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    大數(shù)據(jù)在輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的研究

    2016-03-08 01:57周廣閆丹鳳許光可李筍
    軟件 2016年1期
    關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)大數(shù)據(jù)

    周廣++閆丹鳳++許光可++李筍

    摘要:電網(wǎng)的高速發(fā)展帶來海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析問題,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和分析工具不再適用。本文主要對(duì)大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)在輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。本文首先分析了大數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和應(yīng)用,并介紹了輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容,隨后討論了大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用,并利用分布式存儲(chǔ)、時(shí)間序列分析、頻繁項(xiàng)挖掘以及專家系統(tǒng)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輸變電設(shè)備評(píng)估進(jìn)行研究,以此提高電網(wǎng)管理的效率和運(yùn)營的安全性。

    關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù);大數(shù)據(jù);輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估

    中圖分類號(hào):TP399

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.01.003

    0 引言

    隨著我國經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的全面發(fā)展與進(jìn)步,我國電力行業(yè)飛速發(fā)展,電網(wǎng)規(guī)模日益擴(kuò)大,對(duì)于電能供應(yīng)質(zhì)量以及電網(wǎng)中輸變電設(shè)備的安全運(yùn)行的要求也越來越高。由于輸變電設(shè)備具有種類繁多、參數(shù)復(fù)雜、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量大、運(yùn)行環(huán)境多樣等特點(diǎn),對(duì)輸變電設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)、帶電監(jiān)測(cè)以及離線監(jiān)測(cè)的設(shè)備全景狀態(tài)信息監(jiān)測(cè)以及評(píng)估,有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常狀態(tài),提前預(yù)警安全事件,減少由于設(shè)備故障造成的電網(wǎng)安全事故,在維護(hù)輸變電設(shè)備以及電網(wǎng)安全中,十分重要。然而,由于電網(wǎng)中擁有大量設(shè)備需要監(jiān)控,監(jiān)控將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。因此,利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)輸變電設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估,對(duì)于保護(hù)整個(gè)電力系統(tǒng)安全運(yùn)營有著重要的意義。

    目前,大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)運(yùn)營中已取得一定成果。微博中熱點(diǎn)微博的發(fā)現(xiàn)和淘寶平臺(tái)中商品的推薦,都是大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。而且,為了解決大數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲(chǔ)問題,包括AWS、Azure、阿里云、青云等云計(jì)算提供商,都已具備完善的大數(shù)據(jù)解決方案。但是,目前大數(shù)據(jù)技術(shù)與電力行業(yè)的結(jié)合剛剛開始,如何將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中,還需要進(jìn)一步的研究。

    1 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

    伴隨著信息時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。隨著數(shù)據(jù)從數(shù)量規(guī)模,到種類和結(jié)構(gòu)都日益增長(zhǎng),大數(shù)據(jù)的概念也隨之到來。為了對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取、管理和處理,需要引入新的數(shù)據(jù)加工模式和技術(shù),大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

    1.1 大數(shù)據(jù)

    1.1.1 大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

    大數(shù)據(jù)(Big Data),指的是體量特別大,數(shù)據(jù)類別特別多,而且無法在可以承受的時(shí)間內(nèi),使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理工具對(duì)其進(jìn)行抓取、管理、分析和處理的數(shù)據(jù)集合。IBM的科研小組認(rèn)為,大數(shù)據(jù)具備SV特征:大量(Volume)、高速(Velocity)、多樣(Variety),價(jià)值(Value)、真實(shí)(Veracity)。

    大數(shù)據(jù)由于其數(shù)據(jù)容量巨大,而且數(shù)據(jù)類型眾多,傳統(tǒng)的手工管理,甚至利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都已經(jīng)無法對(duì)其進(jìn)行有效的管理和分析。因此,國內(nèi)外對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的研究,并且提出了各種有效的技術(shù)手段,例如大規(guī)模并行化處理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫以及云計(jì)算等相關(guān)技術(shù)紛紛涌現(xiàn),極大的提高了大數(shù)據(jù)分析的效率。

    目前,大數(shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)入應(yīng)用階段,許多基于大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目已經(jīng)取得了非常矚目的成果。大數(shù)據(jù)作為互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)物,已經(jīng)越來越體現(xiàn)出它的價(jià)值。

