基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法

合集下载

基于大数据技术的电力设备监测与故障诊断系统

基于大数据技术的电力设备监测与故障诊断系统随着电力行业的快速发展，电力设备越来越复杂，设备的维护和故障诊断变得越来越困难。

传统的电力设备监测和故障诊断方式存在很多局限性，例如数据采集困难、数据处理效率低、难以快速准确诊断问题等等。

然而，基于大数据技术的电力设备监测和故障诊断系统的出现，为电力行业的乃至整个工业领域注入了新的活力。

本文将介绍基于大数据技术的电力设备监测和故障诊断系统的原理、应用场景、特点以及未来的发展趋势。

一、背景随着国民经济的不断发展和技术进步，电力行业成为现代工业的基石。

如今，电力设备已经成为了许多行业中不可或缺的一部分，包括石油化工、钢铁冶金、航空航天、医疗卫生、建筑工程等等。

但是由于电力设备的使用寿命往往较长而且很难更换，一旦出现故障，就会对设备和生产造成严重影响。

因此，如何对电力设备进行监测和故障诊断，是电力行业需要解决的一个重要问题。

在传统的电力设备监测和故障诊断方法中，人工检查和维护一度占据了主导地位。

这种方法存在以下问题：1、人工维护效率低。

由于人工主要通过视觉或听觉等方面进行判断，无法实时、精准获取设备的状态等指标。

通过人工维护，对于一些隐蔽性质的故障无法及时发现。

2、人工维护成本高。

设备一旦出现故障，需要专业人员进行处理，需要花费大量的人力、物力和时间进行处理，难以长期保持高效、低成本的维护。

3、数据分析精度低。

人工检查获得的数据精度和准确性无法保证，导致分析结果存在误差或者无法得到有效的分析结果。

因此，传统的电力设备监测和故障诊断明显已经无法满足电力行业对于高面阿扁发展的需求。

如今，基于大数据技术的电力设备监测和故障诊断系统已经成为了行业的新红利，它可以通过对设备的精准监测和数据分析，提升设备维护效率、降低维护成本、提高维护精度，以及预警潜在故障。

二、基于大数据技术的电力设备监测与诊断系统的原理大数据技术是指在传统的关系型数据库管理系统之外，通过并行处理、分布式存储、数据挖掘等技术，来处理大规模数据的一种新型技术。

电力系统大数据分析中的异常检测方法研究

电力系统大数据分析中的异常检测方法研究电力系统大数据分析是指利用大数据技术和方法对电力系统的运行数据进行收集、存储、处理和分析，以获取有价值的信息和知识，从而实现电力系统的安全稳定运行和能源高效利用。

在电力系统大数据分析中，异常检测是一项重要的任务，通过检测和识别异常数据可以帮助电力系统实现故障预警、故障诊断和故障处理等重要功能。

目前，电力系统大数据分析中的异常检测方法主要包括统计学方法、机器学习方法和深度学习方法。

1.统计学方法：统计学方法是最早应用于异常检测的方法之一，主要通过计算数据的均值、方差、偏度和峰度等统计信息，来判断数据是否异常。

常用的统计学方法包括正态分布检验、箱线图、异常指标法等。

这些方法简单易用，但对于复杂的非线性问题效果较差。

2.机器学习方法：机器学习方法已经成为电力系统大数据分析中异常检测的重要手段。

常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。

机器学习方法通过训练样本集来建立模型，然后对新的数据进行分类和判别，从而实现异常检测。

相比于统计学方法，机器学习方法具有更强的适应性和预测能力。

3.深度学习方法：深度学习是机器学习中的一个新的研究方向，主要通过构建多个隐层的神经网络来进行数据建模和特征提取。

在电力系统大数据分析中，深度学习方法主要应用于异常检测任务中。

通过深度学习方法可以自动学习数据的复杂特征和表示，从而实现更准确和精确的异常检测。

除了上述的方法，还有一些新的研究方向和方法在电力系统大数据分析中的异常检测中受到越来越多的关注：1.基于时间序列分析的异常检测：时间序列是电力系统中常见的数据类型，基于时间序列分析的异常检测方法可以通过建立模型来预测数据的走势，从而检测和识别异常数据。

