CN117114454B - 一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法及系统，涉及直流套管状态评估技术领域，包括：收集直流套管参数数据；定义设备状态，并进行编码处理；设定自适应的时间窗口，利用Apriori算法进行关联规则挖掘，分析不同设备间的关联规则；根据挖掘出的关联规则，对设备的当前状态进行评估，智能预测设备的未来状态；根据设备状态的评估结果，自适应调整设备维护的策略。本发明提供的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法能够准确评估设备当前状态，提前发现潜在故障，有效预测设备未来的运行趋势。确保设备长期稳定运行，提高工作效率和安全性，降低了维护成本和故障风险，增强了整个系统的协同和灵活性。
Description
技术领域
本发明涉及直流套管状态评估技术领域，具体为一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法及系统。
背景技术
直流套管作为电力系统中的重要组件，其运行状态直接影响着整个电力系统的稳定和安全。然而，现有的直流套管状态评估方法多基于经验和人工判断，缺乏精确和及时的故障诊断能力。特别是在复杂的运行环境下，传统的状态评估方法往往难以捕捉到细微的运行异常，从而可能导致延迟发现和处理潜在的故障。
此外，现有的维护策略多为静态和固定的，缺乏针对具体设备运行状态的动态调整能力。这种情况下，即使设备存在潜在的故障风险，也无法及时采取有效的维护措施，可能进一步加剧设备的损害，甚至可能危及整个系统的稳定运行。
近年来，虽然已经有了一些基于数据挖掘和机器学习的故障诊断和预测方法，但这些方法往往依赖复杂的算法和大量的训练数据，计算成本较高，而且难以直接应用到实际的电力系统中。
因此，亟需一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，能够通过有效的关联规则挖掘，实现对直流套管状态的精确诊断和预测，以及动态调整维护策略，以保障电力系统的稳定和安全运行。这正是本发明力图解决的技术问题。
发明内容
鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：现有的直流套管状态评估方法不够精确，缺乏对故障预测的能力，以及如何通过挖掘直流套管运行数据中的关联规则来提高故障检测和预测的准确性的优化问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，包括：收集直流套管在运行过程中的参数数据，对收集的参数数据进行预处理；定义设备状态，结合历史数据和实时分析进行状态转换概率判断，并进行编码处理；设定自适应的时间窗口，利用Apriori算法进行关联规则挖掘；采用多维关联分析判断考虑不同维度间的复杂关联关系，根据频繁项集生成强关联规则；构建基于协同过滤的判断机制，分析不同设备间的关联规则，优化关联规则挖掘；根据挖掘出的关联规则，对设备的当前状态进行评估，智能预测设备的未来状态；根据设备状态的评估结果，自适应调整设备维护的策略，执行自适应维护策略判断，实现对设备状态的智能管理。
作为本发明所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的一种优选方案，其中：所述参数数据包括直流套管的工作温度、电压、电流、压力、震动频率、环境湿度和冷却液流速；所述预处理包括对收集到的参数数据进行清洗，去除异常值，对缺失值进行填充，将数据标准化为同一数值范围。
作为本发明所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的一种优选方案，其中：所述状态转换概率判断包括收集直流套管历史运行数据，结合收集的参数数据，分析直流套管的运行模式，预测异常趋势，基于Markov统计模型，建立状态的转换概率矩阵，使用历史数据训练模型，计算状态转换的概率，结合实时数据，动态更新状态转换概率，确定设备的最新运行状况，定义设备状态为正常状态A1、异常状态B1及故障状态C1；所述编码处理包括将定义的状态A1、B1和C1分别映射到整数编码，将连续的设备运行状态转换为编码状态序列，将编码后的连续状态序列划分为一系列事务，每个事务表示一组具有时间连续性的设备状态，通过设备的运行周期确定事务的边界。
作为本发明所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的一种优选方案，其中：所述设定自适应的时间窗口包括根据设备的运行周期和状态转换频率动态调整，通过Markov统计模型的结论确定状态转换的概率，利用概率动态选择时间窗口长度，结合Markov统计模型的预测结果与Apriori算法进行第一次关联规则挖掘，识别频繁项集，通过设置支持度和置信度阈值，筛选出初始的强关联规则；对Apriori算法挖掘出的初步关联规则进行多维分析，结合设备运行状态、环境因素和设备参数，从不同维度分析关联性，生成第二次关联规则；通过协同过滤的方法，分析第二次关联规则，发现不同设备之间的隐藏模式和依赖关系，基于设备间的相似性和差异性，利用推荐系统原理，筛选和优化关联规则，生成第三次关联规则；对生成的关联规则进行判断结果检测，若关联规则满足预定的标准通过检测，确定为最终关联规则，若不满足预设的标准未通过判断为存疑规则数据，对存疑规则数据进行二次检测，若调整后二次检测满足预定的标准，判断为误判，确定为最终关联规则，若二次检测后仍不满足预设的标准，判断为不通过检测，分析原因调整后再次检测。
