CN107703383A - 一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，包括以下步骤：S1、根据已有的信息采集系统运行经验建立初始的诊断知识库；S2、在信息采集系统运行过程中发生的故障，若诊断知识库中有对应的诊断知识，则增加该诊断知识的支持度，否则将该故障记录到诊断知识库中；S3、在设定统计周期内，对未发生的诊断知识减少其支持度，限制具有相似诊断信息的诊断故障重复记录；S4、在设定生存周期内若某诊断知识的支持度小于设定淘汰值，则淘汰该诊断知识，否则重置该诊断知识的生存周期。与现有技术相比，本发明诊断知识库在建立过程中不断自主的进化和完善，具有节省人力、方便挖掘等优点。

Description

一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法

技术领域

本发明涉及信息采集系统故障诊断领域，尤其是涉及一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法。

背景技术

用电信息采集系统是对电力用户的用电信息进行采集、处理和实时监控的系统，实现用电信息的自动采集、计量异常检测、电能检测等功能。用电信息采集系统是智能电网的重要组成部分，也是智能用电服务环节的技术基础，其稳定可靠运行直接关系到智能电网“信息化、自动化、互动化”发展水平。其物理结构分为主站层、采集层、监控层等多个层次，涉及主站、通信信道、采集终端、采集点监控设备等等物理输出差别很大的一系列设备元件以及通信线路。

在用电信息采集系统故障诊断中，目前主要依赖运维人员和有关专家的经验对离散的故障事件进行分析评估、诊断处理。在此过程中，对于电网中的不同元件及线路，往往采用基于0-1的表示方法或者基于产生式的表示方法。以上方法较为直观，但是缺乏对于用电信息采集系统本身的知识挖掘，缺乏对用电信息采集系统中不同节点之间相似度的度量以及电网拓扑结构的学习，并且，对于大规模的用电信息采集系统结构，上述方法往往难以适用，需要配合相关采样技术才有可能应用于实际生产。因此，如何设计一种面向大规模用电信息采集系统的知识表示并用于用电信息采集系统故障检测，是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，包括以下步骤：

S1、根据已有的信息采集系统运行经验建立初始的诊断知识库；

S2、在信息采集系统运行过程中发生的故障，若诊断知识库中有对应的诊断知识，则增加该诊断知识的支持度，否则将该故障记录到诊断知识库中；

S3、在设定统计周期内，对未发生的诊断知识减少其支持度，限制具有相似诊断信息的诊断故障重复记录；

S4、在设定生存周期内若某诊断知识的支持度小于设定淘汰值，则淘汰该诊断知识，否则重置该诊断知识的生存周期。

优选的，所述诊断知识库记录的诊断知识包括故障元事件和故障诊断结果，所述故障元事件包括计量装置的设备信息、时标信息、监测信息和诊断信息。

优选的，所述步骤S2中增加诊断知识的支持度的比率由人为设定，范围为3％～10％，所述支持度的初始值为1。

优选的，所述生存周期的长度是所述统计周期长度的3倍以上。

优选的，所述相似诊断信息是指具有相同计量装置属性的元事件信息，所述计量装置属性包括制造单位和批次号。

优选的，所述步骤S3中限制具有相似诊断信息的诊断故障重复记录具体包括：若相似诊断信息大于设定的限制条数，则保留支持度最高的限制条数的相似诊断信息。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、在初始的诊断知识基础上，新出现的诊断信息以统一的形式存储到知识数据库中形成诊断知识，发生少的诊断知识不断被淘汰，使得诊断知识库不断自主的进化和完善，节省人力，方便挖掘。

2、根据支持度大小保留少量的相似诊断信息，可以正确引导诊断系统的结果导向，精确定位诊断结果，又不会明显牺牲关联规则的多样性，影响其他故障的诊断。

3、根据支持度大小，定期将历史上特定的、不常发生或不具备普遍适用性的诊断知识应逐步被淘汰，使得诊断结果更加能反映当前的运行情况，便于后期挖掘的准确性。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

