向我们提供着各种形式的能源。
在电力行业中，电网是一个非常重要的组成部分。
通过电网，我们可以将发电厂的电力输送到不同的地方，满足人们的用电需求。
然而，随着电网规模的不断扩大，电力系统的运行面临着越来越多的风险和压力。
一旦电力系统出现故障或事故，不仅会引起经济损失，还会威胁到人们的生命财产安全。
因此，建立一个电网安全预警系统是非常必要的。
二、大数据挖掘在电网安全预警中的应用大数据挖掘技术是一种基于数据的分析技术，可以从大量的数据中发现隐藏的规律和信息，帮助我们更好地理解现象和变化。
在电网安全预警中，大数据挖掘可以帮助我们在海量的数据中发现潜在的电网风险和隐患，从而提高电力系统的安全和稳定性。
以下是大数据挖掘在电网安全预警中的应用：1.电力数据分析电力系统中积累了大量的电力数据，从发电到输电再到用电的全过程都会记录下来。
利用大数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析，找出电力系统中存在的问题和潜在的风险。
例如，可以分析电力负荷的变化趋势，判断电力系统的运行状态是否正常；可以分析电网的拓扑结构，识别电力系统的弱点和潜在的危险等。
2.异常检测利用大数据技术，可以从电力系统中识别异常情况并进行预警。
例如，在电力系统中，可能会出现输电线路突然中断的情况，这时候大数据挖掘技术可以通过对电力数据进行分析，及时发现这种异常情况并警告操作人员采取措施。
3.风险评估利用大数据挖掘技术，可以对电力系统的风险进行评估和管理。
基于大数据分析的变电站设备智能化巡检系统
基于大数据分析的变电站设备智能化巡检系统摘要：电力设备巡检是对变电站设备进行常规检修的基本工作。
当前电力企业普遍采取人工巡检为主，手持终端PDA为辅。
该工作模式可以实时巡检人员的位置，对巡检的就地率有基本的巡检功能，PDA可以自动输入设备信息，节约人工记录时间，但是仍然存在着不能满足实际巡检需求的问题，如监测数据复杂冗余、缺乏故障数据分析等。
同时，作为智能电网中的一个关键环节，变电站数量众多，分布广泛，地理位置人烟稀少，给电力系统的维护和管理造成了诸多的困难。
智能巡检与监管系统也将代替人工巡检和变电站监视控制系统，从而实现变电站管理的高度智能化。
关键词：大数据；变电站设备；智能化巡检系统引言电力企业的数字化转型，明确提出了利用在线监测、视频巡检、无人机、卫星遥感、智能单兵监测等多种信息源，以对电网设备状况进行精确的评价，为制定更有针对性的巡检和检修计划提供依据。
按照国家电网对变电站自动化运行的需求，各电力公司应利用高清视频、AI、无人机航测等技术，加强对变电站一次设备、二次保护监测屏柜、生产环境的多维度高清远程立体智能巡检，为电力行业的数字化升级、节能减排的绿色目标实现做出有力助推。
1.变电站传统巡检痛点传统的变电站人工巡检，大多是由地面工作人员沿巡检通道进行巡检和记录，传统的无人驾驶飞机，需要专业的飞行人员，因此受到了很大的限制。
传统的人巡+手控机巡线的常规巡检存在着如下困难：①人工巡检受限于视角，难以覆盖高层、中层设备，容易疏忽个别安全隐患；②采用手控机巡检方法，必须避开电力设施，对飞行人员的操作有很高的要求；③夏季高温炎热，工作强度大，工作风险大；④不能立即辨认出巡检图像，需要软件进行识别，再由人工进行复查，时效性较差。
随着电力网络规模的日益扩大，传统的变电站巡检技术模式面临诸多问题与挑战，迫切需要加强电力系统的信息化建设。
2.智能变电站巡检系统的必要性智能变电站是一种具有自动控制、智能调节、在线分析决策、协作交互等功能的变电站，它具有将电流、电压等电能转换为特定地区的电能。
数据挖掘的变电站监控后台告警信号自动分析
数据挖掘的变电站监控后台告警信号自动分析摘要：随着时代的不断改变，各个平台都在发生不断的更新与变化，变电站的后台监控系统也不例外。
随着科学技术的更新，变电站监控告警信号的种类和数量，也变得越来越多，大大增加了工作的难度，如果只是凭借人工巡查来警惕，依靠值班人员的警觉性，以及个人经验，那么变电站的工作人员就会变得越来越疲惫，所以要提高变电站的工作效率，就要引用信息自动化功能，来对整个平台进行监控。
使电力设备的故障问题，可以及时得到解决。
关键词：数据挖掘；变电站；告警信息数据挖掘的变电站操控系统，一般以出现告警条纹的方式，作为发生事故异常的主要告警方式。
变电站数据自动化系统，是变电站建设发展的主要趋势，计算机操控系统已经慢慢代替了传统的变电站二次系统。