2.基于深度强化学习的异常检测：深度强化学习是继深度学习之后的一个新兴研究方向，它结合了深度学习和强化学习的优点，可以通过学习和探索来实现异常检测任务。

3.基于图数据分析的异常检测：电力系统中常常具有复杂的网络结构，基于图数据分析的异常检测方法可以通过分析节点和边的关联关系来检测异常数据。

基于大数据分析的电力设备状态监测与故障预测

基于大数据分析的电力设备状态监测与故障预测电力设备是电力系统中重要的组成部分，它们的状态和运行情况直接关系着电力系统的安全和可靠运行。

随着大数据技术的发展和应用，基于大数据分析的电力设备状态监测与故障预测开始逐渐成为电力行业的研究热点。

本文将从大数据分析的角度，探讨电力设备状态监测与故障预测的相关方法和应用。

一、电力设备状态监测的方法和应用电力设备状态监测是指通过采集设备运行数据，分析和评估设备的状态和性能，以提前预警和诊断设备的故障和隐患。

常用的电力设备状态监测方法主要包括数据采集、数据处理和数据分析。

1. 数据采集：电力设备状态监测需要获取设备的运行数据，包括电压、电流、温度、湿度等参数。

传统的数据采集方式主要依靠传感器、数据采集装置等硬件设备来采集数据。

而基于大数据分析的方法可以利用智能电表、智能传感器等先进设备实现自动采集和传输，减少数据采集成本和工作量。

2. 数据处理：电力设备产生的运行数据通常是海量且复杂的，需要进行数据清洗和处理。

数据清洗包括数据去重、异常值剔除等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。

数据处理还可以利用数据压缩、特征提取等技术，减少数据的存储和传输量，提高数据处理效率。

3. 数据分析：基于大数据分析的电力设备状态监测主要通过数据挖掘、机器学习和人工智能等技术来实现。

数据挖掘可以发现数据之间的关联规律和趋势，提取设备状态变化的特征。

机器学习可以建立预测模型，根据历史数据训练模型，并利用模型预测未来设备的状态和故障情况。

人工智能可以实现设备状态的自动识别和评估，提供决策支持和指导。

基于大数据分析的电力设备状态监测已经在电力行业的许多领域得到了广泛应用。

例如，在发电厂的锅炉系统中，可以利用大数据分析技术对燃烧过程进行监测和分析，实时检测燃烧质量，提前发现并预测燃烧异常和故障。

在变电站的电力变压器中，可以利用大数据分析技术对变压器的温度、湿度、振动等参数进行监测和分析，实现对变压器绝缘状况和损耗情况的预测和评估。

分析智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测

分析智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测摘要：随着我国智能电网的整体发展层次不断上升，大数据流表现出了较强的实时性、易流失性以及无顺序性等特点。

本文重点针对智能电网大数据流式方法展开了分析和研究，同时提出了状态监测异常检测技术，有效保证智能电网大数据处理工作的质量和效率。

关键词：智能电网；大数据；检测在最近几年的发展过程中，我国各项先进的通信和智能电网技术应用越来越广泛，在智能电表的收集、数据采集以及相关监控工作等方面都表现出了良好的工作优势。

相关测量工作单元、智能电表、配电自动化以及监控系统等所产生的数据增长量非常庞大，如何针对电网数据进行有效的处理，是智能电网工作当中的重要工作环节。

通过大数据技术的有效应用，在智能电网当中可以实现数据的快速收集和储存，并且通过大数据可以对海量数据进行分批次处理，分批处理之后先进行储存后进行计算，整体的数据处理准确度较高。

流式处理系统通常情况下不要求数据绝对的准确度，而需要对动态数据的变化实施性结果进行反馈和分析。

1.智能电网大数据流式处理分析数据流技术可以为配电自动化的信息处理工作，提供出良好的工作保障，具有较高的应用价值。

针对PMU数据、SCADA系统测量值以及电能质量数据等相关问题的处理，相关研究人员研究出了对应的流管理系统。

随着我国智能电网的建设规模不断扩张，通过使用数据流滑动窗口技术，可以对配电自动化当中的海量数据进行在线分析和处理，但是没有给出数据流具体的处理工作方案，因此该项技术需要进行进一步的深化。

依照智能电网数据流具有较强的实时性、易流失性以及无顺序性等特点，通过大数据技术的合理使用，基于流式计算系统框架之上，包含了数据收集、数据处理、流式计算以及数据储存等几个重要的工作过程。

首先，通过采集系统对数据源进行有效的监测，然后将数据直接转发到缓冲系统当中，缓冲系统的数据可以对计算机系统起到良好的空间缓冲作用，并且可以为计算机系统的数据协调和收集打下良好的基础。

