一種適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，包括以下步驟：對(duì)變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)處理；對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行離散時(shí)間劃分，形成數(shù)據(jù)集；進(jìn)行變電站數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘；對(duì)變電站新增數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，實(shí)現(xiàn)變電站新增數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘；將所述數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)外輸出。采用數(shù)據(jù)權(quán)重計(jì)數(shù)，使得數(shù)據(jù)規(guī)則強(qiáng)度有了量化指標(biāo)，便于后續(xù)應(yīng)用分析和處理；新增數(shù)據(jù)挖掘采用分離式動(dòng)態(tài)挖掘，獨(dú)立對(duì)新增數(shù)據(jù)塊進(jìn)行操作，極大提高算法效率，并實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)的定期自學(xué)習(xí)和自動(dòng)更新。本發(fā)明為智能變電站高級(jí)應(yīng)用提供可靠的同一事件數(shù)據(jù)，提高智能變電站安全運(yùn)行水平。
【專利說(shuō)明】一種適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)自動(dòng)化【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著國(guó)家智能電網(wǎng)建設(shè)工作逐步推薦，智能變電站已進(jìn)入全面建設(shè)階段，智能變電站相較于傳統(tǒng)變電站和數(shù)字變電站的重要區(qū)別之一就是智能變電站集成了大量智能電子設(shè)備，信息化、數(shù)字化和互動(dòng)化程度得以提升，帶來(lái)數(shù)據(jù)量的大幅增加。而智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)則建立了全站統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)，不同子系統(tǒng)及設(shè)備的數(shù)據(jù)集中存放在統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)中，雖然信息量有了量的提高，但還沒(méi)有提出針對(duì)大量數(shù)據(jù)的有效數(shù)據(jù)處理方法。目前智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的信息分類和檢索大多采用按時(shí)間、按間隔、按告警等級(jí)等進(jìn)行過(guò)濾和篩選，在進(jìn)行信息綜合分析和智能告警分析處理時(shí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)僅僅能獲得單個(gè)數(shù)據(jù)的信息，數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性無(wú)法通過(guò)常規(guī)手段獲取，導(dǎo)致智能變電站高級(jí)應(yīng)用還停留在使用固定規(guī)則庫(kù)的基礎(chǔ)上，無(wú)法實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的智能分析和告警功能。
[0003]隨著國(guó)家電網(wǎng)公司“三集五大”體系建設(shè)的深入，尤其是“大運(yùn)行、大檢修”的發(fā)展建設(shè)，對(duì)主站系統(tǒng)的建設(shè)提出了更高的智能化要求。新需求的提出也使得主站系統(tǒng)對(duì)變電站的數(shù)據(jù)需求有了重大改變，不再局限于傳統(tǒng)的“四遙”信息和控制命令信息，更多的需要變電站的全景信息(如電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行信息、一二次設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息、設(shè)備臺(tái)賬和配置信息、模型圖形文件等)以及大量預(yù)處理后的結(jié)果信息(智能告警信息、故障分析報(bào)告信息等)。新需求使得主站對(duì)眾多數(shù)據(jù)獲取的途徑提出了新要求，傳統(tǒng)方式下各類數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)于各個(gè)設(shè)備，不僅獲取數(shù)據(jù)困難，而且獲取的數(shù)據(jù)還十分有限，而新需求迫切改變分布式獲取數(shù)據(jù)的方式，取而代之的是從一個(gè)數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一獲取，而這需要現(xiàn)有廠站監(jiān)控系統(tǒng)的體系架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化和重新構(gòu)建，從而智能變電站中的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生，加上智能設(shè)備自身的監(jiān)控告警信號(hào)數(shù)量也有大幅提升，從而導(dǎo)致智能變電站數(shù)據(jù)庫(kù)的信息量較之前有了質(zhì)的飛躍，傳統(tǒng)變電站和數(shù)字化變電站的數(shù)據(jù)處理方法已無(wú)法滿足一體化監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用需求，因此出現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘方法的數(shù)據(jù)處理方式設(shè)想。
[0004]所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的非平凡過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。而對(duì)于電力自動(dòng)化領(lǐng)域而言，常年累月在后臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)中保存的海量的變電站運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備裝置告警信息、事故動(dòng)作數(shù)據(jù)、錄波數(shù)據(jù)、電力設(shè)備基本信息等各種數(shù)據(jù)，如何對(duì)其進(jìn)行有效的處理和分析是現(xiàn)階段變電站提升智能化水平的關(guān)鍵，從其他領(lǐng)域衍生出來(lái)的數(shù)據(jù)挖掘方法正好滿足了智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)在相關(guān)性迫切訴求。