信息采集系统的诊断系统将历史故障或异常信息和对应的消缺结果以统一的数据结构保存下来，形成诊断知识库，作为后续故障诊断的挖掘知识。在关联规则的挖掘中，诊断知识库也叫事务数据库，是挖掘频繁项集的基础，随着现场异常、故障的不断确认和处理，诊断知识库也不断的扩大，种类也不断丰富，一些知识，如经常发生的异常及对应的诊断结果得到不断强化，使得其在挖掘过程中的支持度和置信度不断提高，成为更容易被挖掘到的规则。

如图1所示，一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，包括以下步骤：

S1、根据已有的信息采集系统运行经验建立初始的诊断知识库；

S2、在信息采集系统运行过程中发生的故障，若诊断知识库中有对应的诊断知识，则增加该诊断知识的支持度，否则将该故障记录到诊断知识库中；

S3、在设定统计周期内，对未发生的诊断知识减少其支持度，限制具有相似诊断信息的诊断故障重复记录；

S4、在设定生存周期内若某诊断知识的支持度小于设定淘汰值，则淘汰该诊断知识，否则重置该诊断知识的生存周期。

故障特征可以通过挖掘故障样本获得，也可以根据已有的运行经验生成。在挖掘系统的运行初期，可以归纳一些故障特征，并在运行过程中不断检验和调整，以适应计量在线监测的实际。步骤S1依据对历年计量装置故障分类及特征的统计分析，结合计量装置运维消缺的经验，生成初始的诊断知识库。诊断知识库记录的诊断知识包括故障元事件和故障诊断结果，故障元事件包括计量装置的设备信息、时标信息、监测信息和诊断信息。元事件与诊断结果之间的关联包括以下几种情况：

(1)设备故障与设备本身的属性及故障特征有关，如果属于设计制造环节发生的问题，一般为批量性、家族型故障，因此与设备故障相关的元事件有：负荷开关故障、时钟故障、存储器故障或损坏、时钟电池欠压、停电抄表电池欠压、电源异常、电能表示值不平、电能表飞走、电能表倒走、电能表停走、电能表示数清零、电能表开盖、开端钮盖、电量差动异常等。

(2)疑似窃电包含多种窃电手段，不同类型的用户窃电的方法不同，如低压与高压、直接式和互感器接入式，导致监控的结果也各不相同，因此根据用户类型的特征有针对性的进行监测往往效率更高。与疑似窃电相关的元事件有：时钟电池欠压、电压异常、电能表倒走、电能表停走、电能表费率设置异常、用电行为异常、电能表示数清零、电压断相、电压越限、电能表开盖、开端钮盖、恒定磁场干扰、电量差动异常等。

(3)回路异常与计量装置二次回路故障有关，不同于现场维护的短暂性异常和错接线造成的永久性异常，回路异常一般是在某一时刻因二次回路发生断线或短路时引起的计量装置异常。与回路异常相关的元事件有：电压断相、电压越限、失压、欠压、电压不平衡、电流失流、电流不平衡、电量差动异常、功率差动异常、掉电、功率因数异常等。

(4)电网异常包括电网故障或计划检修导致的大范围异常或停电，计量装置对电网异常的监测主要基于电气量的监测，相关的元事件有：电压越限、失压、过压、欠压、电压不平衡、电流失流、电流不平衡、掉电等。

(5)现场维护包括现场对计量装置的检定、检查、消缺等工作，都不可避免的需要对计量装置进行操作，检定时还可能会因为短时大电流导致负荷超限。因此，与现场维护相关的元事件有：开端钮盖、电量差动异常、功率差动异常、掉电、负荷超容、终端时钟异常、电能表时钟异常、校时等。

(6)错接线通常导致计量装置对电压、电流、功率等信息的监测异常，以及由此引发的其他异常情况，相关的元事件有：电压越限、失压、过压、欠压、电压不平衡、电压逆相序、电流失流、电流不平衡、负荷持续超下限、功率因数异常、反向电量异常、相序异常、潮流反向等。