基于大数据分析的电力系统设备状态监测与故障预测技术研究

基于大数据分析的电力系统设备状态监测与故障预测技术研究电力系统设备是电力生产与供应的核心组成部分，其运行状态和性能直接关系到电力系统的稳定运行和可靠供电。

随着物联网和大数据技术的发展，基于大数据分析的电力系统设备状态监测与故障预测技术日益成熟，为电力系统的运行和维护提供了新的解决方案。

一、大数据分析在电力系统设备状态监测中的应用1. 数据采集与处理电力系统设备状态监测的第一步是数据采集和处理。

大数据采集技术可以通过传感器、监测装置等手段实时获取设备的工作状态、运行参数等相关数据，并通过数据处理技术将其转化为结构化数据用于后续分析。

例如，利用传感器等设备实时监测电力设备的温度、电流、电压等参数，并通过数据处理技术将其转化为监测数据。

2. 数据存储与管理大数据分析需要海量的数据进行分析和建模，因此对于采集到的数据需要进行存储和管理。

传统的数据库技术已经不能满足大数据分析的需求，因此需要采用类似Hadoop、Spark或NoSQL等分布式存储和计算技术。

这些技术可以对数据进行高效的存储和管理，并支持并行计算和分布式处理。

3. 数据分析与建模大数据分析的核心是对采集到的数据进行深入的分析和建模。

通过数据挖掘、机器学习和统计分析等技术，可以揭示数据背后的规律和趋势。

在电力系统设备状态监测中，可以利用大数据分析技术对设备的运行数据进行模式识别、异常检测和趋势预测等，从而实现对设备状态的实时监测和故障预测。

二、基于大数据分析的电力系统设备故障预测技术研究1. 设备故障模式分析基于大数据分析的电力系统设备故障预测需要首先对设备的故障模式进行分析。

通过对历史数据进行深入挖掘和分析，可以找出设备故障发生的规律和特征。

例如，可以分析不同电力设备在不同负载条件下的故障发生率，以及故障发生前的预兆变化等。

2. 故障预测模型建立基于故障模式分析的结果，可以建立相应的故障预测模型。

这些模型可以基于机器学习、统计分析等方法进行建立。

基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法

第35卷第1期中国电机工程学报V ol.35 No.1 Jan.5, 201552 2015年1月5日Proceedings of the CSEE ©2015 Chin.Soc.for Elec.Eng. DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.01.007 文章编号：0258-8013 (2015) 01-0052-08 中图分类号：TM 76基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法严英杰1，盛戈皞1，陈玉峰2，江秀臣1，郭志红2，杜修明2(1．上海交通大学电气工程系，上海市闵行区 200240；2．国网山东省电力公司电力科学研究院，山东省济南市 250002)An Method for Anomaly Detection of State Information of Power EquipmentBased on Big Data AnalysisYAN Yingjie1, SHENG Gehao1, CHEN Yufeng2, JIANG Xiuchen1,GUO Zhihong2, DU Xiuming2(1. Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Minhang District, Shanghai 200240, China;2. Electric Power Reasearch Institute of Shandong Power Supply Company of State Grid, Jinan 250002, Shandong Province, China)ABSTRACT: To detect the anomaly state of power equipment, the traditional method threshold value determination is unable to ensure the accuracy. This paper proposed a method for anomaly detection of state data of power equipment based on big data analysis from time series analysis and unsupervised learning, thus a new perspective of data association and data evolution was achieved. Mining the potential features through time series model and self-organized maps, the method put the original data series into the transition probability series. To simplify the relationship between the multidimensional state sequences, the unsupervised learning was used to form several clusters. The method proposed the anomaly detection framework which has a rapid detection speed and is applicable for the state data flow. At last, the effectiveness of the method is verified by being combined with running instances and the result shows that the abnormal operating state can be rapidly detected.KEY WORDS: big data; anomaly detection; time series; neural network; unsupervised clustering摘要：传统的阈值判定方法难以准确检测输变电设备的状态异常，该文提出一种基于时间序列分析和无监督学习等大数据分析的异常检测方法，从数据演化过程、数据关联的全新角度实现异常检测。

