CN110232399A - 基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于集对分析和K‑means聚类的输电设备缺陷分析方法和系统，该方法包括获取输电设备缺陷离散数据和变电设备资产类数据；对输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据进行K‑means聚类划分；对K‑means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理；基于同构化处理后的缺陷数据和所获取的变电设备资产类数据来建立设备及缺陷关联关系；将所建立的设备及缺陷关联关系进行统一分析，以建立初步的群集缺陷信息，并通过概率分析和占比分析生成最终的群集缺陷库；基于所生成最终的群集缺陷库来对输电设备的缺陷进行分析。本方法能够为输变电设备缺陷的分析及处理提供科学有效的帮助，同时为缺陷故障的预警奠定基础，有利于支撑电网的安全稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及电力分析技术领域，具体涉及一种基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法和系统。
背景技术
随着电力系统建设的飞速发展，输变电设备种类越来越多，生产输变电设备的厂家也越来越多。由于厂家的差异、设备的差异、制造工艺以及材料的差异，同种设备不同厂家的设备缺陷存在很大的差别，大量的厂家和设备的良性竞争带来的输变电设备缺陷数量以及种类与日俱增。数量庞大、种类繁多的输变电设备缺陷已经逐渐影响到电网的安全稳定运行，对输变电设备的缺陷管理以及设备的健康运转提出了新的挑战。为了支撑电网的安全稳定运行为，加强输变电设备的缺陷管理，提高设备健康水平，对输变电设备缺陷数据的收集以及管理变成了电力运行的一个重要环节。
然而，目前输变电设备缺陷数据杂乱无章，不能将输变电设备缺陷归类处理，缺少统一的输变电设备缺陷管理方式，形成了大量的历史杂乱数据，无法依据散乱的历史数据支撑电力设备缺陷管理，造成了对输变电设备缺陷数据的收集以及管理的阻碍。
发明内容
为了解决输变电设备缺陷数据杂乱无章，不能将输变电设备缺陷归类处理的技术问题，本发明实施例提供了一种基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法和系统
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明实例提供了一种基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法，包括：
获取输电设备缺陷离散数据和变电设备资产类数据；
对输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据进行K-means聚类划分，以实现缺陷数据的梳理；
对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理；
基于同构化处理后的缺陷数据和所获取的变电设备资产类数据来建立设备及缺陷关联关系；
将所建立的设备及缺陷关联关系进行统一分析，以建立初步的群集缺陷信息，并通过概率分析和占比分析生成最终的群集缺陷库；
基于所生成最终的群集缺陷库来对输电设备的缺陷进行分析。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析系统，包括：
输电设备缺陷离散数据模块，用于获取输电设备缺陷离散数据；
变电设备资产类数据模块，用于获取变电设备资产类数据；
K-means聚类划分模块，用于对输电设备缺陷离散数据进行K-means聚类划分，以实现缺陷数据的梳理；
缺陷数据机构话模块，用于对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理；
设备缺陷及资产聚类模块，用于对变电设备资产类数据和同构化处理后的缺陷数据进行处理，以建立设备及缺陷关联关系；
群集缺陷分析模块，用于对所的建立设备及缺陷关联关系进行处理，以形成变电设备群集缺陷。
本发明的有益效果在于：