作为本发明所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的一种优选方案，其中：所述对设备的当前状态进行评估包括通过最终关联规则，综合分析过去和当前的设备运行数据，结合预测模型和设备特定的异常趋势，生成状态评估模型，评估结果判断为工作状态A2，异常状态B2及故障状态C2；将所述状态评估模型的评级与所述定义设备状态的评级进行对比，计算综合评分，确定最终当前状态。
所述对比表示为：
；
其中，表示时间窗口长度，/>表示从Markov统计模型中得到的当前状态到下一状态的转换概率，/>表示基于所述转换概率确定合适的时间窗口长度的函数，/>表示根据时间窗口长度和状态转换概率计算得到的权重，/>表示时间窗口长度，/>表示最大的时间窗口长度，/>表示调整权重的函数，/>表示最终的综合评分，/>表示根据时间窗口长度和状态转换概率计算得到的权重，/>表示基于Markov统计模型的评估结果，/>表示基于Apriori算法的评估结果。
所述确定最终当前状态包括当0≤＜0.5时，判断当前最终状态为A3，当0.5≤/>＜0.8时，判断当前最终状态为B3，当0.8≤/>≤1时，判断当前最终状态为C3。
作为本发明所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的一种优选方案，其中：所述预测未来状态包括收集多个数据源的数据，将所述多个数据源的数据整合成事务数据库，每个事务表示一个特定的时间窗口内所有设备的状态和运行条件，进行数据清洗、转换和标准化；在整合后的事务数据库上运行Apriori算法，挖掘出反映设备间关联和状态转换的频繁项集和关联规则，基于挖掘到的关联规则，构建多设备状态转换模型，通过当前状态和多设备状态转换模型，计算未来状态的概率分布，根据设定的阈值和概率最大的未来状态，为设备分配正常状态A4、异常状态B4及故障状态C4；所述自适应调整设备维护的策略包括根据设备当前状态、预测的未来状态及不同设备间的状态预测进行调整维护策略；若当前最终状态为A3且未来状态预测为A4时，设备处于正常工作状态，预测未来将保持正常运行，维护策略为继续监控设备性能，确保其持续稳定运行，不进行额外的维护或调整；若当前状态与未来状态预测不一致时，当预测与实际情况不符时，将启动自适应调整机制，诊断误差源，依据诊断结果调整维护策略；若当前最终状态为A3且未来状态预测为B4时，对设备监控，记录异常趋势，分析预测与实际状态不一致的原因将进行深入分析，根据深入分析结果调整维护策略；若当前最终状态为A3且未来状态预测为C4时，设备面临严重故障风险，立即安排检查和维护，维护策略为防止故障，并评估预测模型的准确性及状态不一致的原因，精准调整预测模型；若当前最终状态为B3且未来状态预测为A4时，对设备监控，调查状态不一致的原因，调整维护策略；若当前最终状态为B3且未来状态预测为B4或C4时，设备将进入异常状态，根据异常趋势规划全面维护，维护策略同步监控一致性，调整预测模型和维护策略，确保设备长期健康运行；若当前最终状态为C3且未来状态预测为A4、B4或C4时，根据故障现象和未来状态的预测，维护策略将优先解决现有故障，并制定针对性的维护计划，当现有故障状态调整为A3时，分析预测和实际状态的不一致性原因，并优化维护流程。
作为本发明所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的一种优选方案，其中：所述自适应调整设备维护的策略还包括考虑相关设备的状态，确定各设备间的连接性和相互作用，生成设备连接图模型，识别潜在的依赖关系，分析不同设备间存在的运行冲突或资源竞争，通过全局分析，确定系统的工作平衡和效率，基于所述全局分析，制定协调措施，引入冗余设计，在设备状态发生改变时，关联设备接管设备工作，制定故障恢复流程，切换安全状态。
本发明的另外一个目的是提供一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法系统，其能通过关联规则挖掘、状态评估和动态维护策略调整，解决了现有技术下故障诊断不及时、维护策略僵化的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法系统，包括：数据处理模块、状态编码模块、关联规则挖掘模块、状态评估模块以及维护策略调整模块；所述数据处理模块用于从直流套管设备中采集运行数据，对采集到的数据进行清洗、标准化和整合，确保数据质量和一致性；所述状态编码模块用于将数据处理模块处理后的数据进行编码，转换为状态序列，分析数据之间的关系和模式，实现对直流套管状态的有效表示；所述关联规则挖掘模块用于采用Apriori算法，对状态编码模块的输出进行分析，挖掘出直流套管状态之间的关联规则，分析状态之间的转换频率和顺序，判断导致故障的状态转换路径；所述状态评估模块用于结合关联规则挖掘模块的输出，对当前直流套管的状态进行评估，识别并预测故障状态；所述维护策略调整模块用于根据状态评估模块的评估结果，动态调整直流套管的维护策略，优化设备运行计划，确保系统的稳定和可靠运行。