让计算机数据系统，完成对变电站的全部控制、监视和告警等，但是由于信息量非常大，信号干扰的问题又时常出现，会造成信号网络堵塞，进而发生漏报或者延误报告的情况，影响监控人员对事故的正确判断，以及变电站的安全运行。
一、数据化变电站监控操作系统的告警信号从数据化变电站告警信号的告警性质上看，大概分为四类告警信号，主要包括一类告警信号、二类告警信号、三类告警信号和四类不告警信号。
1.简单介绍一类告警信号一类信号是指在电网发生重大事故时，数据系统就会出现相应的事故信号，还有影响变电站安全运行的信号，其中在发生线路间隔时，会产生断路器跳闸等保护性动作。
在发生主变间隔时，会有主变差保护形式、非电量保护形式、断路器跳闸等事故信号。
在发生母线间隔时，会产生母差失灵保护动作的告警信号，进而产生变电站通讯系统中断，有时也会产生火灾告警。
2.简单介绍二类告警信号二类告警信号主要会产生设备状态异常信号和模拟量越限的预告信号。
其中在发生线路间隔时，可能会发生电源消失现象，还包括一些继电器异常现象以及数据采集系统参数问题等告警信号。
当发生主变间隔时，会有主变低压故障现象的产生，还有断路器控制回路断线的现象以及微机系统故障的告警信号。
电网故障信息数据挖掘技术的分析
电网故障信息数据挖掘技术的分析随着电力系统的不断发展和智能化程度的提高，电网故障信息的采集和处理变得日益重要。
随着数据越来越大，传统的故障信息处理方法已经不能完全满足实际需求，数据挖掘技术的应用也变得越来越重要。
本文将从数据挖掘技术在电网故障信息处理中的应用进行深入探讨，并分析其对电网运营管理、设备维护和安全运行的意义。
1. 电网故障信息的特点电网故障信息通常包括了电网设备的故障类型、位置、发生时间、持续时间等信息。
这些故障信息具有以下特点：1) 大量性：由于电网覆盖范围广泛，电网设备众多，故障信息非常庞大。
2) 多样性：电网设备包括变电站、输电线路、配电线路等，不同类型设备的故障信息具有多样性。
3) 实时性：对于电力系统来说，故障信息的处理需要尽快响应，因此对实时性的要求很高。
4) 高复杂性：电网系统包括了各种设备的交互作用，因此故障信息处理的复杂性也很高。
由于电网故障信息的特点，传统的人工处理方法已经无法胜任这一工作，因此需要引入数据挖掘技术进行自动化处理。
2. 数据挖掘技术的应用数据挖掘技术是一种通过自动或半自动的分析大型数据集发现有用信息的过程。
在电网故障信息处理中，数据挖掘技术可以应用于以下几个方面：1) 故障诊断：通过对大量的电网故障信息进行数据挖掘，可以发现不同类型故障的规律和特点，帮助工程师准确定位故障点，并提供故障诊断的依据。
2) 预测分析：利用历史故障数据进行预测分析，可以帮助电网管理者提前发现可能发生的故障，精准规划维护工作，提高电网运行的稳定性。
3) 异常监测：通过数据挖掘技术，可以建立电网设备正常运行的模型，一旦发生异常行为，可以及时发现并采取相应措施，保障电网的安全运行。
4) 故障分类：通过对电网故障信息进行聚类分析，可以帮助电网管理者从不同维度理解电网故障的特点，为制定相应的应对策略提供支持。
3. 数据挖掘技术在电网故障信息处理中的意义数据挖掘技术在电网故障信息处理中的应用，对电网运营管理、设备维护和安全运行意义重大。
基于数据挖掘的电力工程设备状态监测与分析
基于数据挖掘的电力工程设备状态监测与分析随着电力工程规模的扩大和复杂性的增加，对电力设备状态的监测与分析需求也越来越大。
传统的设备监测方法主要依赖人工巡检，但存在着效率低、成本高、数据获取不稳定等问题。
而基于数据挖掘的电力工程设备状态监测与分析技术的出现，可以有效解决这些问题，为电力工程提供更可靠、高效的设备运行管理手段。
一、数据挖掘在电力工程设备状态监测中的应用1. 数据采集与预处理在电力工程中，设备状态的监测数据包括温度、振动、电流、电压等多种参数，这些数据的采集是基于传感器技术实现的。
数据挖掘技术可以对大量的设备监测数据进行自动化采集和预处理，提高数据的准确性和可靠性。
同时，数据挖掘还可以处理异常数据、缺失数据和噪声数据，提高数据的质量。
2. 特征提取与选择设备状态监测数据中包含着大量的信息，但并不是所有数据都对设备状态的诊断和分析有用。
因此，数据挖掘可以通过对数据进行特征提取和选择，找出与设备状态相关的特征，降低数据的维度，提高数据的表达能力和分类准确性。