本实施例提供的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法通过采用K-means聚类划分来对输电设备缺陷数据进行收集管理，实现了对输变电设备缺陷数据的收集以及管理的科学性及有效性。基于集对分析K-means聚类的输电设备缺陷分析方法，能够充分聚类各个不同厂家不同设备类型下的缺陷现象以及缺陷分析成果，同时结合专家对缺陷的处理及预防措施，形成一套完整的输变电设备群集缺陷库，为输变电设备缺陷的分析及处理提供科学有效的帮助，同时为缺陷故障的预警奠定基础，有利于支撑电网的安全稳定运行。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析系统的组成框图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：
参阅图1所示，本实施例提供的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法包括：
101、获取输电设备缺陷离散数据和变电设备资产类数据；
102、对输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据进行K-means聚类划分，以实现缺陷数据的梳理；也就是说，通过此步骤可实现对缺陷数据进行统一的
103、对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理以为后续步骤的数据分析奠定基础；
104、基于同构化处理后的缺陷数据和所获取的变电设备资产类数据来建立设备及缺陷关联关系；由于经过聚类和同构化处理的数据更加准确可用，可对电网设备进行质量评价，首先从设备绩效最大化角度出发推断出从设备缺陷发生情况、设备故障发生情况、设备寿命三个方面构建设备质量评价模型；然后，建立设备缺陷率评价模型(设备故障率评价模型)，设备寿命评价模型技术方案；接着，基于生产管理系统中也就是资产类数据对设备缺陷、故障、退役等运行数据，并考虑不同设备投运年限、缺陷故障严重等级以及由于质量问题提前退役等因素的影响，构建了相对完整的设备缺陷率、故障率和设备寿命评价模型，最终形成电网设备质量的整体评价，为设备选型采购、设备运维策略优化提供更为科学的决策依据；
106、将所建立的设备及缺陷关联关系进行统一分析，以建立初步的群集缺陷信息，并通过概率分析和占比分析生成最终的群集缺陷库；
107、基于所生成最终的群集缺陷库来对输电设备的缺陷进行分析。
由此可知，本实施例提供的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法通过采用K-means聚类划分来对输电设备缺陷数据进行收集管理，实现了对输变电设备缺陷数据的收集以及管理的科学性及有效性。基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法，能够充分聚类各个不同厂家不同设备类型下的缺陷现象以及缺陷分析成果，同时结合专家对缺陷的处理及预防措施，形成一套完整的输变电设备群集缺陷库，为输变电设备缺陷的分析及处理提供科学有效的帮助，同时为缺陷故障的预警奠定基础，有利于支撑电网的安全稳定运行。
具体地，该对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理为：采用数据分布图法对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异常检测将不在分布区间中数据采用灰度预测方法进行异常值修正，从而得到相对准确和标准的测量值，提高融合数据的准确性
具体地，该对输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据进行K-means聚类划分包括：
步骤1、从n个输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据随机选取k个对象作为初始簇中心；n和k均为正整数；
步骤2、计算每个簇的平均值，并用该平均值代表相应的簇；
步骤3、根据每个缺陷数据与各个簇中心的距离，分配给最近的簇；
步骤4、转至步骤2，重新计算每一个簇的平均值，直到满足准则函数不再明显变化或者聚类的对象不再变化才停止；所述准则函数定义为：
其中，E为只是数据集中所有对象与相应类聚中心的均方差之和，p为给定的数据对象，mi为ci聚类的均值(p和m均是多维的)。
K-means算法实现简单，运算效率也非常的高，适合对大型数据集进行分析处理，算法的时间复杂度为O(tkn)。缺点是不能作用于非凸集的数据。算法对类球形且大小差别不大的类簇有很好的表现，但不能发现形状任意和大小差别很大的类簇，且聚类结果易受噪声数据影响。
因此还可以同时采用分类个数的确定。
采用Calinski-Harabasz准则对k值进行迭代：
其中SSB为类间方差，SSW为类内方差为复杂度，VRCk越大，聚类效果越好。