基于大数据分析的电能质量异常检测与评估

基于大数据分析的电能质量异常检测与评估概述在现代社会中，电能质量问题对于各行各业来说都是一个重要的关注点。

电能质量异常可能导致设备运行故障、能源浪费以及对人体健康的影响。

因此，电能质量异常的检测和评估对于确保电力系统的可靠性和稳定性至关重要。

随着大数据技术的不断发展，基于大数据分析的电能质量异常检测与评估成为了一种有前景的解决方案。

一、大数据在电能质量异常检测中的应用大数据分析是指通过对大规模数据的采集、存储、处理和分析，从中挖掘出有价值信息的方法。

在电能质量异常检测中，大数据分析可以帮助实时监控和分析电能质量参数，以便及时发现异常情况。

1. 数据采集大规模的数据采集是基于大数据分析的前提。

电能质量监测设备可以通过传感器等方式采集到电流、电压、功率因数等各种电能质量参数的数据。

2. 数据存储与管理采集到的大量数据需要被存储和管理。

传统的数据库管理系统可能无法存储和处理如此大量的数据，因此需采用分布式存储系统和分布式数据库等大数据技术。

3. 数据处理与分析在大数据分析中，数据处理和分析是核心环节。

通过对电能质量数据进行处理和分析，可以提取出异常特征，快速准确地检测到电能质量异常。

4. 异常检测与警报基于大数据分析的异常检测算法可以根据历史数据和模型进行异常检测，并生成相应的警报。

这有助于工程师及时发现并修复电能质量异常，以避免设备损坏或事故的发生。

二、大数据在电能质量评估中的应用电能质量评估是在检测到电能质量异常后，对异常情况进行分析和评估的过程。

基于大数据分析的电能质量评估可以提供更详细、全面的评估结果。

1. 数据挖掘与分析通过对大规模的电能质量数据进行挖掘和分析，可以发现异常情况和问题的具体原因。

这些分析结果有助于工程师深入了解电网运行状态，并找出解决问题的有效方法。

2. 故障诊断与处理大数据分析可以帮助工程师识别电能质量异常的具体故障类型，并提供相应的处理建议。

这有助于减少故障处理时间，提高电能质量的恢复速度。

基于大数据分析的输变电设备故障诊断与预测研究

基于大数据分析的输变电设备故障诊断与预测研究许　娟（国网信阳供电公司）摘　要：本研究旨在利用大数据分析技术改进输变电设备的故障诊断与预测。

随着大数据技术的发展，传统方法在处理电力设备故障问题的局限性愈发凸显。

本研究采用基于ＬＳＴＭ的序列数据挖掘技术，从历史运行数据中学习模式，提高了故障诊断的准确性和预测的及时性。

实验结果表明，该方法在输变电设备故障诊断和预测场景下具有较高准确性，但对于数据不均衡问题仍需进一步改进。

关键词：输变电设备；故障诊断；大数据分析；电力系统；ＬＳＴＭ网络０　引言输变电系统作为现代电力系统的核心组成部分，对保障社会经济活动和日常生活具有至关重要的作用［１］。

输变电设备的可靠性直接关系到整个电力系统的稳定性和安全性。

然而，由于设备老化、环境因素及操作不当等原因，这些设备可能会发生故障，从而引起电力供应中断，甚至造成严重的经济损失和社会影响。

因此，及时准确地诊断和预测输变电设备的潜在故障成为电力行业的一项重要任务。

随着大数据技术的发展，可以通过数据挖掘技术分析大量的设备数据来改进故障诊断和预测［２３］。

大数据不仅提供了更多的信息量，还能够揭示设备性能中的复杂模式和趋势，这在传统方法中是难以实现的。

此外，借助先进的数据分析技术，如机器学习和深度学习［４］，可以更有效地处理和分析这些大规模数据集，以提高故障诊断的准确性和预测的及时性。

本研究旨在开发基于大数据分析的输变电设备故障诊断与预测系统，运用最新的大数据分析方法开发高效的故障诊断与预测模型，并在实际输变电设备数据上进行系统验证，探究其在电力系统运维中的应用潜力。

