CN105989427B - 一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法，所述方法包括：确定设备缓慢故障集；建立故障征兆‑电气量变化趋势的映射表；建立设备ID‑设备状态变化表达式的二维表；对设备状态变化进行全过程监测。本发明提供的基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法，充分利用设备监控的经验知识和主站系统的海量历史数据，挖掘设备故障演变规律，实现设备运行状态的全面感知和故障隐患的提前预警，推动设备监控从常规的事后被动监视向事前主动监视模式转变，缓解了监控人员的工作压力，进一步保障了电网运行的安全性。
Description
技术领域
本发明属于电网设备集中监控技术领域，具体涉及一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法。
背景技术
随着我国电力改革的不断深入和跨大区互联电网的快速发展，电网运行体系由传统调度运行和设备运行分离的模式逐步转向集中监控模式，调度自动化系统也由传统的仅支撑调度业务逐步转向支撑调控一体化业务的模式。然而，目前的调控一体化系统主要是在原有的调度自动化系统基础上集成变电站监控系统的相关功能，侧重于满足电网调度业务，缺乏面向设备监控业务的高级应用技术。
目前自动化系统对设备状态趋势分析和预警功能的支撑较弱,相关应用功能还停留在常规的信息监视层面，缺乏对信息的深入分析和综合利用。通常利用对告警信号进行分类显示来降低监视的难度，但由于全网的告警信息刷屏很快，要做到每条告警信息快速监视与确认，工作量大、难度高。设备监控主要还是依靠人工监视，工作压力大、智能化程度低。需要充分借鉴人工智能、数据挖掘等相关技术，突破传统的监控技术局限，实现海量信息快速识别、融合及核心信息提炼，形成设备状态演变过程监视和趋势分析的基本框架，建立集中监控业务辅助决策的基本机制，提升设备监控应用功能智能化水平。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法，充分利用设备监控的经验知识和主站系统的海量历史数据，挖掘设备故障演变规律，实现设备运行状态的全面感知和故障隐患的提前预警，推动设备监控从常规的事后被动监视向事前主动监视模式转变，缓解了监控人员的工作压力，进一步保障了电网运行的安全性。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
本发明提供一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法，所述方法包括：
确定设备缓慢故障集；
建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表；
建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表；
对设备状态变化进行全过程监测。
通过对设备故障预警知识和海量电气量数据进行分析，确定设备缓慢故障集；具体包括：
分析已积累的设备故障预警知识，获取包括断路器、电压器和交流线段的设备可能发生的缓慢故障；
对海量电气量数据进行分析，获取主站系统记录的设备缓慢故障；
确定设备缓慢故障集，并通过图形化配置工具录入数据库。
海量电气量数据进行清洗、剪裁和融合，分析故障征兆与电气量变化趋势之间的逻辑关系，建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表。
建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表具体包括：
从主站系统的历史告警库中逐个读取设备故障告警记录，过滤主站系统所记录的全部缓慢故障并分类存储；
读取设备故障告警记录中电气量正常、异常与故障情况下的采样数据，并对电气量正常、异常与故障情况下的电气量变化趋势进行拟合度对比，提取异常或故障的电气量变化趋势；
对提取出的异常或故障的电气量变化趋势进行人工校验，确认无误后将其存储至故障征兆-电气量变化趋势的映射表。
通过图形化配置工具在故障征兆-电气量变化趋势的映射表中新增、修改或删除故障记录。
对海量电气量数据进行清洗、剪裁和融合，分析各设备及其状态变化表达式的对应关系，建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表。
建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表具体包括：
结合监控基础信息库和设备缓慢故障集，从历史告警库中抽取出典型故障案例，所述典型故障案例包括设备故障告警及设备故障前的告警信息；
对所述典型故障案例进行分析，获取设备故障发展过程中各状态下的故障征兆，所述故障征兆包括保护信号动作频次过高或保护动作长时未复归；
结合电气量运行趋势知识库及获取的故障征兆，通过图形化配置工具建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表。
通过开发设备故障预警分析引擎，对设备的状态变化进行全过程监测，具体包括：
当设备故障告警信息发生时，根据设备故障告警信息对应的一次设备ID激活对应的设备状态变化表达式；
滚动读取设备电气量的采样数据，当电气量变化趋势与电气量运行趋势知识库中相应电气量趋势拟合度达到设定阈值时，根据该电气量对应的一次设备ID激活对应的设备状态变化表达式；
通过时序和动作频次分析是否存在故障征兆，并推出故障预警，实现设备状态变化的全过程监测。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
A.解决了主站系统注重设备故障事后分析，不能提前预警的问题，提高主站系统设备监控水平；
B.提前发现设备隐患，提升设备运行的鲁棒性，保障电网安全运行；
C.促进设备监控从人工经验型向智能分析型转变，提高监控人员工作效能；
D.有助于推进设备监控业务应用体系的建设。
附图说明
图1是本发明实施例中基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法示意图；
图2是本发明实施例中设备ID-设备状态变化表达式的二维表获取示意图；
图3是本发明实施例中故障征兆-电气量变化趋势的映射表获取流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明提供了基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法，以一二次设备融合的监控基础信息库为基础，通过主站系统的海量历史数据挖掘故障征兆和电气量间的逻辑关联以及各种缓慢故障与告警信号发生规律间的对应关系，且通过设备状态计算引擎实现设备状态演变过程监视和趋势分析的一种预警方法。由于缓变故障是从出现故障征兆发展到故障灾害进程较慢的一类故障现象，这类故障的发展一般伴随电气量的变化以及一二次设备告警的发生，在主站系统中可通过这些电气量的变化以及告警信息判断是否出现故障征兆，从而实现故障预警，并对故障的程度和发展进行监视，采取措施，防止故障状态的进一步发展。
如图1，本发明提供一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法，所述方法包括：
确定设备缓慢故障集；
建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表；
建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表；
对设备状态变化进行全过程监测。
通过对设备故障预警知识和海量电气量数据进行分析，确定设备缓慢故障集；具体包括：