本方法主要采用集对分析方法对缺陷进行分析，得出结论。用集对分析联系数学处理不确定性问题的优点在于能够从宏观和微观两个方面来对确定性与不确定性进行相互转化，从而得到与实际情况相一致的结论。
集对分析中不少理论和方法都是由联系度直接导出的，由联系度脱胎而来的联系数在集对分析的深入研究中有着极为重要的位置和意义。联系数是把具有一定联系的两个集合的确定性测度与不确定性测度联系在一起的一种结构函数，它的表达式为：
其中集对所具有的特性总数记为N；集对中两个集合具有的相同特性个数记为S；集对中两个集合具有的彼此对立的特性个数记为P；在其它剩下的F个特性中，满足关系F＝N-S-P，为集对中两个集合既不共同具有、也不相互对立的特性个数；称为比值：S/N表示两个集合的同一度；F/N表示两个集合的差异度；P/N表示两个集合的对立度。
若记则联系数u＝a+bi+cj，在联系数u中，i为差异度标识符号或相应的系数，取值范围为[-1,1]，j为联系数u的对立度标记符号或相应的系数，在定量计算施计算时，可根据实际应用背景取1或-1，根据上述分析可知，a、b、c满足归一化条件
联系数作为集对分析中处理不确定性的重要数学工具，它的意义主要体现在以下三个方面：
(1)联系数把所表示出来的那个可确定数与我们所考虑的这个可确定数的所在范围联系起来。比如说，0.6可以与10联系起来，则此时的“不确定项”应该为9.4i，0.6也可以与100联系起来，则此时的“不确定项”应为99.4i，范围不一样则联系数的表达式也不一样。
(2)联系数实质上是数与值的组合，即将一个确定数与不同的范围结合起来从而取到不同的值。
(3)联系数把一定范围内的可确定量和不确定量联系起来，构成了一个确定不确定系统。例如，当0.6这个数与l相联系时，这个0.6的表达式为0.6+0.4，当i在(1,1)之间视不同情况取值时，这个式子的值有可能大于0.6，也有可能小于0.6，还有可能等于0.6。
2)联系数伴随函数
赵克勤提出的偏联系数实际上是一种反映研究对象发展趋势的伴随函数定义，它具体被分为偏正联系数、偏负联系数以及全偏联系数等几种不同类型。
定义1：设u＝a+bi+cj，则称为偏正联系数，在偏正联系数中有： 偏正联系数是联系数的正向发展趋势联系数，表示的是联系数的正向变化趋势。
定义2：设u＝a+bi+cj，则称为偏负联系数，在偏负联系数中有： 偏负联系数是联系数的负向发展趋势联系数，表示的是联系数的负向变化趋势。
定义3：设u＝a+bi+cj，则称为偏负联系数，在偏负联系数中有：偏全联系数表示的是联系数的同异反变化趋势。
利用偏联系数理论建立决策模型，往往会先将给定的数据建立决策矩阵并初始化处理决策矩阵，然后将其转化为对应的联系数，计算矩阵联系数加权平均联系数，最后利用偏联系数准则进行排序。偏联系数的态势可根据c的值将决策分为可行、一般和不可行三类：时，表明决策方案一般；时，表明决策方案不可行；表明决策方案可行。即决策方案的优劣与的值呈反比。
相应地，本实施例还提供了一种基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析系统，如图2所示，包括：
输电设备缺陷离散数据模块201，用于获取输电设备缺陷离散数据；
变电设备资产类数据模块202，用于获取变电设备资产类数据；
K-means聚类划分模块203，用于对输电设备缺陷离散数据进行K-means聚类划分，以实现缺陷数据的梳理；
缺陷数据机构话模块204，用于对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理；
设备缺陷及资产聚类模块205，用于对变电设备资产类数据和同构化处理后的缺陷数据进行处理，以建立设备及缺陷关联关系；
群集缺陷分析模块206，用于对所的建立设备及缺陷关联关系进行处理，以形成变电设备群集缺陷。
由于基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析系统的各组成模块的工作原理和上述输电设备缺陷分析的各个步骤相对应，在此就不再赘述
其中，该群集缺陷分析模块通过概率分析和占比分析来分析缺陷部位、缺陷设备、缺陷表象、设备型号、缺陷原因、处理措施以及设备厂家来生成群集缺陷库。
而该K-means聚类划分模块包括自动化融合聚类单元和人工聚类单元；所述自动聚类单元按照预定设定的方式来对输电设备缺陷离散数据进行自动分类；所述人工聚类单元通过人工操作的方式来对输电设备缺陷离散数据进行分类，以实现自动和人工分类，保证缺陷数据分类的准确性。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法，其特征在于，包括：