通过本研究，有望通过大数据分析技术进行数据挖掘，提高故障检测的准确率，提升电力系统的稳定性和可靠性。

１　理论基础与技术背景１１　输变电设备概述输变电设备包括变压器、断路器、隔离开关等，构成了电力系统的骨干。

其中变压器用于提高或降低电压，以适应不同电网和用户的需求，允许电能在不同电压级别之间转换，以实现有效传输和分配。

基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法探讨

化，其变化范围较小，影响力不大，比如油温、外部环境、温
度等等，周期性变化的状态量与AR系统进行拟合，数据频率是
否在一个节点，进而提高时间序列的时效性。
1.2 时间序列量化
神经网络的运行依托于前端数据的分析，其内部运行机制
是基于无监督状态的数据分析，Fra bibliotek得内部系统相互调整，促进
竞争层的各个系统依靠不同的神经元进行匹配，系统会选择最
证每个节点能够稳定连接，相关传输信息能够及时接收到。在
SOM的拓扑结构节点竞争过程中，每一个神经元都可以进行节
点量化处理，增强相邻节点的紧密性。基于SOM神经网络的多
样化特点，量化之后的神经元可以伴随时间序列进行转移，通过对神经元转移轨迹的数据分析，可以找出其中的内在变化规律[1]。
2 多状态量数据流特征提取及异常检测步骤 2.1 多状态量数据流特征提取多状态量数据流特征提取需要注意多种因素的影响，受
2.2 异常检测步骤对于数据变量的提取，依托于时间序列特征量的提取算法，在线检测数据的异常检测流程分为几个板块。首先，提取出每一页的参考数据，爬取参量的历史变化数据信息，通过单状态量数据流特征量进行全面提取，算法分析转移为矩阵概率的可视化分析，然后借助每一项历史变化数据信息进行预处理，多状态量数据流特征量的提取需要用到聚合的方法，聚合为一个整体再进行层层分化，可以被分为m簇，将聚合分化的m 簇导入概率矩阵中，不同的矩阵内部框架不同，导入的簇也要进行科学合理的分配，要满足参量的概率序列要求，根据时间节点的不同进行聚合类别判断。参量值的专业需要根据节点进行选择，当时间序列没有参量值的节点就不能进行聚合，当参量值所专业的矩阵概率没有0值时，且时间节点不属于m簇的第一项时，该数据段不存在异常情况，k值的转移需要控制整个节点的稳定性，当n参量进行转移，且专业概率序列的整个节点都为0时，那么就说明没有任何一个k值在m簇中，就可以根据这种情况判断从设备数据异常情况，针对异常情况的产生，可以根据节点变化和m簇的改变范围进行判断，这种方法可以判别出现异常状况的具体时间节点[3]。

基于大数据的电力设备状态评估与故障检测研究

基于大数据的电力设备状态评估与故障检测研究随着社会的不断发展和科技的不断进步，电力设备在人们的生活中扮演着重要的角色。

然而，为了确保电力设备的可靠运行，及时进行设备状态评估和故障检测就显得尤为重要。

近年来，基于大数据的电力设备状态评估与故障检测研究得到了广泛的关注和应用。

本文将对基于大数据的电力设备状态评估与故障检测进行研究和探讨。

首先，我们来了解一下大数据在电力设备状态评估与故障检测中的应用。

大数据是指由传感器、智能仪器等设备产生的大量、高速度以及多样化的数据。

这些数据可以包含设备的运行状态、温度、电压、电流等信息。

利用大数据分析技术，可以实时监测电力设备的运行状态，并根据数据分析结果进行状态评估和故障检测。

在电力设备状态评估方面，大数据技术可以帮助我们了解设备的健康状况。

通过对设备传感器数据的采集和分析，可以得出设备的运行状态、功率消耗情况、温度变化等信息。

这些信息可以帮助我们判断设备是否正常工作，是否存在异常情况。

同时，大数据技术还可以通过对设备数据的历史分析，预测设备未来的运行状态，从而提前采取相应的维护和保养措施，减少设备故障的发生率。

在电力设备故障检测方面，大数据技术可以帮助我们实时监测设备的运行情况，及时发现故障并进行处理。

通过对设备传感器数据的实时监测和分析，可以捕捉到设备故障过程中的异常信号。

这些异常信号可以指示设备的故障类型和位置，帮助我们准确地进行诊断和排查。

此外，大数据技术还可以对设备故障的历史数据进行分析和挖掘，提取出故障特征，并建立相应的故障检测模型，以提高故障检测的准确性和可靠性。

除了状态评估和故障检测，大数据还可以应用于电力设备的优化运维和智能化管理。

通过对设备数据的采集和分析，可以了解设备的运行状况和工作效率，从而找出设备的瓶颈和问题所在，并采取相应的优化措施。

同时，大数据技术还可以与人工智能技术相结合，建立智能化的设备管理系统，实现设备的自动监控和故障诊断，提升设备管理的效率和可靠性。

探究输变电设备状态数据异常检测措施

探究输变电设备状态数据异常检测措施在输变电设备的日常运行过程中常常会遭受到负荷、过电压、内部绝缘老化、自然环境等多方面异常状况的影响，此类异常状况往往会致使设备出现缺陷情况，因而针对设备状态实施异常检测十分重要，应当引起人们的重视与思考。

1 单状态量数据流特征量提取1.1 自回归模型时间序列的自回归模型大多应用在许多工业过程之中，其主要的特点即为具备有极强记忆能力的AR系统，在时间维度的t值上往往需借助于从前时刻行为，这和设备运行过程当中的低动态性完全符合。

