CN108052559A - 基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，包括采集配电终端的检测数据，对检测数据进行数据建模，按照模型分类，进行建库，最终将采集的检测数据存入大数据库中；根据过滤算法，对过滤大数据库内的坏数据，并存入配电自动化运维大数据仓库；根据配电自动化运维大数据仓库，配合聚类算法K‑means，对进行配电终端缺陷分析，找到配电终端失效、缺陷的原因和规律。本发明对检测数据进行大数据入库，通过过滤算法，过滤坏的检测数据，存入配电自动化运维大数据仓库，并通过统计分析算法进行配电终端缺陷分析，保证分析的精确性和快速性，具有良好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，属于配电自动化技术领域。
背景技术
配电终端，用于中低压配电网中的开闭所、柱上分段开关、环网柜、配电变压器、重合器、线路调压器、无功补偿电容器的监视与控制。配电终端的有效作用依靠于模拟量采集、数字量采集与控制量输出的功能。
配电终端的采集试验、检测数据是对配电终端缺陷进行挖掘、分析的基础。但是，大量的数据杂乱而无序，存在很多无效的坏数据，需要要对这些数据进行分析，找到配电终端的缺陷，是很困难的，如何克服上述问题，是当前需要解决的问题。
发明内容
本发明目的是为了克服现有的大量数据杂乱而无序，存在很多无效的坏数据，从中分析找到配电终端的缺陷，十分困难的问题。本发明的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，对检测数据进行大数据入库，通过过滤算法，过滤坏的检测数据，存入配电自动化运维大数据仓库，并通过统计分析算法进行配电终端缺陷分析，保证分析的精确性和快速性，具有良好的应用前景。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，包括以下步骤，
步骤(A)，采集配电终端的检测数据，对检测数据进行数据建模，按照模型分类，进行建库，最终将采集的检测数据存入大数据库中；
步骤(B)，根据过滤算法，对过滤大数据库内的坏数据，并存入配电自动化运维大数据仓库，实现对配电自动化运维对象模型、运行数据、巡检采集数据进行统一编码、统一采集、统一存储；
步骤(C)，根据配电自动化运维大数据仓库，配合聚类算法K-means，对进行配电终端缺陷分析，找到配电终端失效、缺陷的原因和规律。
前述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：步骤(A)，所述检测数据，包括状态量数据和模拟量数据，所述状态量数据，包括开关位置、终端状态、开关储能信号灯；所述模拟量数据，包括电流、电压、有功功率、无功功率、功率因素。
前述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：步骤(B)，根据过滤算法，对过滤大数据库内的坏数据，并存入配电自动化运维大数据仓库，包括以下步骤，
(B1)，建立坏数据过滤的规则：根据配电终端正常运行数据，设定上下限阈值，过滤无效数据和各种错误数据；
(B2)，根据坏数据过滤的规则，采用布隆过滤器对大数据库中的检测数据进行过滤；
(B3)，将过滤后的检测数据，继续根据模型库分类，存入配电自动化运维大数据仓库内。
前述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，所述布隆过滤器，利用数组表示一个坏数据过滤的规则约束下的模型库集合，并能判断模型库内的检测数据是否属于这个模型库集合，将不是属于该模型库集合的检测数据过滤掉。
前述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，步骤
(C)，根据配电自动化运维大数据仓库，配合聚类算法K-means，对进行配电终端缺陷分析，找到配电终端失效、缺陷的原因和规律，包括以下步骤，
(C1)，从配电自动化运维大数据仓库中的某个模型库内，随机挑选点当种子点，随机选取k个聚类质心点为μ1，μ2，...，μk∈Rn，表示n个样本点第k个数据点，并选择该模型库内样例I；
(C2)，对样例I计算其应该属于的类，ci＝arg minj||x(i)-uj||2，x(i)为第i个样本、uj为聚类质心点、arg minj是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值，ci为样例I内的个检测数据与k个聚类质心点距离最近的那个类；