获取输电设备缺陷离散数据和变电设备资产类数据；
对输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据进行K-means聚类划分，以实现缺陷数据的梳理；
对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理；
基于同构化处理后的缺陷数据和所获取的变电设备资产类数据来建立设备及缺陷关联关系；
将所建立的设备及缺陷关联关系进行统一分析，以建立初步的群集缺陷信息，并通过概率分析和占比分析生成最终的群集缺陷库；
基于所生成最终的群集缺陷库来对输电设备的缺陷进行分析。
2.如权利要求1所述的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法，其特征在于，所述对输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据进行K-means聚类划分包括：
步骤1、从n个输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据随机选取k个对象作为初始簇中心；n和k均为正整数；
步骤2、计算每个簇的平均值，并用该平均值代表相应的簇；
步骤3、根据每个缺陷数据与各个簇中心的距离，分配给最近的簇；
步骤4、转至步骤2，重新计算每一个簇的平均值，直到满足准则函数不再明显变化或者聚类的对象不再变化才停止；所述准则函数定义为：
其中，E为只是数据集中所有对象与相应类聚中心的均方差之和，p为给定的数据对象，mi为ci聚类的均值。
3.如权利要求1所述的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析方法，其特征在于，所述对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理为：采用数据分布图法对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异常检测将不在分布区间中数据采用灰度预测方法进行异常值修正。
4.一种基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析系统，其特征在于，包括：
输电设备缺陷离散数据模块，用于获取输电设备缺陷离散数据；
变电设备资产类数据模块，用于获取变电设备资产类数据；
K-means聚类划分模块，用于对输电设备缺陷离散数据进行K-means聚类划分，以实现缺陷数据的梳理；
缺陷数据机构话模块，用于对K-means聚类划分后的缺陷数据进行异构数据同构化处理；
设备缺陷及资产聚类模块，用于对变电设备资产类数据和同构化处理后的缺陷数据进行处理，以建立设备及缺陷关联关系；
群集缺陷分析模块，用于对所的建立设备及缺陷关联关系进行处理，以形成变电设备群集缺陷。
5.如权利要求4所述的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析系统，其特征在于，所述K-means聚类划分模块用于对输电设备缺陷离散数据进行K-means聚类划分，以实现缺陷数据的梳理的过程包括：
步骤1、从n个输电设备缺陷离散数据中的缺陷数据随机选取k个对象作为初始簇中心；n和k均为正整数；
步骤2、计算每个簇的平均值，并用该平均值代表相应的簇；
步骤3、根据每个缺陷数据与各个簇中心的距离，分配给最近的簇；
步骤4、转至步骤2，重新计算每一个簇的平均值，直到满足准则函数不再明显变化或者聚类的对象不再变化才停止；所述准则函数定义为：
其中，E为只是数据集中所有对象与相应类聚中心的均方差之和，p为给定的数据对象，mi为ci聚类的均值。
6.如权利要求4所述的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析系统，其特征在于，所述群集缺陷分析模块通过概率分析和占比分析来分析缺陷数据中的缺陷部位、缺陷设备、缺陷表象、设备型号、缺陷原因、处理措施以及设备厂家来生成群集缺陷库。
7.如权利要求4所述的基于集对分析和K-means聚类的输电设备缺陷分析系统，其特征在于，所述K-means聚类划分模块包括自动化融合聚类单元和人工聚类单元；所述自动聚类单元按照预定设定的方式来对输电设备缺陷离散数据进行自动分类；所述人工聚类单元通过人工操作的方式来对输电设备缺陷离散数据进行分类。
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