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一種基于數(shù)據(jù)挖掘的采集故障預(yù)警系統(tǒng)的方法與流程

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一種基于數(shù)據(jù)挖掘的采集故障預(yù)警系統(tǒng)的方法與流程

本發(fā)明涉及工程實(shí)踐領(lǐng)域、數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于數(shù)據(jù)挖掘的采集故障預(yù)警系統(tǒng)的方法。



背景技術(shù):

電力用戶用電信息采集系統(tǒng)的全覆蓋使得每天生成大量的系統(tǒng)運(yùn)行日志與故障日志,但由于缺乏相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法和工具,導(dǎo)致該部分?jǐn)?shù)據(jù)未能得到充分、有效地利用。通過(guò)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)用電信息采集系統(tǒng)所存儲(chǔ)的海量運(yùn)行日志與故障日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)一個(gè)采集系統(tǒng)故障智能預(yù)警系統(tǒng),該系統(tǒng)包括核心數(shù)據(jù)挖掘算法、技術(shù)架構(gòu)以及業(yè)務(wù)流程。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的智能分析,確定故障類型,指導(dǎo)系統(tǒng)維護(hù)人員進(jìn)行針對(duì)性故障排查,提高故障定位的精確性,有效提高系統(tǒng)維護(hù)的工作效率。該系統(tǒng)為保障用電信息采集系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)提供有力支撐。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

本發(fā)明的目的在于提供一種基于數(shù)據(jù)挖掘的采集系統(tǒng)故障預(yù)警方法,將數(shù)據(jù)挖掘算法巧妙的應(yīng)用在采集系統(tǒng)故障處理和預(yù)警中,從而達(dá)到及時(shí)高效地排查采集系統(tǒng)故障的作用。

為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于數(shù)據(jù)挖掘的采集故障預(yù)警系統(tǒng)的方法,包括如下步驟,

S1:根據(jù)積累的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,建立分類器;

S2:利用分類器對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理,分析出故障類型;

S3:建立專家知識(shí)庫(kù);

S4:根據(jù)故障類型和專家知識(shí)庫(kù)的比對(duì)得到結(jié)果,結(jié)合維護(hù)人員的反饋,建立一套反饋機(jī)制,把反饋結(jié)果和本次故障數(shù)據(jù)應(yīng)用在分類器的建立上。

在本發(fā)明一實(shí)施例中,所述步驟S1具體實(shí)現(xiàn)如下,

S11:對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,建立故障數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)保存故障數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,除去噪音數(shù)據(jù),為下一步做準(zhǔn)備;

S12:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常點(diǎn)檢測(cè),利用利群檢測(cè)算法、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、基于距離的方法、基于密度的局部離群點(diǎn)方法或基于偏差的方法進(jìn)行檢測(cè);

S13:利用步驟S12處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類器的建立,應(yīng)用決策樹(shù)歸納算法,采用增益率作為分裂準(zhǔn)則,對(duì)采集系統(tǒng)最近5年的數(shù)據(jù)采取交叉驗(yàn)證的策略,隨機(jī)選擇2/3用于訓(xùn)練決策樹(shù),剩余部分用于測(cè)試。

在本發(fā)明一實(shí)施例中,所述步驟S2具體實(shí)現(xiàn)如下,

S21:用電信息采集系統(tǒng)捕捉系統(tǒng)故障的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);

S22:對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),主要進(jìn)行故障數(shù)據(jù)的篩選,接著利用分類器對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,得到故障的類型,發(fā)出帶有故障類型的警報(bào),若診斷不出故障類型,則發(fā)出不確定故障類型的警報(bào);

S23:根據(jù)故障類型的分類結(jié)果進(jìn)行專家知識(shí)庫(kù)的匹配,找到故障原因以及相應(yīng)的故障處理建議,提供給維護(hù)人員參考;

S24:維護(hù)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)維護(hù),根據(jù)維護(hù)現(xiàn)場(chǎng)的結(jié)果對(duì)故障信息進(jìn)行一個(gè)反饋,最終將此次故障轉(zhuǎn)入故障數(shù)據(jù)庫(kù)并把維修經(jīng)驗(yàn)總結(jié)到專家知識(shí)庫(kù)。

在本發(fā)明一實(shí)施例中,所述步驟S22中,故障的類型包括:互感器故障、電能表故障、電能量采集終端故障、網(wǎng)絡(luò)通信故障、主站故障、其他故障。

相較于現(xiàn)有技術(shù),本發(fā)明具有以下有益效果:

本發(fā)明基于數(shù)據(jù)挖掘的采集故障預(yù)警的方法通過(guò)利用異常點(diǎn)檢測(cè)以及決策樹(shù)分類技術(shù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘模塊,提出建立專家知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)以及自適應(yīng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的模塊,不斷地優(yōu)化和更新系統(tǒng),從而提供一個(gè)高效、完善的故障預(yù)警處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)智能快速,能夠準(zhǔn)確地排給出運(yùn)行故障類型,為采集故障的維護(hù)提供技術(shù)保障,提高了解決故障的效率。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于數(shù)據(jù)挖掘采集故障系統(tǒng)方法分類器構(gòu)建的流程圖。

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于數(shù)據(jù)挖掘采集故障系統(tǒng)方法整體系統(tǒng)用例圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖,對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行具體說(shuō)明。

如圖1所示,本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的采集故障預(yù)警系統(tǒng)的方法,包括如下步驟,

S1:根據(jù)積累的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,建立分類器;

S2:利用分類器對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理,分析出故障類型;

S3:建立專家知識(shí)庫(kù)(根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)專家和一線運(yùn)行維護(hù)人員先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)建立);