    在國外,梅西百貨利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)施監(jiān)控商品銷售情況,并根據(jù)需求和庫存變化,對(duì)多打7300萬中商品進(jìn)行實(shí)時(shí)價(jià)格調(diào)整。洛杉磯警方和研究人員應(yīng)用預(yù)測(cè)算法,預(yù)測(cè)犯罪的發(fā)生,將盜竊罪和暴力犯罪的發(fā)生概率降低了33%和21%。T-Mobile應(yīng)用IBM大數(shù)據(jù)分析解決方案,對(duì)每天數(shù)十億通話記錄和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析,從而迅速發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)平靜,并預(yù)測(cè)可能的網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤,提前進(jìn)行干預(yù)。在國內(nèi),農(nóng)夫山泉應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),根據(jù)需求對(duì)供給物流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)整。

    1.1.2 Hadoop平臺(tái)

    Hadoop平臺(tái)是Apache開源分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu),核心的設(shè)計(jì)主要包括一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System,簡(jiǎn)稱HDFS)以及面向分布式數(shù)據(jù)的MapReduce計(jì)算框架。

    Hadoop平臺(tái)是一個(gè)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的框架,解決了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算的問題。Hadoop對(duì)數(shù)據(jù)的處理是可靠和高效的,它假設(shè)計(jì)算和存儲(chǔ)都可能發(fā)生失敗,并通過備份的方式,對(duì)數(shù)據(jù)維護(hù)多個(gè)副本,從而對(duì)于故障節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)和計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行重新處理,而且對(duì)于數(shù)據(jù)的處理是并行化的,在大多數(shù)情況下,不會(huì)受到單點(diǎn)的性能影響。

    1.2 云計(jì)算

    云計(jì)算是為了解決大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算問題,而將計(jì)算任務(wù)分布到大量計(jì)算機(jī)組成的動(dòng)態(tài)的可伸縮的資源池上,使得各種應(yīng)用能夠按需獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和信息服務(wù)的一種廉價(jià)計(jì)算服務(wù)。

    按照服務(wù)類型區(qū)分,云計(jì)算可以分為三大類:將軟件作為服務(wù)(Software as a Service,簡(jiǎn)稱SaaS),將平臺(tái)作為服務(wù)(Platform as a Service,簡(jiǎn)稱Paas)以及將基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)(lnfrastructure as a Service,簡(jiǎn)稱Iaas)。一般而言,SaaS針對(duì)性更強(qiáng),將特定的軟件封裝為網(wǎng)絡(luò)服務(wù);PaaS則是對(duì)資源的進(jìn)一步抽象,為用戶的應(yīng)用程序提供了運(yùn)行環(huán)境;而IaaS則是將硬件設(shè)備也進(jìn)行封裝,作為服務(wù)對(duì)用戶提供。

    目前,Amazon的AWS,谷歌的AppEngine,以及微軟的Azure都是較為成熟的云計(jì)算服務(wù)。其中,谷歌在云計(jì)算的研究中,以學(xué)術(shù)論文的形式公布了其云計(jì)算的核心技術(shù),包括GFS、MapReduce以及BigTable的相關(guān)內(nèi)容,在學(xué)術(shù)界引發(fā)了新一輪的云計(jì)算研究的熱潮。

    1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    對(duì)于大數(shù)據(jù)而言,很多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)技術(shù)在分析時(shí)間和分析效果上表現(xiàn)并不理想,因此,針對(duì)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),具有重要的使用價(jià)值。

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一般指從大量數(shù)據(jù)中通過一定算法,搜索其中的信息,通常需要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的抽樣、估計(jì)以及人工智能、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。同時(shí),對(duì)于大數(shù)據(jù)而言,并行化和分布式存儲(chǔ)是實(shí)施大數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵。

    數(shù)據(jù)挖掘有一些常見的算法,主要解決分類、聚類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等幾大問題。其中,比較重要的、應(yīng)用較為廣泛的算法有k-means、SVM支持向量機(jī)、Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、EM最大期望值算法、PageRank算法、Adaboost迭代算法、Narve Bayes分類算法。

    2 輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估技術(shù)簡(jiǎn)介

    截止到2014年,我國發(fā)電裝機(jī)總?cè)萘恳堰_(dá)13.6億千瓦,全口徑發(fā)電量5.5萬億千萬時(shí),已位居世界首位。此外,人均裝機(jī)容量達(dá)到1千瓦,人均年用電量4038千瓦時(shí),也超過了世界的平均水平。而隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大,電網(wǎng)中輸變電設(shè)備的維護(hù)也日益重要。但由于輸電線路距離非常長(zhǎng)、所處環(huán)境氣候變化非常大、跨越地形非常復(fù)雜、分布位置非常分散、日常巡查比較困難。因此,建立輸變電設(shè)備轉(zhuǎn)臺(tái)評(píng)估系統(tǒng)對(duì)輸變電設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,具有重要的實(shí)用意義。

