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    電力中文文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在可靠性中的應(yīng)用研究

    2018-12-28 20:41:40胡楠胡畔劉鵬宇吳赫夏雨
    科學(xué)與財富 2018年30期
    關(guān)鍵詞:電網(wǎng)企業(yè)可靠性

    胡楠 胡畔 劉鵬宇 吳赫 夏雨

    摘 要:在科學(xué)技術(shù)的推動下,智能電網(wǎng)已經(jīng)建成,這樣就可通過先進的信息技術(shù)對電網(wǎng)進行控制,但同時也會產(chǎn)生內(nèi)容極其繁雜且數(shù)量較多的電力數(shù)據(jù),因此需要通過挖掘技術(shù)從中提煉出有意義的數(shù)據(jù),并進行分類處理,以此作為衡量設(shè)備是否可靠的重要指標(biāo)。本文就以文本缺陷數(shù)據(jù)為例,對如何應(yīng)用挖掘技術(shù)進行了詳細(xì)探討。

    關(guān)鍵詞:電網(wǎng)企業(yè);文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);可靠性

    引言

    在電力系統(tǒng)運行的各個階段均會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息,并且數(shù)據(jù)更新速度極快,通過這些數(shù)據(jù)能夠反映設(shè)備的狀態(tài)及可靠性,但為了達到這一目的,必須充分挖掘有價值的數(shù)據(jù),并且需要將文本類型的數(shù)據(jù)作為挖掘的重點。此外,以往在搜索時主要運用的是引擎及查詢技術(shù),但這種方法已經(jīng)無法滿足當(dāng)前的數(shù)據(jù)處理要求,因此必須應(yīng)用文本挖掘技術(shù),并構(gòu)建語義框架。本文就對此問題進行了具體分析。

    一、電網(wǎng)內(nèi)文本類型

    智能電網(wǎng)在運行過程中會產(chǎn)生數(shù)量極其龐大的數(shù)據(jù)信息,并儲存于數(shù)據(jù)庫中。具體來說,電網(wǎng)內(nèi)的文本類型主要包括以下幾種。第一是資產(chǎn)配置信息,主要與電力設(shè)備有關(guān),其中涉及設(shè)備參數(shù)、名稱、購置廠家等。第二是票據(jù),可分為工作和操作兩種類型的票據(jù),但兩者具有許多類似之處,因此通常情況下可劃分為同一類別。工作票指的是在檢修設(shè)備的過程中上級所下發(fā)的指令及具體的操作步驟,檢修人員在操作過程中必須將此作為基本依據(jù)。同時,運行人員也必須遵守該票據(jù)中的基本規(guī)則。操作票歸運行人員所有,其主要指的是在調(diào)整設(shè)備的運行方式時所應(yīng)遵循的基本依據(jù),并且可發(fā)揮許可證的作用[1]。第三是日志,其主要指的是在巡視與檢修設(shè)備后必須進行記錄,并且還需要對故障的特點及維修過程詳細(xì)記錄。日志通常以文本的形式存在,主要包括時間、設(shè)備狀態(tài)、故障原因等多個方面的信息。第四是語音記錄,目的在于提高調(diào)度效率,主要是通過人機接口實現(xiàn)的。第五是長文檔報告,主要指的是工程師在設(shè)計與運維期間需要對設(shè)備的狀態(tài)進行評價,并以長文檔的形式記錄,同時還要需要分析故障原因并給出建議。長文檔中所記錄的公式通常較為復(fù)雜,如果要進行深層次文本理解具有較大的難度,因此還需要在分類與檢索的基礎(chǔ)上持續(xù)進行研究。第六是權(quán)威標(biāo)準(zhǔn),其主要指的是企業(yè)及權(quán)威機構(gòu)所制定的標(biāo)準(zhǔn),通常情況下文本篇幅較長,并且包括表格、圖像等多種類型的數(shù)據(jù)信息[2]。