输变电设备在日常运行过程当中其一部分状态量的改变程度相对较小，例如导线拉力、接地电流等内容，这些状态量的数据信息往往从属于平稳序列，能够直接应用于AR拟合；此外还有一部分的状态量会伴随时间的推移而呈现出周期性的改变，但改变的幅度相对较小，例如油温、环境温度等情况，将其日周期性的改变因素排除后亦可借助于AR进行拟合，因而针对状态数据则可利用一阶AR进行模型拟合。

1.2 时间序列量化自组织神经网络具体的运行机制是借助于无监督学习方式，来促使竞争层当中不同的神经元可以利用竞争和输入模式予以匹配，最终仅保留一项神经元即为获胜者，此种获得神经元的输入方法即为输入模式分类法。

因为无监督学习的训练样本不具备有期望输出情况，没有任何的经验知识，因而较适用在数据量大、不含有标签的状态监测数据当中。

采用SOM可以实时无监督分类，进而促使整体序列成为SOM的一项输出节点，其中序列是其中一项输出节点，针对每一项训练其专属于节点的公式可表述为：进行持续性的循环与改进，以保障距离所属节点的距离值能够达到最小。

1.3 时间序列变化过程与径向基、反馈型等神经网络所不同的是，SOM神经网络的输出节点之间是互相关联的，其相互间的关系可以借助于网络拓扑结构来表达。

在拓扑结构中，因为SOM在训练过程当中的竞争性，使得每一项神经元节点和邻域当中的节点存在明显的关联性，和邻域外部的节点关联性较弱。

基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法分析

Telecom Power Technology
运营探讨
基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法分析
苟筱林
（国网四川省电力公司丹棱县供电分公司，四川
电网系统正常运行的关键部分是输变电工程，其质量高低直接决定了用户能否正常用电。

输变电系统中具有较多复杂设备，出现的设备故障严重影响用户的正常用电。

因此，供电企业需加强诊断输变电设备的力度，研究大数据挖掘技术背景下输变电设备故障的诊断方法，降低设备故障造成的影响。

大数据挖掘技术；输变电设备；故障诊断
Fault Diagnosis Method Analysis of Power Transmission and Distribution Equipment
Based on Big Data Mining Technology
GOU Xiao-lin
State Grid Sichuan Electric Power Company Danling County Power Supply Branch
The key part of the normal operation of power grid system is power transmission and transformation project whose quality directly determines whether users can use electricity normally. However
，there will be some equipment failure problems。

变电设备状态监测大数据的查询优化方法

变电设备状态监测大数据的查询优化方法摘要：在国家电网公司“大检修”的体系下，必须建立支持故障诊断、状态评估和状态检修等各种类型应用的一体化输变电状态监测与评估平台，对电力设备工作状态和寿命做出评估，对故障进行分析、判断和预测，以保证电力设备的安全、可靠运行，并满足智能电网对电力设备全生命周期管理的需要。

关键词：变电设备，监测大数据前言：变电设备状态监测数据体积大、价值密度低，传统数据处理方法不能很好地满足状态监视、评估与诊断等应用快速查询的需要。

文中通过对状态监测数据特点和分布式列数据存储方法的分析，给出了变电设备状态监测的大数据处理框架。

通过对监测时间、监测设备编号和设备编号等数据属性的组合，设计了３种状态监测数据复合行键结构，以提高状态监测数据行键查询的灵活性。

为了解决在行键未知情况下全表扫描效率低下的问题，提出基于协处理器的二级索引构建方法，实现在非行键约束条件下的快速查询。

实验结果表明，基于协处理器的二级索引方法在查询效率上比无索引和ＩＨＢａｓｅ二级索引方式有了明显提高，对状态监测数据写入速度影响较小，能够较好地满足大数据环境下变电设备状态监测大数据快速、灵活查询的需要。

一、变电设备状态监测大数据处理（一）变电设备状态监测数据的分析具有时间和空间属性的变电设备状态监测数据是变电设备状态监视与评估平台的主要数据来源，其快速查询是保障状态监视与评估诊断的技术基础。

各个变电站的状态监测接入控制器（ＣＡＣ）采集变电设备状态监测数据，包括变压器的局部放电、油中溶解气体、绕组光纤测温等，开关设备的局部放电、操作机构特性与储能电机工作状态等，容性设备的介质损耗因数、电容量与泄漏电流等，避雷器的全电流、三次谐波、容性电流与阻性电流等。