    2.1 輸變電設(shè)備狀態(tài)參數(shù)

    輸變電設(shè)備狀態(tài)參數(shù)是指輸變電設(shè)備在運(yùn)行時(shí)的各種指標(biāo)參數(shù),以及運(yùn)行環(huán)境的一些數(shù)字化信息,包括輸電線本身的一些物理特性、運(yùn)行指標(biāo)、檢修資料以及輸變電設(shè)備所處環(huán)境的溫度,適度、風(fēng)俗、泄露電流、覆冰情況等信息。根據(jù)國家電網(wǎng)頒布的設(shè)備檢修導(dǎo)則,輸變電設(shè)備的狀態(tài)參數(shù),分為重要狀態(tài)量和一般狀態(tài)量,其中,重要狀態(tài)量對(duì)設(shè)備健康影響較大。

    在選擇狀態(tài)參數(shù)時(shí),有一些參數(shù)需要特別注意,如生產(chǎn)廠家特性參數(shù)、故障歷史參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、負(fù)載參數(shù)等。生產(chǎn)廠家參數(shù)決定了該輸變電設(shè)備平均故障率,設(shè)計(jì)壽命以及最低運(yùn)行年限等參數(shù)。故障歷時(shí)參數(shù)能用來判斷該設(shè)備運(yùn)行情況,以及本身是否有瑕疵等問題;境參數(shù)能輔助判斷其運(yùn)行年限的期望值,以及可能會(huì)產(chǎn)生的問題負(fù)載參數(shù)能輔助判斷其運(yùn)行狀態(tài),以及老化程度。

    2.2 輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)

    在選取了合適的狀態(tài)量之后,即可根據(jù)狀態(tài)量,對(duì)輸變電設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)。對(duì)于不同階段的設(shè)備,應(yīng)采用不同的策略。對(duì)于新投運(yùn)的設(shè)備,在經(jīng)過全面檢查后,如果狀態(tài)良好,按照運(yùn)行良好處理;對(duì)于已運(yùn)行一定年限,發(fā)生故障率明顯增加的設(shè)備,影根據(jù)運(yùn)行和評(píng)價(jià)結(jié)果,給予一定的調(diào)整。根據(jù)國家電網(wǎng)設(shè)備評(píng)價(jià)導(dǎo)則,可以依據(jù)設(shè)備的損耗情況,將每個(gè)設(shè)備的狀態(tài)量化成為四個(gè)等級(jí),并對(duì)每個(gè)等級(jí)賦予相應(yīng)的權(quán)重。對(duì)于剛出廠的合格的新設(shè)備,記為100分,對(duì)于運(yùn)行良好的設(shè)備,不扣分;對(duì)于一些狀態(tài)量異常的設(shè)備,按照等級(jí)扣除相應(yīng)的分?jǐn)?shù);最后結(jié)合老化因子,得到輸變電設(shè)備的最終的狀態(tài)值。

    其中,Score為最終得分;SO為運(yùn)行得分;fi為負(fù)載因素,fe為環(huán)境因素。

    2.3 輸變電設(shè)備狀態(tài)決策

    2.3.1 檢修分類

    按照國家電網(wǎng)的設(shè)備檢修導(dǎo)則,根據(jù)設(shè)備評(píng)估狀;兄,設(shè)備狀態(tài)檢修分為不同的等級(jí),分別是A級(jí)檢修、B級(jí)檢修、C級(jí)檢修和D級(jí)檢修。其中,A、B、C類檢修為停電檢修,D類為不停電檢修。按照不同的要求,以變電站直流系統(tǒng)的檢修分類及檢修項(xiàng)目為例,如下表所示:

    2.3.2 檢修決策

    根據(jù)不同的設(shè)備狀態(tài),應(yīng)該采用不同的檢修策略。

    對(duì)于“正常狀態(tài)”的直流系統(tǒng),執(zhí)行C類檢修,可以適當(dāng)安排D類檢修,按照正常周期或者延長(zhǎng)一年;

    對(duì)于“注意狀態(tài)”的直流系統(tǒng),執(zhí)行C類檢修,應(yīng)該加強(qiáng)D類檢修,不能大于正常周期;

    對(duì)于“異常狀態(tài)”的直流系統(tǒng),應(yīng)根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果安排檢修類型,并適時(shí)安排檢修;

    對(duì)于“嚴(yán)重狀態(tài)”的直流系統(tǒng),應(yīng)根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果安排檢修類型,并盡快安排檢修。