(C3)，对各ci类重新计算其的质心，m样本总数、xi第i个样本；
(C4)，判断(C3)得到的质心是否收敛，若不收敛，且返回(C2)以该质心作为样例I计算其所对应的类，直到得到的质心收敛，执行(C5)；若收敛，执行(C5)；
(C5)，根据得到的收敛质心，得到该模型库下的所运行配电终端失效、缺陷的原因和规律。
前述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：(C5)，根据得到的收敛质心，得到该模型库下的所运行配电终端失效、缺陷的原因和规律的方法为将每一组的同类质心族，跟模型库中设定的安全稳定模型以及缺陷、失效模型对比，从而能够得到该模型库下的所运行配电终端失效、缺陷的原因和规律。
本发明的有益效果是：本发明的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，对检测数据进行大数据入库，通过过滤算法，过滤坏的检测数据，存入配电自动化运维大数据仓库，并通过统计分析算法进行配电终端缺陷分析，保证分析的精确性和快速性，具有良好的应用前景。
附图说明
图1是本发明的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图，对本发明做进一步说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，针对配电自动化终端结构形式多样、标准化程度低的现状，对配电终端的试验检测数据进行大数据建库，研究配电终端失效、缺陷的原因和规律，分析配电终端失效的关键环节，建立起配电自动化运维大数据仓库，实现对配电自动化运维对象模型、运行数据、巡检采集数据进行统一编码、统一采集、统一存储，对检测数据先进行坏数据过滤，进而深入对配电终端的缺陷进行挖掘及大数据分析，大数据分析从技术手段上采用了最新的数据分析模型，通过聚类算法K-means，对配电自动化运维大数据仓库内检测数据进行处理，具体过程，如图1所示，包括以下步骤，
步骤(A)，采集配电终端的检测数据，对检测数据进行数据建模，按照模型分类，进行建库，最终将采集的检测数据存入大数据库中，所述检测数据，包括状态量数据和模拟量数据，所述状态量数据，包括开关位置、终端状态、开关储能信号灯；所述模拟量数据，包括电流、电压、有功功率、无功功率、功率因素；所述配电终端包括DTU(配电终端单元)、FTU(馈线远方终端)、TTU(配电变压器远方终端)。
步骤(B)，根据过滤算法，对过滤大数据库内的坏数据，并存入配电自动化运维大数据仓库，实现对配电自动化运维对象模型、运行数据、巡检采集数据进行统一编码、统一采集、统一存储，包括以下步骤，
(B1)，建立坏数据过滤的规则：根据配电终端正常运行数据，设定上下限阈值，过滤无效数据和各种错误数据
(B2)，根据坏数据过滤的规则，采用布隆过滤器对大数据库中的检测数据进行过滤；所述布隆过滤器，利用数组表示一个坏数据过滤的规则约束下的模型库集合，并能判断模型库内的检测数据是否属于这个模型库集合，将不是属于该模型库集合的检测数据过滤掉；
(B3)，将过滤后的检测数据，继续根据模型库分类，存入配电自动化运维大数据仓库内，步骤(A)得到的大数据库中的基础数据是各种配电终端数据的集合，这些数据包含历史数据和实时数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，通过(B1)-(B3)，能够很好的过滤掉；
步骤(C)，根据配电自动化运维大数据仓库，配合聚类算法K-means，对进行配电终端缺陷分析，找到配电终端失效、缺陷的原因和规律，聚类算法K-means，就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大，即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，从而很容易分析，找到配电终端失效、缺陷的原因和规律，具体包括以下步骤，
(C1)，从配电自动化运维大数据仓库中的某个模型库内，随机挑选点当种子点，随机选取k个聚类质心点为μ1，μ2，...，μk∈Rn，表示n个样本点第k个数据点，并选择该模型库内样例I；