3. 设备状态分类与诊断通过对设备状态监测数据的挖掘和分析，可以进行设备状态的分类和诊断。
数据挖掘技术可以利用机器学习算法和统计方法，建立设备状态分类和诊断模型。
通过对设备状态进行监测和分析，可以及时发现设备的故障和异常，提前做出相应的处理和维修，提高电力设备的可靠性和安全性。
4. 故障预测与预警利用数据挖掘技术对电力设备状态进行监测和分析，可以实现故障的预测和预警。
通过对历史设备状态数据的挖掘和分析，可以建立故障预测模型，提前预测设备的故障发生概率和时间，为设备的维护和保养提供依据，降低设备故障对电力工程的影响。
二、基于数据挖掘的电力工程设备状态监测与分析的优势1. 提高工作效率传统的电力设备状态监测方法主要依赖人工巡检，工作效率低下。
而基于数据挖掘的电力工程设备状态监测与分析技术可以对大量数据进行自动化处理和分析，提高工作效率，减少人力成本和时间消耗。
基于数据挖掘技术的供配电系统故障预测与诊断
基于数据挖掘技术的供配电系统故障预测与诊断随着供配电系统的规模和复杂性的增加，故障的发生频率也日益增加，给电力系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。
为了提高供配电系统的可靠性和运行效率，基于数据挖掘技术的供配电系统故障预测与诊断成为了一种重要的研究方向。
供配电系统是一个庞大而复杂的能源系统，由各种不同类型的设备和元件组成。
在这个系统中，故障可能来自于各种各样的因素，例如设备老化、电气过载、外部环境因素等。
因此，准确地预测和诊断供配电系统的故障对于确保系统的正常运行至关重要。
数据挖掘技术是一种通过从大量数据中提取模式和知识来发现隐藏在数据背后的有用信息和规律的方法。
在供配电系统中，数据挖掘技术可以利用历史故障数据，提取故障特征，并构建故障预测与诊断模型。
通过对供配电系统的运行状态进行实时监测和分析，可以提前识别潜在的故障，并进行及时的预测和诊断。
故障预测是通过分析过去的故障数据，建立故障模型，预测未来可能发生的故障。
通过对供配电系统的历史数据进行挖掘和分析，可以发现不同类型的故障之间的关联性和共性。
例如，设备老化可能导致电气过载，而电气过载可能导致短路故障。
通过建立故障预测模型，可以预测未来可能出现的故障类型和时间，从而及时采取相应的措施，避免事故的发生。
与故障预测相比，故障诊断更加具体和准确。
故障诊断是通过分析实时数据和故障特征，确定已经发生的故障类型和位置。
通过采集供配电系统的实时运行数据，结合之前建立的故障模型，可以对故障进行快速定位和诊断。
通过故障诊断，可以减少故障排除的时间和成本，提高供配电系统的可靠性和稳定性。
数据挖掘技术在供配电系统故障预测与诊断中的应用是一个复杂且多样化的过程。
首先，在数据预处理阶段，需要对采集到的原始数据进行清洗、归一化和降维，以减少数据的噪声和冗余信息。
其次，在特征选择阶段，需要从大量的特征中选择最具有代表性和区分性的特征，用于建立故障预测与诊断模型。
最后，在模型建立和评估阶段，需要选择合适的算法和模型参数，进行模型的训练和测试。
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2 关联规则方法
图 1 数据挖掘建模过程 Fig. 1 Modeling process of data mining
（ 1） 数据预处理，将原始数据转化为满足实际 项目需求标准的有效数据。其作用是弥补原始数据 的缺陷，可以确保数据的完整和可靠性。数据抽取 是指在大量的原始数据中迅速得到与实际项目关系 密切的数据信息。
基金项目： 陕西省重点研发计划（ 2018ZDXM － GY － 169）
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第7 期
韩 军，等： 基于数据挖掘的变电站告警数据分析和巡检策略研究
1 数据挖掘与当前巡视方式
数据挖掘技术一般是指从海量的数据中通过算 法搜索隐藏其中的有趣模式和重要信息的过 程［8 － 11］。数据挖掘一般流程如图 1 所示，数据挖掘 的流程主要包括三个阶段：
（ 2） 数据挖掘。根据数据仓库中的数据特点， 选择合适的分析工具和算法，运用统计方法、基于案 例推理、决策树、规则推理、模糊集、神经网络和遗传 算法等方法来处理信息并得出有效的，潜在的有用 信息。其关键步骤是确定合理的挖掘任务，确定合 适的挖掘算法。