    3 大數(shù)據(jù)在輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用

    3.1 分布式存儲(chǔ)在設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用

    一般認(rèn)為,大數(shù)據(jù)一般要處理的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。因此,在存儲(chǔ)方面,一些突破了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的NoSQL數(shù)據(jù)庫涌現(xiàn)出來,例如MongoDB,Hbase等。由于分布式數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存放于不同的機(jī)器上,因此,相較于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,會(huì)額外需要一些通信和管理的開銷。

    分布式數(shù)據(jù)庫需要解決數(shù)據(jù)的一致性和性能的問題。在分布式數(shù)據(jù)庫中,一般面臨一致性、可用性和分區(qū)容錯(cuò)性三者不能同時(shí)滿足的問題。因此,在面對(duì)不同的問題時(shí),需要根據(jù)問題的重點(diǎn)選擇處理策略。一般來說,有如下三種:

    1.為了避免單點(diǎn)故障,導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多點(diǎn)備份;

    2.如果備份數(shù)據(jù)較多,則需要更多的數(shù)據(jù)同步來保證數(shù)據(jù)的一致性;

    3.如果數(shù)據(jù)一致性要求較高,則性能會(huì)降低,會(huì)增加額外的大量通信和管理開銷。

    目前,在電力系統(tǒng)中,各種設(shè)備每天通過監(jiān)控產(chǎn)生的狀態(tài)信息已超過PB級(jí)別,這些數(shù)據(jù)非常龐大,而且不同設(shè)備產(chǎn)生的類型各異,因此,使用分布式數(shù)據(jù)庫對(duì)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),是十分必要的。

    3.1.1 輸變電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)

    本研究課題以輸變電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,對(duì)其存儲(chǔ)和查詢?cè)诓煌瑪?shù)據(jù)庫之間的效果進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,分布式存儲(chǔ)的效果與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)效果的差異。

    實(shí)驗(yàn)環(huán)境:

    MongoDB:3臺(tái)主機(jī),每臺(tái)主機(jī)搭載2核CPU,4G內(nèi)存,500GB硬盤,一個(gè)主節(jié)點(diǎn),2個(gè)從節(jié)點(diǎn);

    Hbase:3臺(tái)主機(jī),每臺(tái)主機(jī)搭載2核CPU,4G內(nèi)存,500GB硬盤,一個(gè)主節(jié)點(diǎn),2個(gè)從節(jié)點(diǎn);

    MySQL:1臺(tái)主機(jī),搭載4核CPU,4G內(nèi)存,ITB硬盤。

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù):設(shè)備狀態(tài)評(píng)估狀態(tài)量,共130萬條

    由表中數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),在數(shù)據(jù)量較小時(shí),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL在插入和查詢上速度較快,而分布式存儲(chǔ)中,MongoDB的插入和查詢效率都明顯較高,而Hbase的速度都比較慢。在數(shù)據(jù)量增大后,數(shù)據(jù)的插入和查詢耗時(shí)都增加,其中MongoDB的表現(xiàn)優(yōu)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL,以及另外一種分布式數(shù)據(jù)庫Hbase。對(duì)于索引數(shù)據(jù)來說,MySQL的耗時(shí)更少,但對(duì)于非索引數(shù)據(jù),MongoDB的耗時(shí)更少。由上述實(shí)驗(yàn)可知,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較好,但是當(dāng)數(shù)據(jù)量快速上升時(shí),其效率會(huì)大大降低。分布式數(shù)據(jù)庫則在大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較為穩(wěn)定。但是分布式存儲(chǔ)面臨的問題更為復(fù)雜,在使用時(shí),需要根據(jù)面對(duì)的數(shù)據(jù)規(guī)模,進(jìn)行一定的性能優(yōu)化。而輸變電狀態(tài)評(píng)估中,數(shù)據(jù)規(guī)模十分巨大,在一定程度上,已經(jīng)超過了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的管理上限,因此,選擇分布式數(shù)據(jù)庫對(duì)輸變電狀態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)更加高效和合理。

    3.2 時(shí)間序列分析在設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用

    時(shí)間序列是指一個(gè)現(xiàn)象或者變量,按照時(shí)間順序,產(chǎn)生的一組數(shù)列。對(duì)時(shí)間序列的分析基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,研究產(chǎn)生時(shí)間序列的現(xiàn)象或者變量所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,以解決實(shí)際問題。經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析問題,都假設(shè)數(shù)據(jù)在具備獨(dú)立性的條件下,對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分析,而時(shí)間序列的分析問題,更側(cè)重研究數(shù)據(jù)序列之間的依賴關(guān)系。