(C2)，对样例I计算其应该属于的类，ci＝arg minj||x(i)-uj||2，x(i)为第i个样本、uj为聚类质心点、arg minj是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值，ci为样例I内的个检测数据与k个聚类质心点距离最近的那个类；
(C3)，对各ci类重新计算其的质心，m为样本总数、xi为第i个样本；
(C4)，判断(C3)得到的质心是否收敛，若不收敛，且返回(C2)以该质心作为样例I计算其所对应的类，直到得到的质心收敛，执行(C5)；若收敛，执行(C5)；
(C5)，根据得到的收敛质心，将每一组的同类质心族，跟模型库中设定的安全稳定模型以及缺陷、失效模型对比(通过实体联系ER数据模型建立模型库，根据以往数据使用经验，基于遥测、遥信等基础数据，建立正常和缺陷模型，该模型给出了造成缺陷和失效的原因及规律)，能够得到该模型库下的所运行配电终端失效、缺陷的原因和规律。
综上所述，本发明的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，对检测数据进行大数据入库，通过过滤算法，过滤坏的检测数据，存入配电自动化运维大数据仓库，并通过统计分析算法进行配电终端缺陷分析，保证分析的精确性和快速性，具有良好的应用前景。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：包括以下步骤，
步骤(A)，采集配电终端的检测数据，对检测数据进行数据建模，按照模型分类，进行建库，最终将采集的检测数据存入大数据库中；
步骤(B)，根据过滤算法，对过滤大数据库内的坏数据，并存入配电自动化运维大数据仓库，实现对配电自动化运维对象模型、运行数据、巡检采集数据进行统一编码、统一采集、统一存储；
步骤(C)，根据配电自动化运维大数据仓库，配合聚类算法K-means，对进行配电终端缺陷分析，找到配电终端失效、缺陷的原因和规律。
2.根据权利要求1所述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：步骤(A)，所述检测数据，包括状态量数据和模拟量数据，所述状态量数据，包括开关位置、终端状态、开关储能信号灯；所述模拟量数据，包括电流、电压、有功功率、无功功率、功率因素。
3.根据权利要求1所述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：步骤(B)，根据过滤算法，过滤大数据库内的坏数据，并存入配电自动化运维大数据仓库，包括以下步骤，
(B1)，建立坏数据过滤的规则，根据配电终端正常运行数据，设定对应的上、下限阈值，过滤对应的无效数据和错误数据；
(B2)，根据坏数据过滤的规则，采用布隆过滤器对大数据库中的检测数据进行过滤；
(B3)，将过滤后的检测数据，继续根据模型库分类，存入配电自动化运维大数据仓库内。
4.根据权利要求3所述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：所述布隆过滤器，利用数组表示一个坏数据过滤的规则约束下的模型库集合，并能判断模型库内的检测数据是否属于这个模型库集合，将不是属于该模型库集合的检测数据过滤掉。
5.根据权利要求1所述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：步骤(C)，根据配电自动化运维大数据仓库，配合聚类算法K-means，对进行配电终端缺陷分析，找到配电终端失效、缺陷的原因和规律，包括以下步骤，
(C1)，从配电自动化运维大数据仓库中的某个模型库内，随机挑选点当种子点，随机选取k个聚类质心点为μ1，μ2，...，μk∈Rn，表示n个样本点第k个数据点，并选择该模型库内样例I；
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(C5)，根据得到的收敛质心，得到该模型库下的所运行配电终端失效、缺陷的原因和规律。
6.根据权利要求5所述的基于大数据处理的配电终端缺陷挖掘分析方法，其特征在于：(C5)，根据得到的收敛质心，得到该模型库下的所运行配电终端失效、缺陷的原因和规律的方法为将每一组的同类质心族，跟模型库中设定的安全稳定模型以及缺陷、失效模型对比，从而能够得到该模型库下的所运行配电终端失效、缺陷的原因和规律。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20180518 |