网省公司的状态监测接入网关机（ＣＡＧ）对变电站（ＣＡＣ）的状态监测数据进行汇集、存储与处理。

变电设备状态检修从出现故障迹象到实际功能性故障的发生有一段较长的发展过程，监测数据在现场中采集周期多为分钟级甚至小时级，可以采用较低的频度采集这些数据，观察变电设备的发展趋势。

基于电力大数据的分布式电网异常负荷动态检测方法

基于电力大数据的分布式电网异常负荷动态检测方法电力大数据的应用在电网领域中起着重要的作用，特别是在分布式电网的异常负荷动态检测方面。

本文将介绍一种基于电力大数据的分布式电网异常负荷动态检测方法，并探讨其应用前景。

一、引言随着能源需求的增加和电力系统的复杂化，分布式电网的建设和运营面临着更多的挑战。

其中之一就是如何准确地检测和预测异常负荷，以保障电网的稳定运行和安全。

传统的负荷检测方法存在着时间延迟大、准确度低等问题，因此通过应用电力大数据技术，开发一种分布式电网异常负荷动态检测方法具有重要的意义。

二、电力大数据在分布式电网异常负荷检测中的应用电力大数据技术将大量的电力相关数据进行采集、积累和分析，为电力系统的管理和运维提供支持。

在分布式电网异常负荷检测中，电力大数据可以提供以下方面的支持：1. 实时负荷检测：通过实时采集和分析电力数据，可以及时发现分布式电网中的异常负荷情况，包括峰值负荷、谷值负荷等。

这些数据可以用于异常负荷的检测和预测。

2. 数据挖掘分析：通过对历史电力数据进行挖掘和分析，可以发现负荷异常的规律和模式，从而提供更准确的异常负荷检测方法。

数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。

3. 预测模型建立：基于电力大数据的历史数据和监测数据，可以建立合适的负荷预测模型，用于分布式电网的负荷预测。

这样可以提前安排合理的电力供应，避免负荷异常引发的问题。

三、基于电力大数据的分布式电网异常负荷动态检测方法基于电力大数据的分布式电网异常负荷动态检测方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：通过在分布式电网中设置传感器和监测设备，采集电力相关数据，并进行数据预处理。

预处理包括数据清洗、去噪以及数据质量评估等。

2. 特征提取与选择：根据采集到的电力数据，提取可以反映负荷异常的特征，并进行特征选择。

常用的特征包括峰值负荷、谷值负荷、负荷均值等。

3. 模型建立与训练：基于筛选出的特征，建立合适的负荷异常检测模型，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