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明提供的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法能够准确评估设备当前状态，提前发现潜在故障，还能有效预测设备未来的运行趋势。通过自适应维护策略的实施，确保设备长期稳定运行，提高了系统的工作效率和安全性，降低了维护成本和故障风险。同时，与其他设备的协调考虑增强了整个系统的协同和灵活性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的整体流程图。
图2为本发明第二个实施例提供的一种基于Apriori算法的直流套管状态评估系统的整体结构图。
图3为本发明第四个实施例提供的一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法不同阈值实验结果对比图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，包括：
收集直流套管在运行过程中的参数数据，对收集的参数数据进行预处理。
参数数据包括直流套管的工作温度、电压、电流、压力、震动频率、环境湿度和冷却液流速；
预处理包括对收集到的参数数据进行清洗，去除异常值，对缺失值进行填充，将数据标准化为同一数值范围。
定义设备状态，结合历史数据和实时分析进行状态转换概率判断，并进行编码处理。
状态转换概率判断包括收集直流套管历史运行数据，结合收集的参数数据，分析直流套管的运行模式，预测异常趋势，基于Markov统计模型，建立状态的转换概率矩阵，使用历史数据训练模型，计算状态转换的概率，结合实时数据，动态更新状态转换概率，确定设备的最新运行状况，定义设备状态为正常状态A1、异常状态B1及故障状态C1。
正常状态A1：设备运行正常，所有参数在正常范围内。
异常状态B1：设备表现异常，某些参数超出正常范围但不至于造成故障。
故障状态C1：设备出现故障，需要立即干预。
状态转换概率矩阵表示为：
；
其中，表示转换概率矩阵，/>表示从状态X转到状态Y的概率。
实时数据分析与动态更新，收集实时数据：监控设备，获取实时工作温度、电压、电流等参数。
预测异常趋势：分析直流套管的运行模式，依据实时数据和Markov模型预测可能的状态转换。
动态更新概率矩阵：结合实时数据，使用Bayesian更新方法动态更新转换概率矩阵。
初始化状态转换概率矩阵，定义三个状态：正常状态A1、异常状态B1和故障状态C1。利用历史数据，用最大似然估计法计算状态转换的概率，初始化状态转换概率矩阵。实时监控直流套管，定时获取设备的温度、电压、电流、压力、震动频率、环境湿度和冷却液流速等参数。结合设备的实时数据和环境因素，使用阈值法或已训练的分类模型，包括SVM、随机森林来确定设备的当前状态A1、B1或C1。
使用转换概率矩阵预测下一状态，根据当前状态，在转换概率矩阵中找到对应的行，若当前状态是A1，则使用转换概率矩阵的第一行来预测下一个可能的状态。结合新的实时数据，更新转换概率矩阵，通过方法如加权平均或贝叶斯更新来结合新的实时数据更新转换概率矩阵，使用历史数据的加权平均与新观察到的状态转换的统计信息来更新矩阵。动态预测设备的下一个状态，根据新的数据不断更新转换概率矩阵，以反映最新的设备运行情况。通过分析连续的状态转换，根据分析结果采取预警或干预措施，以避免潜在故障。
当需要快速响应的场景中，选择使用随机森林进行分类，并采用加权平均进行快速更新。当需要高精度的场景中，选择使用支持向量机进行分类，并使用贝叶斯更新进行状态转换概率矩阵的动态更新。
需要快速响应的场景包括在某些情况下，直流套管的状态变化可能会迅速发生，需要系统能够在极短的时间内作出响应以防止潜在的故障或损害。
当电网大规模波动超过预设阈值时，判断发生大规模波动，直流套管可能需要快速调整以适应变化，以防止电网中的进一步问题。当温度、湿度等环境因素变化超过预设阈值时，需要直流套管快速调整工作模式以适应新环境。在紧急情况下，直流套管可能需要迅速停机或启动，要求系统能够快速响应并准确执行指令。在这些场景下，选择使用随机森林进行分类，并采用加权平均进行快速更新，以便迅速响应变化并做出决策。
需要高精度的场景包括，在精密制造或加工过程中，直流套管的工作状态必须精确控制，以确保产品的质量和一致性。在需要长期稳定运行的系统中，对直流套管状态的精确评估和控制可以降低故障率，延长设备寿命。编码处理包括将定义的状态A1、B1和C1分别映射到整数编码，将连续的设备运行状态转换为编码状态序列，将编码后的连续状态序列划分为一系列事务，每个事务表示一组具有时间连续性的设备状态，通过设备的运行周期确定事务的边界。选择使用支持向量机进行分类，并使用贝叶斯更新进行状态转换概率矩阵的动态更新，以确保高精度的状态评估和控制。
对设备状态进行编码处理，使得系统可以更有效地处理状态信息：正常状态A1：编码为0，异常状态B1：编码为1，故障状态C1：编码为2。
设定自适应的时间窗口，利用Apriori算法进行关联规则挖掘；采用多维关联分析判断考虑不同维度间的复杂关联关系，根据频繁项集生成强关联规则；构建基于协同过滤的判断机制，分析不同设备间的关联规则，优化关联规则挖掘；