[0005]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在問(wèn)世之初就獲得了各行業(yè)的廣泛關(guān)注，電力系統(tǒng)也對(duì)其開(kāi)展大量研究，針對(duì)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出了各種挖掘算法和應(yīng)用模式。但對(duì)于變電站而言，數(shù)據(jù)挖掘并未開(kāi)展相關(guān)研究工作，考慮智能變電站的一體化監(jiān)控系統(tǒng)推廣應(yīng)用，其建立的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)給智能變電站信息綜合分析帶來(lái)機(jī)遇和挑戰(zhàn)。利用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取同一事件數(shù)據(jù)，為一體化監(jiān)控系統(tǒng)的信息綜合分析和智能告警功能提供有效的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在對(duì)智能變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了高級(jí)應(yīng)用功能的自學(xué)習(xí)型知識(shí)庫(kù)的建立。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，為智能變電站高級(jí)應(yīng)用提供可靠的同一事件數(shù)據(jù)，提高智能變電站安全運(yùn)行水平。
[0007]為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取如下技術(shù)方案:
[0008]提供一種適用于智能 變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，所述方法包括以下步驟:
[0009]步驟1:對(duì)變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)處理；
[0010]步驟2:對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行離散時(shí)間劃分，形成數(shù)據(jù)集；
[0011]步驟3:進(jìn)行變電站數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘；
[0012]步驟4:對(duì)變電站新增數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，實(shí)現(xiàn)變電站新增數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘；
[0013]步驟5:將所述數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)外輸出。
[0014]所述步驟I包括以下步驟:
[0015]步驟1-1:將變電站數(shù)據(jù)分為狀態(tài)量和量測(cè)量；
[0016]步驟1-2:對(duì)所述狀態(tài)量中的單雙狀態(tài)量進(jìn)行單一化處理，形成發(fā)生和消除等開(kāi)關(guān)狀態(tài)的獨(dú)立數(shù)據(jù)；并對(duì)所述量測(cè)量的值域范圍進(jìn)行泛化處理，形成越限、嚴(yán)重越限、正常以及異常狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)示的獨(dú)立數(shù)據(jù)。
[0017]所述步驟1-2中，對(duì)所述狀態(tài)量中的單雙狀態(tài)量進(jìn)行單一化處理，具體采用:
[0018]0-(0:01,1:10,2:00)11}或口!=!:。:。，1:1}
[0019]其中，D1S某個(gè)狀態(tài)量；
[0020]對(duì)所述量測(cè)量的值域范圍進(jìn)行泛化處理，具體采用:
[0021 ] F1- {0: Fllimint-Fhlimint，1: Flllimint-Fllimint | Fhlimint-Fhhlimint，2:
[0022]〈Fzero I〉Fmax，3: -Flllimint | -FhhlimintI
[0023]其中，F(xiàn)1為某個(gè)量測(cè)量，F(xiàn)llifflint表示量測(cè)值的值域下限，F(xiàn)lllifflint表示量測(cè)值的值域下下限，F(xiàn)hlifflint表示量測(cè)值的值域上限，F(xiàn)hhlifflint表示量測(cè)值的值域上上限，F(xiàn)zero表示量測(cè)值的值域異常下限，F(xiàn)fflax表示量測(cè)值的值域異常上限。
[0024]所述步驟2中，對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的變電站數(shù)據(jù)按照變電站運(yùn)行時(shí)間以及歷史數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模大小進(jìn)行離散時(shí)間劃分，形成數(shù)據(jù)集。
[0025]所述步驟3中，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的反復(fù)迭代，計(jì)算各個(gè)變電站數(shù)據(jù)的支持度計(jì)數(shù)和權(quán)重計(jì)數(shù)，從而根據(jù)預(yù)定的關(guān)聯(lián)挖掘深度實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘；
[0026]其中，變電站數(shù)據(jù)的支持度計(jì)數(shù)為多個(gè)數(shù)據(jù)集之和，記為support (X)；
[0027]數(shù)據(jù)集A中包含的變電站數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)計(jì)為項(xiàng)集A，數(shù)據(jù)集B中變電站數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)計(jì)為項(xiàng)集B，則變電站數(shù)據(jù)的權(quán)重計(jì)數(shù)為:[0028]權(quán)重計(jì)數(shù)(A =? B)=包含數(shù)據(jù)I的項(xiàng)集A計(jì)數(shù)+包含數(shù)據(jù)I的項(xiàng)集B計(jì)數(shù)。
[0029]所述步驟4中，通過(guò)對(duì)變電站新增數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，提取其中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則，并與歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算并分析包含不同數(shù)據(jù)集的原始數(shù)據(jù)集，分析每個(gè)數(shù)據(jù)集中各自變電站數(shù)據(jù)的支持度因子，并重復(fù)迭代掃描歷史數(shù)據(jù)庫(kù)即可獲取變電站新增數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)變電站新增數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。