电力系统中基于大数据的异常检测研究

电力系统中基于大数据的异常检测研究随着技术的进步和数据的积累，大数据分析已经逐渐渗透到各个行业。

在电力系统中，大数据的应用也越来越多。

其中一个重要的应用便是异常检测。

基于大数据的异常检测可以及时发现电力系统中的故障和异常情况，保障电力系统的稳定运行。

本文将从以下三个方面探讨电力系统中基于大数据的异常检测研究。

一、异常检测的重要性在电力系统中，异常的发生往往会给整个系统带来不良影响，甚至会导致系统崩溃。

而异常的检测能够帮助我们及时掌握系统运行情况，发现问题并尽早修复。

电力系统中的异常情况包括电力设备故障、雷击、大风等自然因素及人为破坏等。

这些异常情况的发生都会对电力系统的稳定运行造成威胁。

因此，如何快速检测和定位这些异常情况，成为保障电力系统运行安全和稳定的重要手段。

二、基于大数据的异常检测方法电力系统中的异常检测一般采用的是时间序列分析方法。

而在大数据时代，基于机器学习的方法也在异常检测中得到了广泛应用。

基于大数据的异常检测方法主要分为以下四种。

1. 阈值检测阈值检测是一种传统的异常检测方法，它基于经验设置一个合适的阈值，当观测值超过该阈值时，就判断为异常。

在电力系统中，阈值检测常用于设备故障的检测。

例如，当变压器的温度超过预定的阈值时，就会触发异常报警。

2. 基于统计学模型的检测基于统计学模型的检测是一种常用的异常检测方法。

它基于时间序列数据的统计分布特征，识别异常点。

在电力系统中，该方法常用于雷电等异常情况的检测。

3. 基于机器学习的检测随着机器学习技术的发展，基于机器学习的异常检测方法也得到了广泛应用。

该方法通过训练模型，从大量的历史数据中学习异常的特征，并将其应用于新数据的异常检测中。

这种方法可以适应各种不同的异常情况，并且具有良好的可扩展性。

在电力系统中，基于机器学习的异常检测常用于设备故障和大风等自然因素的检测。

4. 基于深度学习的检测深度学习是一种非常有前途的机器学习方法，在电力系统中也得到了广泛应用。

基于大数据的电力系统异常检测与诊断技术及应用案例研究

基于大数据的电力系统异常检测与诊断技术及应用案例研究随着电力系统规模的扩大和复杂性的增加，电力系统异常检测和诊断成为了保障电力系统安全运行的重要环节。

近年来，随着大数据技术的发展与应用，基于大数据的电力系统异常检测与诊断技术也越来越受到关注。

本文将介绍基于大数据的电力系统异常检测与诊断技术的原理，并结合实际案例进行分析。

一、基于大数据的电力系统异常检测技术1. 数据采集与存储大数据技术的核心在于数据采集、存储和处理。

电力系统异常检测也是基于海量的历史数据进行分析，因此数据采集和存储是建立基于大数据的电力系统异常检测技术的首要步骤。

可以利用现有的传感器、智能电表等设备采集电力系统各个环节的数据，并将其存储在云平台或者分布式数据库中，以供后续的异常检测和诊断使用。

2. 数据预处理电力系统的数据往往具有噪声、丢失和异常等问题，因此在进行异常检测之前需要对数据进行预处理。

常见的预处理方法包括数据清洗、数据归一化、数据插补等。

数据清洗可以去除异常值和噪声，数据归一化可以消除不同变量之间的量纲差异，数据插补可以对缺失的数据进行填补。

3. 特征提取特征提取是电力系统异常检测的关键步骤。

特征提取的目的是从原始数据中提取出具有代表性的特征，描述电力系统的运行状态。

常见的特征提取方法包括时域特征、频域特征、小波变换等。

时域特征可以提取出电力系统的统计特性，频域特征可以提取出电力系统的频谱特性，小波变换可以提取出电力系统的时频特性。

4. 异常检测模型在得到特征之后，需要建立合适的异常检测模型来识别异常。

常见的异常检测模型包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型。

统计模型主要基于电力系统的统计特性，机器学习模型可以通过训练样本建立异常模型，深度学习模型可以自动学习数据的特征，并进行异常检测。

二、基于大数据的电力系统异常诊断技术1. 异常识别基于大数据的电力系统异常诊断技术首先需要进行异常识别。

异常识别是指在电力系统中检测出异常的存在。

基于大数据分析的电力运行数据异常检测

基于大数据分析的电力运行数据异常检测发布时间：2022-07-06T07:00:43.853Z 来源：《福光技术》2022年14期作者：汪君国[导读] 就传统的电力数据异常数值检测技术效果差、精确度低等问题，本文提出以大数据技术为依托的一类电力数据异常值快速检测算法。

四川能投水富杨柳滩发电有限公司云南省水富市 657803摘要：就传统的电力数据异常数值检测技术效果差、精确度低等问题，本文提出以大数据技术为依托的一类电力数据异常值快速检测算法。

应用该算法需要先构建基础数据框架，然后利用大数据技术来获取电力运行数据，通过应用均值聚类分类算法进行数据处理，可以迅速发现电力数据的其中异常数值。

经过仿真实验对比后得出，应有该算法一方面可以提升检测准确性，另一方面也可以提升电力数据检测效率。

关键词：大数据；电力运行大数据；异常值；检测算法1引言电能作为一项基础性能源，在工业生产领域和居民日常生活领域中国扮演着非常重要的角色，用电需求的不断增加要求电力建设规模趋于扩大化发展。

数字化技术的应用让传统的电力运行朝着智能化方向迈进。

但是在电力系统的实际运行过程中，一旦出现突发情况，可能会导致电力运行数据出现错误由此增加不必要的经济损失。

由此可见，针对电力数据异常进行检测至关重要。

2.异常值快速检测算法大数据技术的广泛应用可以帮助电力企业从海量的电力运行部数据中挖掘出所需的重要信息。

这类信息对电力企业开展战略决策部署、排查电力系统安全隐患以及减少不必要的运营成本，确保电网系统安全稳定运行有着至关重要的意义大数据技术作为一类可实现海量信息数据搜索和存储的技术，将其应用于电力运行数据异常值检测可以显著提升检测质量[1]。

下图1为大数据基本架构。

2.1电力运行数据如何获取在针对电力运行数据异常数值进行检测的过程中，首先要做好电力运行数据的获取工作。

该算法主要针对电网运行中的发电、输电、变电、配电以及用电这五个环节中的异常数据进行分析。