设定自适应的时间窗口包括根据设备的运行周期和状态转换频率动态调整，通过Markov统计模型的结论确定状态转换的概率，利用概率动态选择时间窗口长度，结合Markov统计模型的预测结果与Apriori算法进行第一次关联规则挖掘，识别频繁项集，通过设置支持度和置信度阈值，筛选出初始的强关联规则。
分析Markov模型的状态转移概率，特别是频繁转换的状态，以识别设备的典型行为模式，设定自适应的时间窗口，窗口长度可以根据状态转换的概率或频率进行动态调整。
若某个状态转换非常频繁，则时间窗口可以缩小以捕获更详细的信息。若状态转换较慢，则可以增加窗口长度。
使用历史数据集来计算每个状态到另一状态的转换频率，频率可通过观察每个状态转换在一定时间段内发生的次数来定义。
设定阈值来分类频繁转换和较慢转换的状态，若某个状态转换在一小时内发生超过50次，则可以将其定义为频繁转换的状态，若某个状态转换在一小时内发生少于5次，则可以将其定义为较慢转换的状态。
设定初始时间窗口长度，将初始时间窗口长度设为10分钟。
对于频繁转换的状态，缩小时间窗口的长度，将窗口长度减少50%，使其为5分钟，捕获更详细的信息。
对于较慢转换的状态，增加窗口长度，将窗口长度增加50%，使其为15分钟，减少噪音并捕获长期趋势。
每6小时重新评估状态转换频率，并相应地调整时间窗口长度，若观察到连续3个时间窗口内的状态转换频率持续增加，进一步缩小窗口长度，确保关联规则挖掘的准确性和灵敏度。
对Apriori算法挖掘出的初步关联规则进行多维分析，结合设备运行状态、环境因素和设备参数，从不同维度分析关联性，使用聚类分析、主成分分析技术，生成第二次关联规则。
通过协同过滤的方法，分析第二次关联规则，发现不同设备之间的隐藏模式和依赖关系，基于设备间的相似性和差异性，利用推荐系统原理，筛选和优化关联规则，生成第三次关联规则。
对生成的关联规则进行判断结果检测，若关联规则满足预定的标准通过检测，确定为最终关联规则，若不满足预设的标准未通过判断为存疑规则数据，对存疑规则数据进行二次检测，若调整后二次检测满足预定的标准，判断为误判，确定为最终关联规则，若二次检测后仍不满足预设的标准，判断为不通过检测，分析原因调整后再次检测。
根据挖掘出的关联规则，对设备的当前状态进行评估，智能预测设备的未来状态。
对设备的当前状态进行评估包括通过最终关联规则，综合分析过去和当前的设备运行数据，结合预测模型和设备特定的异常趋势，生成状态评估模型，评估结果判断为工作状态A2，异常状态B2及故障状态C2。
将状态评估模型的评级与定义设备状态的评级进行对比，计算综合评分，确定最终当前状态。
对比表示为：
；
其中，表示时间窗口长度，/>表示从Markov统计模型中得到的当前状态到下一状态的转换概率，/>表示基于所述转换概率确定合适的时间窗口长度的函数，/>表示根据时间窗口长度和状态转换概率计算得到的权重，/>表示时间窗口长度，/>表示最大的时间窗口长度，/>表示调整权重的函数，/>表示最终的综合评分，/>表示根据时间窗口长度和状态转换概率计算得到的权重，/>表示基于Markov统计模型的评估结果，/>表示基于Apriori算法的评估结果。
确定最终当前状态包括当0≤＜0.5时，判断当前最终状态为A3，当0.5≤＜0.8时，判断当前最终状态为B3，当0.8≤/>≤1时，判断当前最终状态为C3。
预测未来状态包括收集多个数据源的数据，将多个数据源的数据整合成事务数据库，每个事务表示一个特定的时间窗口内所有设备的状态和运行条件，进行数据清洗、转换和标准化。
在整合后的事务数据库上运行Apriori算法，挖掘出反映设备间关联和状态转换的频繁项集和关联规则，基于挖掘到的关联规则，构建多设备状态转换模型，通过当前状态和多设备状态转换模型，计算未来状态的概率分布，根据设定的阈值和概率最大的未来状态，为设备分配正常状态A4、异常状态B4及故障状态C4；
根据设备状态的评估结果，自适应调整设备维护的策略，执行自适应维护策略判断，实现对设备状态的智能管理。
自适应调整设备维护的策略包括根据设备当前状态、预测的未来状态及不同设备间的状态预测进行调整维护策略。
若当前最终状态为A3且未来状态预测为A4时，设备处于正常工作状态，预测未来将保持正常运行，维护策略为继续监控设备性能，确保其持续稳定运行，不进行额外的维护或调整。
若当前状态与未来状态预测不一致时，当预测与实际情况不符时，将启动自适应调整机制，诊断误差源，检查数据质量和预测模型的准确性，查找不一致的原因，分析影响预测的关键因素，调整或优化预测模型，根据诊断结果，调整维护策略增加检查频率、更换故障部件。
若当前最终状态为A3且未来状态预测为B4时，对设备监控，记录异常趋势，分析预测与实际状态不一致的原因将进行深入分析，根据深入分析结果调整维护策略，追踪和记录设备的异常趋势，使用机器学习方法识别潜在的问题，对不一致的原因进行深入分析，分析是否发生传感器故障及环境因素变化，根据分析结果，调整维护计划，当发生传感器故障时，针对传感器，通过故障检测工具和专业知识来确定是否是误报、偏差错误、完全失效或其他类型的故障，从故障传感器收集数据，分析与其他传感器和预期输出之间的差异，以帮助确定问题的根源，对故障传感器进行现场修理，重新焊接、清洁或调整传感器组件，若修复不可行，则更换新的传感器，并确保与系统其余部分的兼容性，使用标准工具和程序对整个系统进行重新校准，确保所有传感器的精确配合，运行全面的系统测试以验证修复或替换后的整体性能，并与预期性能进行对比，根据传感器的新数据整合现有模型，利用最新的设备信息和环境参数，重新训练或调整预测模型，设置警报和监测系统来监测未来可能的传感器故障。