S4:根據(jù)故障類型和專家知識(shí)庫(kù)的比對(duì)得到結(jié)果,結(jié)合維護(hù)人員的反饋,建立一套反饋機(jī)制,把反饋結(jié)果和本次故障數(shù)據(jù)應(yīng)用在分類器的建立上。

所述步驟S1具體實(shí)現(xiàn)如下,

S11:對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,建立故障數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)保存故障數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,除去噪音數(shù)據(jù),為下一步做準(zhǔn)備;

S12:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常點(diǎn)檢測(cè),利用利群檢測(cè)算法、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、基于距離的方法、基于密度的局部離群點(diǎn)方法或基于偏差的方法進(jìn)行檢測(cè);

S13:利用步驟S12處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類器的建立,應(yīng)用決策樹(shù)歸納算法,采用增益率作為分裂準(zhǔn)則,對(duì)采集系統(tǒng)最近5年的數(shù)據(jù)采取交叉驗(yàn)證的策略,隨機(jī)選擇2/3用于訓(xùn)練決策樹(shù),剩余部分用于測(cè)試。

所述步驟S2具體實(shí)現(xiàn)如下,

S21:用電信息采集系統(tǒng)捕捉系統(tǒng)故障的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);

S22:對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),主要進(jìn)行故障數(shù)據(jù)的篩選,接著利用分類器對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,得到故障的類型,發(fā)出帶有故障類型的警報(bào),若診斷不出故障類型,則發(fā)出不確定故障類型的警報(bào);

S23:根據(jù)故障類型的分類結(jié)果進(jìn)行專家知識(shí)庫(kù)的匹配,找到故障原因以及相應(yīng)的故障處理建議,提供給維護(hù)人員參考;

S24:維護(hù)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)維護(hù),根據(jù)維護(hù)現(xiàn)場(chǎng)的結(jié)果對(duì)故障信息進(jìn)行一個(gè)反饋,最終將此次故障轉(zhuǎn)入故障數(shù)據(jù)庫(kù)并把維修經(jīng)驗(yàn)總結(jié)到專家知識(shí)庫(kù)。

所述步驟S22中,故障的類型包括:互感器故障、電能表故障、電能量采集終端故障、網(wǎng)絡(luò)通信故障、主站故障、其他故障。

以下為本發(fā)明的具體實(shí)施過(guò)程。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于數(shù)據(jù)挖掘采集故障系統(tǒng)方法。如圖2所示,該方法主要包括如下步驟:

步驟1、故障類型分類器的建立。

本步驟具體通過(guò)如下三個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn):

1)對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,建立故障數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)保存這些故障數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,除去噪音數(shù)據(jù),為下一步做準(zhǔn)備;

2)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常點(diǎn)檢測(cè),可以利用利群檢測(cè)算法(統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、基于距離的方法、基于密度的局部離群點(diǎn)方法、基于偏差的方法)進(jìn)行檢測(cè)。

3)利用上述清潔的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類器的建立,應(yīng)用決策樹(shù)歸納算法,采用增益率作為分裂準(zhǔn)則,對(duì)采集系統(tǒng)最近5年的數(shù)據(jù)采取交叉驗(yàn)證的策略,隨機(jī)選擇2/3用于訓(xùn)練決策樹(shù),剩余部分用于測(cè)試。

步驟2、對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用分類器進(jìn)行分類,得到分類結(jié)果并查詢專家知識(shí)庫(kù),分析此分類結(jié)果給出故障原因和處理建議,接著維護(hù)人員進(jìn)行故障的維護(hù),把維護(hù)結(jié)果和出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行反饋,把此次故障轉(zhuǎn)入故障數(shù)據(jù)庫(kù)以及知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。

本步驟具體通過(guò)如下三個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn):

1)用電信息采集系統(tǒng)捕捉系統(tǒng)故障的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

2)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),主要進(jìn)行故障數(shù)據(jù)的篩選,接著利用分類器對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,得到故障的類型,發(fā)出帶有故障類型的警報(bào),如果診斷不出故障類型,則發(fā)出不確定故障類型的警報(bào);

3)根據(jù)故障類型的分類結(jié)果進(jìn)行專家知識(shí)庫(kù)的匹配,找到故障原因以及相應(yīng)的故障處理建議,提供給維護(hù)人員參考。

4)維護(hù)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)維護(hù),根據(jù)維護(hù)現(xiàn)場(chǎng)的結(jié)果對(duì)故障信息進(jìn)行一個(gè)反饋,最終把這次故障轉(zhuǎn)入故障數(shù)據(jù)庫(kù)并把維修經(jīng)驗(yàn)總結(jié)到專家知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。

本發(fā)明實(shí)施例的上述方案,通過(guò)將溫度作為電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的刻畫(huà)指標(biāo),將電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)與溫度有效的聯(lián)系了起來(lái),同時(shí),在處理過(guò)程中,沒(méi)有破壞數(shù)據(jù)的原始性;另外,針對(duì)數(shù)據(jù)集不充分的缺陷,設(shè)置邊際增量加以補(bǔ)充;而對(duì)于傳統(tǒng)的將負(fù)荷轉(zhuǎn)化為時(shí)間序列處理中,無(wú)法進(jìn)行中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的問(wèn)題,本方案得到了很好的解決。

通過(guò)以上的實(shí)施方式的描述,本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到上述實(shí)施例可以通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn),也可以借助軟件以及必要的通用硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)?;谶@樣的理解,上述實(shí)施例的技術(shù)方案可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái),該軟件產(chǎn)品可以存儲(chǔ)在一個(gè)非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)(可以是CD-ROM,U盤(pán),移動(dòng)硬盤(pán)等)中,包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī),服務(wù)器,或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述的方法。

以上所述,僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式,但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此,任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi),可輕易想到的變化或替換,都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此,本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書(shū)的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。

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