(7)违约用电是特定用户的的负荷超过协议容量，因此，与之相关的元事件有：用户类型、电能表飞走、需量超容、负荷超容、电流过流等。

诊断知识库的建立过程实际上也是一个学习积累的过程，将计量装置运行过程中普遍发生、重复出现的问题记录下来作为后续故障诊断的依据。除了初始的诊断知识外，计量在线监测与诊断系统接收经现场确认的结果，与诊断信息一起以统一的形式存储在知识数据库中，形成诊断知识，共同参与下一次关联规则的挖掘。步骤S2中增加诊断知识的支持度的比率由人为设定，范围为3％～10％，支持度的初始值为1。

当具有相近诊断信息的同一类型故障在一段时间内大量发生，则很有可能是一种批量性问题的集中爆发，将极大提高此类故障诊断的支持度和置信度，同时其他诊断结果的支持度和置信度下降。这种情况下，一方面应正确引导诊断系统的结果导向，精确定位诊断结果；另一方面又不能明显牺牲关联规则的多样性，影响其他故障的诊断。因此，必须对此类学习过程进行限制。本实施例中的7类诊断结果中，可能在短时间内大量发生的异常一般有设备故障和电网异常。电网异常通过对诊断信息的台区关系分析很容易判断，对于确认的电网异常，诊断知识库以台区为范围只记录一条知识，不重复记录。而对于设备故障，诊断信息里应该包含设备信息属性，诊断系统负责对确认的诊断结果进行统计分析，如果发现一段时间内积累了大量相似的诊断信息，则只记录N条诊断信息支持度最高的诊断知识，N在本实施例中取10。同时对后续挖掘到的相应关联规则进行支持度和置信度增强，即挖掘完成后，增强相应诊断知识的支持度S′％＝k·S％，增强置信度C′％＝k·C％，k≥1，k的具体数值根据需要人为规定。

其中，相似诊断信息是指具有相同计量装置属性的元事件信息，计量装置属性包括制造单位和批次号。统计周期是统计具有相似诊断信息的诊断故障时间区间，考虑到故障确认及消缺周期，以30～50天为窗口长度进行滚动统计，如果在这段时间内相近诊断知识超过N条，则定义为大量发生，进行限制。

随着诊断知识库的不断扩大，一些历史上特定的、不常发生或不具备普遍适用性的知识应逐步被淘汰，使诊断结果更加能反映当前的运行情况。可由诊断系统自动完成诊断知识的淘汰，分别对7类诊断结果设置诊断知识的生存周期，生存周期的长度是统计周期长度的3倍以上，保障去除的诊断知识很少发生的不必要知识。通过步骤S4根据诊断知识的时标属性进行判断和淘汰，还可以人工手动淘汰，由诊断系统运维人员根据实际需求进行诊断知识的手动删除。

Claims (6)

1.一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据已有的信息采集系统运行经验建立初始的诊断知识库；

S2、在信息采集系统运行过程中发生的故障，若诊断知识库中有对应的诊断知识，则增加该诊断知识的支持度，否则将该故障记录到诊断知识库中；

S3、在设定统计周期内，对未发生的诊断知识减少其支持度，限制具有相似诊断信息的诊断故障重复记录；

S4、在设定生存周期内若某诊断知识的支持度小于设定淘汰值，则淘汰该诊断知识，否则重置该诊断知识的生存周期。

2.根据权利要求1所述的一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，其特征在于，所述诊断知识库记录的诊断知识包括故障元事件和故障诊断结果，所述故障元事件包括计量装置的设备信息、时标信息、监测信息和诊断信息。

3.根据权利要求1所述的一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，其特征在于，所述步骤S2中增加诊断知识的支持度的比率由人为设定，范围为3％～10％，所述支持度的初始值为1。

4.根据权利要求1所述的一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，其特征在于，所述生存周期的长度是所述统计周期长度的3倍以上。

5.根据权利要求1所述的一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，其特征在于，所述相似诊断信息是指具有相同计量装置属性的元事件信息，所述计量装置属性包括制造单位和批次号。

6.根据权利要求1所述的一种信息采集系统故障诊断知识库的建立方法，其特征在于，所述步骤S3中限制具有相似诊断信息的诊断故障重复记录具体包括：若相似诊断信息大于设定的限制条数，则保留支持度最高的限制条数的相似诊断信息。