当发生环境因素变化时，分析环境影响，通过现场观察和监控数据，识别哪些环境因素如温度、湿度、振动等发生了变化，评估变化对设备性能的具体影响，根据新的环境条件调整设备的操作参数，分析环境变化影响预测模型，进行新的操作条件调整，在新的环境条件下对模型进行测试和验证以确保其准确性，根据需要选择和配置适当的环境监测设备，建立监控计划，以便及时识别和响应未来的环境变化，建立反馈机制，以便将监控数据整合到设备管理系统中，使操作和维护人员能够迅速做出响应。
若当前最终状态为A3且未来状态预测为C4时，设备面临严重故障风险，立即安排检查和维护，维护策略为防止故障，并评估预测模型的准确性及状态不一致的原因，精准调整预测模型，安排紧急检查，通过视觉检查、声学监测、振动分析方法确定潜在问题的具体位置和性质，根据检查结果，进行紧急替换部件，重新校准设备，或者加强冷却和润滑等，利用故障模式和影响分析方法，确定可能的故障源和潜在影响，基于分析结果，制定和执行针对性的预防性维护计划，通过对比设备的实际性能数据与预测模型的输出，来确定预测的准确性，分析可能导致状态不一致的各种因素，通过鱼骨图分析，确定不一致的根本原因，使用新数据重新训练模型，结合新的数据和原因分析的结果，对模型进行重新训练和调整。
若当前最终状态为B3且未来状态预测为A4时，对设备监控，调查状态不一致的原因，调整维护策略，若发生模型失调，对比模型输出与实际设备数据，定位不一致的具体部分，检查训练数据与实际设备数据的差异，并识别是否存在数据偏差或噪声，根据分析结果，选择重新训练模型或者调整模型参数，验证新模型与实际设备数据的一致性，并持续监控。
若发生设备自愈，通过监控工具跟踪设备的恢复过程，记录所有相关数据，详细分析设备自愈的原因和机制，包括物理、化学或机械过程，估自愈对设备的长期性能和寿命的影响，根据自愈数据，调整或重新训练预测模型，并相应地调整维护策略。
若当前最终状态为B3且未来状态预测为B4或C4时，设备将进入异常状态，根据异常趋势规划全面维护，维护策略同步监控一致性，调整预测模型和维护策略，确保设备长期健康运行。
若当前最终状态为C3且未来状态预测为A4、B4或C4时，根据故障现象和未来状态的预测，维护策略将优先解决现有故障，并制定针对性的维护计划，当现有故障状态调整为A3时，分析预测和实际状态的不一致性原因，并优化维护流程。
优化维护流程包括当存在不相关或冗余特征时改变特征选择方法，当数据中存在随机误差或不一致性时检查和校准传感器以减少噪声，当存在明显的离群点或不合逻辑的读数时应用数据清理技术以消除异常值和错误读数，当缺失数据或数据完整性受损时增加数据的校验规则以确保数据完整性和准确性，当发现设备间的交互关系不协调或冲突时重新评估和调整设备之间的依赖关系和协同操作，当设备间的时间安排造成效率下降或冲突时更改调度策略，当某个设备的故障或不正常行为影响其他设备时增加隔离措施，当当前架构经常导致设备间的冲突或效率问题时重新设计系统架构以减少潜在的冲突和依赖。
自适应调整设备维护的策略还包括考虑相关设备的状态，确保整个系统的协调和稳定运行，确定各设备间的连接性和相互作用，识别潜在的依赖关系，分析不同设备间存在的运行冲突或资源竞争，通过全局分析，确定整个系统的工作平衡和效率，基于全局分析，制定协调措施，引入冗余设计，在设备故障时，关联设备及时接管其工作，制定故障恢复流程，在任何设备故障情况下，系统切换到安全状态。
建立设备间的连接图模型，表示不同设备间的相互作用和依赖关系，识别设备间的潜在依赖关系及分析设备间可能存在的资源竞争和运行冲突，通过全局分析，确定系统的工作平衡和效率，找出可能的瓶颈和优化点。当发生异常判断时调整设备的运行顺序、工作周期，减轻资源竞争，引入冗余设计，添加备用设备，确保关键设备故障时的平稳过渡。
制定故障恢复流程，定义在不同设备故障情况下的响应措施和切换方案，当系统中的任何设备从正常运行状态转变到不正常或潜在的故障状态时，系统应立即启动故障检测机制，使用传感器和监控工具，确切地识别哪个设备出现问题并判断设备的具体状态，通过设备间的连接图模型，快速确定故障设备的上下游设备和相关依赖关系，分析设备间可能存在的资源竞争和运行冲突，判断故障是否会导致整个系统的工作平衡和效率受到影响，若设备处于B状态，考虑暂时调整设备的运行顺序和工作周期，以减轻与其他设备的资源竞争和冲突，保证系统稳定运行，若设备转变到C状态，采取紧急恢复措施，根据设备的关键性，为关键设备提供备用设备或冗余设计，在设备完全失效时，立即切换到备用设备，在切换过程中，确保数据完整性、系统连续性，减少切换时间，考虑到故障设备的关联和冲突关系，对系统中的其他设备进行调整，确保系统达到新的工作平衡，分析故障原因，避免未来类似故障的发生，根据故障经验，持续优化恢复流程和策略，确保系统在未来的故障中更快速、有效地恢复。
实施例2