[0030]變電站數(shù)據(jù)的支持度因子為歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中同時(shí)包含數(shù)據(jù)I的項(xiàng)集A計(jì)數(shù)和項(xiàng)集B計(jì)數(shù)與數(shù)據(jù)I權(quán)重計(jì)數(shù)在項(xiàng)集總數(shù)中所占比的乘積，即
[0031]支持度因子(A=B)=
[0032]包含數(shù)據(jù)I的項(xiàng)集A計(jì)數(shù)和項(xiàng)集B計(jì)數(shù)
【權(quán)利要求】
1.一種適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于:所述方法包括以下步驟: 步驟1:對(duì)變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)處理； 步驟2:對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行離散時(shí)間劃分，形成數(shù)據(jù)集； 步驟3:進(jìn)行變電站數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘； 步驟4:對(duì)變電站新增數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，實(shí)現(xiàn)變電站新增數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘； 步驟5:提供服務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)所述數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)外輸出。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于:所述步驟I包括以下步驟: 步驟1-1:將變電站數(shù)據(jù)分為狀態(tài)量和量測(cè)量； 步驟1-2:對(duì)所述狀態(tài)量中的單雙狀態(tài)量進(jìn)行單一化處理，形成開(kāi)關(guān)狀態(tài)的獨(dú)立數(shù)據(jù)；并對(duì)所述量測(cè)量的值域范圍進(jìn)行泛化處理，形成域度狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)示的獨(dú)立數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于:所述步驟1-2中，對(duì)所述狀態(tài)量中的單雙狀態(tài)量進(jìn)行單一化處理，具體采用:
D1= {0: Ol，1:10，2: OO 111}或 D1= {0: O，1:1} 其中，D1為某個(gè)狀態(tài)量； 對(duì)所述量測(cè)量的值域范圍進(jìn)行泛化處理，具體采用:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于:所述步驟2中，對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的變電站數(shù)據(jù)按照變電站運(yùn)行時(shí)間以及歷史數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模大小進(jìn)行離散時(shí)間劃分，形成數(shù)據(jù)集。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于:所述步驟3中，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的反復(fù)迭代，計(jì)算各個(gè)變電站數(shù)據(jù)的支持度計(jì)數(shù)和權(quán)重計(jì)數(shù)，從而根據(jù)預(yù)定的關(guān)聯(lián)挖掘深度實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘； 其中，變電站數(shù)據(jù)的支持度計(jì)數(shù)為多個(gè)數(shù)據(jù)集之和，記為support (X)； 數(shù)據(jù)集A中包含的變電站數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)計(jì)為項(xiàng)集A，數(shù)據(jù)集B中變電站數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)計(jì)為項(xiàng)集B，則變電站數(shù)據(jù)的權(quán)重計(jì)數(shù)為: 權(quán)重計(jì)數(shù)(A B)=包含數(shù)據(jù)I的項(xiàng)集A計(jì)數(shù)+包含數(shù)據(jù)I的項(xiàng)集B計(jì)數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于:所述步驟4中，通過(guò)對(duì)變電站新增數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，提取其中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則，并與歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算并分析包含不同數(shù)據(jù)集的原始數(shù)據(jù)集，分析每個(gè)數(shù)據(jù)集中各自變電站數(shù)據(jù)的支持度因子，并重復(fù)迭代掃描歷史數(shù)據(jù)庫(kù)即可獲取變電站新增數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)變電站新增數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于:變電站數(shù)據(jù)的支持度因子為歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中同時(shí)包含數(shù)據(jù)I的項(xiàng)集A計(jì)數(shù)和項(xiàng)集B計(jì)數(shù)與數(shù)據(jù)I權(quán)重計(jì)數(shù)在項(xiàng)集總數(shù)中所占比的乘積，即 支持度因子
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的適用于智能變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于:所述步驟5中，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)變電站新增數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，提供服務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)所述數(shù)據(jù)成員關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)外輸出。
【文檔編號(hào)】G06Q50/06GK103455563SQ201310356065
【公開(kāi)日】2013年12月18日 申請(qǐng)日期:2013年8月15日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月15日
【發(fā)明者】姚志強(qiáng), 樊陳, 竇仁暉, 任浩, 耿明志, 徐歆 申請(qǐng)人:國(guó)家電網(wǎng)公司, 中國(guó)電力科學(xué)研究院