分析已积累的设备故障预警知识，获取包括断路器、电压器和交流线段的设备可能发生的缓慢故障；
对海量电气量数据进行分析，获取主站系统记录的设备缓慢故障；
确定设备缓慢故障集，并通过图形化配置工具录入数据库。
如图3，海量电气量数据进行清洗、剪裁和融合，分析故障征兆与电气量变化趋势之间的逻辑关系，建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表。
建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表具体包括：
从主站系统的历史告警库中逐个读取设备故障告警记录，过滤主站系统所记录的全部缓慢故障并分类存储；
读取设备故障告警记录中电气量正常、异常与故障情况下的采样数据，并对电气量正常、异常与故障情况下的电气量变化趋势进行拟合度对比，提取异常或故障的电气量变化趋势；
对提取出的异常或故障的电气量变化趋势进行人工校验，确认无误后将其存储至故障征兆-电气量变化趋势的映射表。
通过图形化配置工具在故障征兆-电气量变化趋势的映射表中新增、修改或删除故障记录。
如图2，对海量电气量数据进行清洗、剪裁和融合，分析各设备及其状态变化表达式的对应关系，建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表。
建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表具体包括：
结合监控基础信息库和设备缓慢故障集，从历史告警库中抽取出典型故障案例，所述典型故障案例包括设备故障告警及设备故障前的告警信息；
对所述典型故障案例进行分析，获取设备故障发展过程中各状态下的故障征兆，所述故障征兆包括保护信号动作频次过高或保护动作长时未复归；
结合电气量运行趋势知识库及获取的故障征兆，通过图形化配置工具建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表。
通过开发设备故障预警分析引擎，对设备的状态变化进行全过程监测，具体包括：
当设备故障告警信息发生时，根据设备故障告警信息对应的一次设备ID激活对应的设备状态变化表达式；
滚动读取设备电气量的采样数据，当电气量变化趋势与电气量运行趋势知识库中相应电气量趋势拟合度达到设定阈值时，根据该电气量对应的一次设备ID激活对应的设备状态变化表达式；
通过时序和动作频次分析是否存在故障征兆，并推出故障预警，实现设备状态变化的全过程监测。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法，其特征在于：所述方法包括：
确定设备缓慢故障集；
建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表；
建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表；
对设备状态变化进行全过程监测；
通过对设备故障预警知识和海量电气量数据进行分析，确定设备缓慢故障集；具体包括：
分析已积累的设备故障预警知识，获取包括断路器、电压器和交流线段的设备可能发生的缓慢故障；
对海量电气量数据进行分析，获取主站系统记录的设备缓慢故障；
确定设备缓慢故障集，并通过图形化配置工具录入数据库；
对海量电气量数据进行清洗、剪裁和融合，分析故障征兆与电气量变化趋势之间的逻辑关系，建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表；
建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表具体包括：
从主站系统的历史告警库中逐个读取设备故障告警记录，过滤主站系统所记录的全部缓慢故障并分类存储；
读取设备故障告警记录中电气量正常、异常与故障情况下的采样数据，并对电气量正常、异常与故障情况下的电气量变化趋势进行拟合度对比，提取异常或故障的电气量变化趋势；
对提取出的异常或故障的电气量变化趋势进行人工校验，确认无误后将其存储至故障征兆-电气量变化趋势的映射表；
通过图形化配置工具在故障征兆-电气量变化趋势的映射表中新增、修改或删除故障记录；
对海量电气量数据进行清洗、剪裁和融合，分析各设备及其状态变化表达式的对应关系，建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表；
建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表具体包括：
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Families Citing this family (8)
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|---|---|---|---|---|
| CN108073611A (zh) * | 2016-11-14 | 2018-05-25 | 国网江苏省电力公司镇江供电公司 | 一种告警信息的过滤方法及装置 |
| CN107276046B (zh) * | 2017-06-16 | 2019-02-26 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 智能电网实现继电保护异常智能识别与预警的系统及方法 |
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| CN113553358B (zh) * | 2021-07-27 | 2022-12-06 | 国网天津市电力公司电力科学研究院 | 一种基于数据挖掘的电网设备无效数据辨识方法及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103824129A (zh) * | 2014-02-26 | 2014-05-28 | 国家电网公司 | 一种基于动态阈值的高铁电能质量异常状态预警方法 |
| CN104182905A (zh) * | 2014-07-03 | 2014-12-03 | 宁波摩米创新工场电子科技有限公司 | 一种基于数据挖掘的电网故障诊断方法 |
| CN104268678A (zh) * | 2014-09-15 | 2015-01-07 | 中国石油化工股份有限公司武汉分公司 | 一种以动态可靠性为基础的设备预防性维修方法 |
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103824129A (zh) * | 2014-02-26 | 2014-05-28 | 国家电网公司 | 一种基于动态阈值的高铁电能质量异常状态预警方法 |
| CN104182905A (zh) * | 2014-07-03 | 2014-12-03 | 宁波摩米创新工场电子科技有限公司 | 一种基于数据挖掘的电网故障诊断方法 |
| CN104268678A (zh) * | 2014-09-15 | 2015-01-07 | 中国石油化工股份有限公司武汉分公司 | 一种以动态可靠性为基础的设备预防性维修方法 |
Non-Patent Citations (1)
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| 数据挖掘方法及其在电力系统故障诊断中的应用研究;何友全;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (博士) 工程科技Ⅱ辑》;20050615;全文 * |
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