参照图2，为本发明的一个实施例，提供了一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法系统，包括：数据处理模块、状态编码模块、关联规则挖掘模块、状态评估模块以及维护策略调整模块。
数据处理模块用于从直流套管设备中采集运行数据，对采集到的数据进行清洗、标准化和整合，确保数据质量和一致性。
状态编码模块用于将数据处理模块处理后的数据进行编码，转换为状态序列，分析数据之间的关系和模式，实现对直流套管状态的有效表示。
关联规则挖掘模块用于采用Apriori算法，对状态编码模块的输出进行分析，挖掘出直流套管状态之间的关联规则，分析状态之间的转换频率和顺序，判断导致故障的状态转换路径。
状态评估模块用于结合关联规则挖掘模块的输出，对当前直流套管的状态进行评估，识别并预测故障状态。
维护策略调整模块用于根据状态评估模块的评估结果，动态调整直流套管的维护策略，优化设备运行计划，确保系统的稳定和可靠运行。
实施例3
本发明的一个实施例，其不同于前两个实施例的是：
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置）、便携式计算机盘盒（磁装置）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器）、光纤装置以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
实施例4
如图3所示，为本发明的一个实施例，提供了一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。
获取直流套管设备的历史运行数据，包括正常运行和各种故障状态的数据，从设备数据库中导出直流套管设备的历史运行数据，确保数据包括电流、电压、温度等关键指标，对于故障数据，确保有故障类型、故障发生时间、故障持续时间等关键信息，数据应涵盖至少过去一年的运行记录，以便有足够的数据进行准确评估。
使用数据清洗工具去除重复或不完整的记录，对数据进行归一化或标准化，确保不同指标之间可以进行合理对比，对缺失值进行处理：可以选择删除、填充或使用插值方法进行补全，对异常值进行检测和处理，例如使用箱线图或其他统计方法找出并去除异常值。
分别应用我方发明方法及传统方法，使用基于Apriori算法的方法进行直流套管状态评估，根据历史数据，使用Apriori算法找出设备运行状态与潜在故障之间的关联规则，根据关联规则，为设备当前运行状态打分或分类，预测潜在故障，记录评估结果和评估时间。
使用传统方法进行直流套管状态评估，根据传统的经验规则和阈值，对设备运行数据进行评估，为设备当前运行状态打分或分类，预测潜在故障，记录评估结果和评估时间。
对比两种方法的评估结果，记录实际故障预测准确率，对比两种方法的评估时间和故障检测速度，实验结果如表1所示。
表1 实验结果对比表
本发明方法在评估时间和故障检测速度方面均优于传统方法，传统方法通常固定于特定参数和经验规则，难以适应不同设备和运行环境，在故障检测速度上较慢，导致错过故障的早期预警，传统方法仅依赖于某些固定参数和经验规则，导致其在准确率上较低。
本发明方法从大量数据中挖掘出设备运行状态与潜在故障之间的关联规则，因此能更准确地预测设备的运行状态和潜在故障。
传统方法仅仅人工设定的阈值和经验规则，依据历史数据和设备工程师的经验，设定电流、电压、温度等参数的正常运行范围，实时监测设备运行状态，与阈值进行对比，当参数超出阈值范围时，进行故障预测，并可能需要人工进一步核实。
但是传统方法阈值通常是固定的，难以适应不同设备和环境条件的变化，经验规则可能难以捕捉所有潜在故障，特别是当出现非常规故障时，人工核实的过程可能耗时较长，导致故障检测的延迟。
本发明方法从设备收集大量运行数据，包括但不限于电流、电压、温度等参数，然后进行清洗和预处理，通过Apriori算法从历史数据中自动学习设备运行状态和故障之间的关联规则，结合关联规则，对设备当前运行状态进行实时分析和预测，以发现潜在故障。不依赖人工经验，从数据中学习，能捕捉到人类可能忽略的复杂模式，根据不同设备和运行环境的实际数据进行自我调整和优化，自动化的分析和预测可以显著减少人工参与，提高运维效率。
我方发明方法明显优于传统方法：在准确率、响应速度和灵活性方面，我方发明方法都表现出显著优势。
传统方法的局限性：虽然适用于一些简单场景，但其准确率和灵活性的局限性在复杂的工业环境中可能成为制约因素。我方发明方法的前景广阔：不仅适用于当前实验的设备类型，还可能广泛适用于其他工业设备和场景，具有广泛的应用前景。
通过仿真实验进行科学论证，首先，收集直流套管的工作温度、电压、电流等参数数据，收集结果如表2所示，预处理数据以清洗异常值和标准化。
表2 参数数据收集表
如图3所示，在阈值从0增加到0.5的区间内，故障概率相对平缓地增加。然而，在阈值达到0.5后，故障概率急剧增加，直到阈值为0.8，达到故障极值，根据不同阈值情况下进行模拟实验，最终判断故障发生概率，当阈值过大时，就会有漏识别现象，应识别为故障发生但是没有被判定，对后续预测造成不良影响，当阈值过小时，就会有错识别现象发生，不会发生故障但是被判定为发生故障，影响后续预测，根据实验结果，最终确定阈值当0≤＜0.5时，判断当前最终状态为A3，当0.5≤/>＜0.8时，判断当前最终状态为B3，当0.8≤/>≤1时，判断当前最终状态为C3。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，其特征在于，包括：