（ 3） 知识表示与模式评估。模式的实际用途ห้องสมุดไป่ตู้ 准确的表达数据挖掘成果，构建有识别能力的完整 表达模式。
随着超高压、特高压输电工程发展，变电站数量 增加，配套的监测设备变多。电力设备的状态和系 统 运 行 方 式 的 影 响，变 电 站 运 行 人 员 工 作 站 （ operation work station，OWS） 会记录大量告警数据。 运维人员需要根据告警等级及设备情况，依照运规 及时处理告警情况，以免引起严重事故； 并在随后的 巡视工作中重点检查该告警设备，继而防止因为设 备长期处于不良工况下，影响设备寿命，给电网安全 运行造成潜在风险。变电站在长期运行积累下的告 警数据，从数据量级、增长速率以及时间特性方面可 以归为大数据的研究范畴［1］，怎样利用这些数据来 进行设备维 护、提 高 巡 检 效 率，是 目 前 急 需 解 决 的 问题［2 － 3］。
文献［4］采用关联规则来分析高压断路器的试 验数据，研究其机械性能、绝缘性能、电气性能的底 层指标间的关联性，从而改变权重系数来更好的评 定断路器状态。文献［5］也采用了关联规则与变权 重的方式，建立了一个更为客观的变压器状态评估 方式。但都只针对与特定的设备，不具备方法的普 遍性，并且与电网公司的企业标准在设备年检的具
本文以西北电网某 750 kV 变电站告警数据为 样本，分析了 2018 年全年站内告警数据，平均每天 OWS 会记录数千条的报文信息，除正常报文外，告 警报文、轻微报文、紧急报文共计 460 余条。首先对 全年数据预处理，消除由于继电器动作设定值引起 的一起故障反复告警的情况，减少分析数据量； 采用 关联规则来判断各个告警事件间的先导—后继关 系； 结合电网公司的设备状态评价导则，将各事件间 的先导—后继关系转化为具体的评价指标和巡视项 目。通过对变电站主变的告警数据分析，具体说明 这种方法在寻找设备潜在故障以及优化巡视策略上 的应用。
按规定时间对设备进行较为完善的巡视检查，一般 巡视时间较长。特殊巡视是按实际情况针对性的重 点巡视，一般在设备过负荷、恶劣天气、事故跳闸、设 备重新投运、阴雨天出晴、新设备投运、上级通知及 节假日等情况下，变电站需要组织特殊巡视。运维 人员在巡视过程可能由于对重点内容理解不清，对 非数据位置的巡视点重视不够，造成巡视效率低的 情况［15 － 17］。
（ 1. 国网陕西电力公司检修公司，陕西 西安 710065； 2. 西安理工大学水利水电学院，陕西 西安 710048； 3. 西安海纳输配电设备有限责任公司，陕西 西安 710032）
摘 要： 鉴于目前高压变电站告警数据多、运维人员巡检效率低的情况，提出了一种基于关联规则的告警数据分析 方法。通过关联规则得到大量告警事件间隐含的先导—后继关系，分析故障发生后运行人员工作站记录的告警报 文，这有助于运维人员找出故障的根本原因； 并参考相关的电力设备状态量评定标准，综合告警事件间的关系与各 巡检单元权重系数，确定系统频繁告警后巡检的优先顺序，以提高巡检效率。最后，通过西北电网某变电站主变近 一年的告警数据来具体说明这种方法，研究发现该站主变存在着由于冷却器就地操作、直流控制电源故障引起的频 繁冷却器油流停止告警，需要重点巡视冷却装置控制系统； 并提出了改进的巡检策略来提高巡检效率。该方法为变 电站实施新的巡检策略提供理论支撑。 关键词： 告警系统； 数据挖掘； 关联规则； 巡检策略 文章编号： 2096 － 4633（ 2019） 07 － 0020 － 07 中图分类号： TM63 文献标志码： B
2019 年 7 月 第 22 卷 第 7 期 July. 2019，Vol. 22，No. 7
电力大数据 POWEＲ SYSTEMS AND BIG DATA
大数据专题 Big Data Special Ｒeports
基于数据挖掘的变电站告警数据分析 和巡检策略研究
韩 军1 ，马佳豪2 ，李晓军1 ，李伟硕2 ，张喜群1 ，宋 波3 ，孙 骥2
体指标权 重 上 存 在 一 定 差 异，这 不 利 于 企 业 考 核。 文献［6］提出利用大数据技术来发现及预测故障的 大体工作思路，分析了搭建云平台需要的相关大数 据技术。文献［7］提出基于统计分析的方法以及体 验化巡视复询制度，并对巡视质量评价体系的建设 展开设想。但没有提出具体的方法，来解决目前变 电站运维中突出的告警数据多、工作人员压力大的 问题。