    輸變電設(shè)備監(jiān)控狀態(tài)量都是實(shí)時(shí)監(jiān)控的,按照時(shí)間產(chǎn)生的狀態(tài)信息序列。因此對(duì)于這些序列進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)甚至預(yù)測(cè)異常狀態(tài),對(duì)于健全設(shè)備狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng),具有實(shí)用價(jià)值。

    對(duì)于時(shí)間序列的預(yù)測(cè),一般有如下方法:

    1.簡(jiǎn)單平均法

    2.移動(dòng)平均法

    3.指數(shù)平滑法

    一般而言,在分析時(shí)間序列時(shí),盡可能的增加一些影響該序列變化的因素,能提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和效率。在分析設(shè)備狀態(tài)評(píng)估時(shí),加入溫度和濕度時(shí)間序列,對(duì)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)分值進(jìn)行預(yù)測(cè),能有效的提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

    3.3 頻繁項(xiàng)挖掘技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用

    關(guān)聯(lián)規(guī)則是從大量數(shù)據(jù)中,挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的相互關(guān)系。在實(shí)踐中,通常用于在雜亂無章的數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)靜態(tài)的規(guī)律。

    常見的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有Apriori、FP-growth算法等。

    Fp-growth算法思想如下:

    首先,掃描所有數(shù)據(jù),產(chǎn)生所有備選頻繁項(xiàng)集,并降序排列,剪除支持度地域閾值的元素;

    其次,再次掃描全部數(shù)據(jù),并按照第一步的結(jié)果集合,生成FP樹;

    最后,從FP樹中,按照規(guī)則,發(fā)現(xiàn)有意義的頻繁項(xiàng)。

    在設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中,可以采用關(guān)聯(lián)規(guī)則,發(fā)現(xiàn)和設(shè)備狀態(tài)相關(guān)的因素。

    將設(shè)備的狀態(tài)離散為不同的等級(jí),并記錄一個(gè)設(shè)備等級(jí)及其對(duì)應(yīng)離散的天氣因素、地理因素以及交通因素,人文因素等等因素,作為輸入,建立FP-growth樹,并從樹中發(fā)現(xiàn)“嚴(yán)重狀態(tài)”是否具有頻繁項(xiàng),如果發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng),則可以從頻繁項(xiàng)中找出“嚴(yán)重狀態(tài)”所對(duì)應(yīng)的因素,從外進(jìn)行排除,維護(hù)電網(wǎng)運(yùn)行安全。

    3.4 專家系統(tǒng)在設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用

    專家系統(tǒng)是一個(gè)智能系統(tǒng),包含了大量的領(lǐng)域內(nèi)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),并通過這些人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),解決領(lǐng)域內(nèi)的各種問題。專家系統(tǒng)有領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識(shí)集以及推理機(jī)兩部分組成。經(jīng)驗(yàn)知識(shí)集包含了大量的領(lǐng)域內(nèi)的專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),并通過推理機(jī),模擬人類專家,利用這些知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),來解決該領(lǐng)域內(nèi)的問題。

    在設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中,大量的問題都可以由領(lǐng)域內(nèi)的專家進(jìn)行解決。尤其是在設(shè)備狀態(tài)出現(xiàn)異常的情況下,可以利用領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),判斷合理的維修決策。因此,建立一個(gè)完善的專家系統(tǒng)來解決設(shè)備狀態(tài)評(píng)估和維修的問題,具有很大的使用價(jià)值。

    4 結(jié)論

    隨著中國電力實(shí)業(yè)的飛快發(fā)展,以及電網(wǎng)的高速擴(kuò)張,需要越來越多的新技術(shù)來支持和維護(hù)電網(wǎng)的運(yùn)行安全。電網(wǎng)中的大量輸變電設(shè)備每天都產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù),如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而維護(hù)設(shè)備和電網(wǎng)的安全運(yùn)營,已經(jīng)成為當(dāng)前環(huán)境下迫切需要解決的問題。作為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的熱點(diǎn)和重點(diǎn),大數(shù)據(jù)已經(jīng)證明了它強(qiáng)大的處理和解決問題的性能。因此,將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入輸變電設(shè)備的狀態(tài)評(píng)估,具備重大的研究和實(shí)用價(jià)值。

    本文重點(diǎn)介紹了大數(shù)據(jù)技術(shù)在輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的一些應(yīng)用和處理方法,并通過一些實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了大數(shù)據(jù)技術(shù)的效果。當(dāng)然,文章還存在很多不足,希望在以后的研究中,對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的方法進(jìn)行深入的研究和應(yīng)用。

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