收集直流套管在运行过程中的参数数据，对收集的参数数据进行预处理；
定义设备状态，结合历史数据和实时分析进行状态转换概率判断，并进行编码处理；
设定自适应的时间窗口，利用Apriori算法进行关联规则挖掘；
采用多维关联分析判断考虑不同维度间的复杂关联关系，根据频繁项集生成强关联规则；
构建基于协同过滤的判断机制，分析不同设备间的关联规则，优化关联规则挖掘；
根据挖掘出的关联规则，对设备的当前状态进行评估，智能预测设备的未来状态；
根据设备状态的评估结果，自适应调整设备维护的策略，执行自适应维护策略判断，实现对设备状态的智能管理；
所述设定自适应的时间窗口包括根据设备的运行周期和状态转换频率动态调整，通过Markov统计模型的结论确定状态转换的概率，利用概率动态选择时间窗口长度，结合Markov统计模型的预测结果与Apriori算法进行第一次关联规则挖掘，识别频繁项集，通过设置支持度和置信度阈值，筛选出初始的强关联规则；
对Apriori算法挖掘出的初步关联规则进行多维分析，结合设备运行状态、环境因素和设备参数，从不同维度分析关联性，生成第二次关联规则；
通过协同过滤的方法，分析第二次关联规则，发现不同设备之间的隐藏模式和依赖关系，基于设备间的相似性和差异性，利用推荐系统原理，筛选和优化关联规则，生成第三次关联规则；
对生成的关联规则进行判断结果检测，若关联规则满足预定的标准通过检测，确定为最终关联规则，若不满足预设的标准未通过判断为存疑规则数据，对存疑规则数据进行二次检测，若调整后二次检测满足预定的标准，判断为误判，确定为最终关联规则，若二次检测后仍不满足预设的标准，判断为不通过检测，分析原因调整后再次检测。
2.如权利要求1所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，其特征在于：所述参数数据包括直流套管的工作温度、电压、电流、压力、震动频率、环境湿度和冷却液流速；
所述预处理包括对收集到的参数数据进行清洗，去除异常值，对缺失值进行填充，将数据标准化为同一数值范围。
3.如权利要求2所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，其特征在于：所述状态转换概率判断包括收集直流套管历史运行数据，结合收集的参数数据，分析直流套管的运行模式，预测异常趋势，基于Markov统计模型，建立状态的转换概率矩阵，使用历史数据训练模型，计算状态转换的概率，结合实时数据，动态更新状态转换概率，确定设备的最新运行状况，定义设备状态为正常状态A1、异常状态B1及故障状态C1；
所述编码处理包括将定义的状态A1、B1和C1分别映射到整数编码，将连续的设备运行状态转换为编码状态序列，将编码后的连续状态序列划分为一系列事务，每个事务表示一组具有时间连续性的设备状态，通过设备的运行周期确定事务的边界。
4.如权利要求3所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，其特征在于：所述对设备的当前状态进行评估包括通过最终关联规则，综合分析过去和当前的设备运行数据，结合预测模型和设备特定的异常趋势，生成状态评估模型，评估结果判断为工作状态A2，异常状态B2及故障状态C2；
将所述状态评估模型的评级与所述定义设备状态的评级进行对比，计算综合评分，确定最终当前状态；
所述对比表示为，
t＝f(p)
Sfinal＝w(t,p)·S1+(1-w(t,p))·S2
其中，t表示时间窗口长度，p表示从Markov统计模型中得到的当前状态到下一状态的转换概率，f表示基于所述转换概率确定合适的时间窗口长度的函数，w(t,p)表示根据时间窗口长度和状态转换概率计算得到的权重，t表示时间窗口长度，T表示最大的时间窗口长度，g表示调整权重的函数，Sfinal表示最终的综合评分，w(t,p)表示根据时间窗口长度和状态转换概率计算得到的权重，S1表示基于Markov统计模型的评估结果，S2表示基于Apriori算法的评估结果；
所述确定最终当前状态包括当0≤Sfinal＜0.5时，判断当前最终状态为A3，当0.5≤Sfinal＜0.8时，判断当前最终状态为B3，当0.8≤Sfinal≤1时，判断当前最终状态为C3。
5.如权利要求4所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，其特征在于：所述预测设备的未来状态包括收集多个数据源的数据，将所述多个数据源的数据整合成事务数据库，每个事务表示一个特定的时间窗口内所有设备的状态和运行条件，进行数据清洗、转换和标准化；
在整合后的事务数据库上运行Apriori算法，挖掘出反映设备间关联和状态转换的频繁项集和关联规则，基于挖掘到的关联规则，构建多设备状态转换模型，通过当前状态和多设备状态转换模型，计算未来状态的概率分布，根据设定的阈值和概率最大的未来状态，为设备分配正常状态A4、异常状态B4及故障状态C4；
所述自适应调整设备维护的策略包括根据设备当前状态、预测的未来状态及不同设备间的状态预测进行调整维护策略；
若当前最终状态为A3且未来状态预测为A4时，设备处于正常工作状态，预测未来将保持正常运行，维护策略为继续监控设备性能，确保其持续稳定运行，不进行额外的维护或调整；
若当前状态与未来状态预测不一致时，当预测与实际情况不符时，将启动自适应调整机制，诊断误差源，依据诊断结果调整维护策略；
若当前最终状态为A3且未来状态预测为B4时，对设备监控，记录异常趋势，分析预测与实际状态不一致的原因将进行深入分析，根据深入分析结果调整维护策略，若当前最终状态为A3且未来状态预测为C4时，设备面临严重故障风险，立即安排检查和维护，维护策略为防止故障，并评估预测模型的准确性及状态不一致的原因，精准调整预测模型，若当前最终状态为B3且未来状态预测为A4时，对设备监控，调查状态不一致的原因，调整维护策略，若当前最终状态为B3且未来状态预测为B4或C4时，设备将进入异常状态，根据异常趋势规划全面维护，维护策略同步监控一致性，调整预测模型和维护策略，确保设备长期健康运行，若当前最终状态为C3且未来状态预测为A4、B4或C4时，根据故障现象和未来状态的预测，维护策略将优先解决现有故障，并制定针对性的维护计划，当现有故障状态调整为A3时，分析预测和实际状态的不一致性原因，并优化维护流程。
6.如权利要求5所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法，其特征在于：所述自适应调整设备维护的策略还包括考虑相关设备的状态，确定各设备间的连接性和相互作用，生成设备连接图模型，识别潜在的依赖关系，分析不同设备间存在的运行冲突或资源竞争，通过全局分析，确定系统的工作平衡和效率，基于所述全局分析，制定协调措施，引入冗余设计，在设备状态发生改变时，关联设备接管设备工作，制定故障恢复流程，切换安全状态。
7.一种采用如权利要求1～6任一所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的系统，其特征在于，包括：数据处理模块、状态编码模块、关联规则挖掘模块、状态评估模块以及维护策略调整模块；
所述数据处理模块用于从直流套管设备中采集运行数据，对采集到的数据进行清洗、标准化和整合，确保数据质量和一致性；
所述状态编码模块用于将数据处理模块处理后的数据进行编码，转换为状态序列，分析数据之间的关系和模式，实现对直流套管状态的有效表示；
所述关联规则挖掘模块用于采用Apriori算法，对状态编码模块的输出进行分析，挖掘出直流套管状态之间的关联规则，分析状态之间的转换频率和顺序，判断导致故障的状态转换路径；
所述状态评估模块用于结合关联规则挖掘模块的输出，对当前直流套管的状态进行评估，识别并预测故障状态；
所述维护策略调整模块用于根据状态评估模块的评估结果，动态调整直流套管的维护策略，优化设备运行计划，确保系统的稳定和可靠运行。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的基于Apriori算法的直流套管状态评估方法的步骤。
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| CN (1) | CN117114454B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109191011A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-01-11 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于Apriori算法的直流套管状态评估方法及装置 |
| CN114930301A (zh) * | 2019-12-09 | 2022-08-19 | 维萨国际服务协会 | 分布式系统中的故障预测 |
| CN115034671A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-09-09 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 基于关联规则与聚类的二次系统信息故障分析方法 |
| CN116016121A (zh) * | 2023-03-24 | 2023-04-25 | 卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司 | 告警数据的关联数据确定方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116662673A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-08-29 | 西安银信博锐信息科技有限公司 | 基于数据监控的用户偏好数据分析方法 |
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2023
- 2023-10-25 CN CN202311386547.5A patent/CN117114454B/zh active Active
Patent Citations (5)
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