    二、可靠性應(yīng)用

    (一)概述

    電網(wǎng)企業(yè)中的設(shè)備所處的運行環(huán)境較為復(fù)雜,進而導(dǎo)致設(shè)備在運行過程中故障較為常見,因此需要對運維管理的整個過程進行記錄,信息記錄包括多種形式,其中設(shè)備故障、及缺陷主要是采用中文形式進行記錄的,這樣就可了解每個設(shè)備以往在運行過程中的狀態(tài)。而要想從繁雜的數(shù)據(jù)信息中挖掘出能夠體現(xiàn)設(shè)備可靠性的數(shù)據(jù),還需要應(yīng)用相關(guān)的信息挖掘技術(shù)。結(jié)合企業(yè)當(dāng)前的情況來看,在統(tǒng)計數(shù)據(jù)時以人工處理為主,需要花費大量的時間及人力資源,并且難以保障統(tǒng)計結(jié)果的準(zhǔn)確性,因此當(dāng)前最重要的是針對缺陷文本研究出相應(yīng)的挖掘技術(shù)。另外,中文文本數(shù)據(jù)的挖掘難度較高,原因在于其在應(yīng)用過程中需要與相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)知識進行匹配,并且由于中文與英文的差異性,導(dǎo)致國外的研究成果無法應(yīng)用于中文文本的處理中[3],因此目前國內(nèi)有許多學(xué)者就針對不同的文本類型進行了優(yōu)化,在處理過程中工作票和操作票較為簡單,但缺陷類型的文本極其復(fù)雜,因此需要重點針對此種類型的文本研究出相關(guān)的挖掘技術(shù)。

    (二)電力語義框架

    一個文本并不僅針對一種缺陷,而是對設(shè)備多個部件的缺陷進行描述,因此首先需要進行分類處理,否則就會嚴(yán)重影響統(tǒng)計結(jié)果的精確性,在具體操作的過程中可將設(shè)備的可靠性作為任務(wù),并通過語義框架進行處理,其作用在于能夠使語義的呈現(xiàn)更加完整,主要以數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式存在。此外,還可運用語義槽,其構(gòu)成部分是彼此之間具有一定關(guān)聯(lián)性的信息,通常情況下四個槽體可組成一個框架,并且可根據(jù)槽體的類型對電力詞性進行準(zhǔn)確定義[4]。在這樣的狀況下,多個不同的缺陷就可分別以相應(yīng)的語義框架的形式呈現(xiàn),進而對不同類型的缺陷加以區(qū)分。

    (三)文本挖掘模型

    為了促使缺陷信息的挖掘更加充分,需要構(gòu)建挖掘模型,模型結(jié)構(gòu)如圖1所示,該模型共分為三個層次,第一是預(yù)處理層,其作用在于處理缺陷和構(gòu)建字典。在構(gòu)建字典的過程中以人工處理為主,其與缺陷處理的結(jié)果及效率密切相關(guān)。此外,該層級還可完成中文分詞任務(wù)并順利提取不同詞匯的特征。第二是處理層,其具有三項功能。首先是槽填充,該處理環(huán)節(jié)處于詞匯的提取之后,主要指的是將文本與數(shù)字兩種類型的符號準(zhǔn)確填入相對應(yīng)的槽中。其次是構(gòu)建語義框架,在此之前首先需要明確不同語義之間的關(guān)聯(lián)性,進而與相應(yīng)類型的槽進行匹配。為了避免出現(xiàn)槽缺失的問題,必須確保每個框架至少包含兩個槽,但同時也不能多于四個。最后是詞串合并,其指的是同一框架中的不同槽可以合并,最后統(tǒng)一錄入字典中。第三是統(tǒng)計應(yīng)用層,其主要發(fā)揮的是統(tǒng)計可靠性的功能,可將某地區(qū)特定時間段內(nèi)某種設(shè)備的缺陷類型進行匯總與分析,并計算出相應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果,該結(jié)果可作為衡量設(shè)備性能的可靠性指標(biāo),之后在設(shè)計與制造設(shè)備的過程中就可以此為依據(jù),并且在對設(shè)備進行運行及維護時也可參考這些指標(biāo)。

    三、結(jié)語

    總而言之,電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中的信息類型較多,導(dǎo)致在提煉有效信息時具有一定的難度,尤其是文本數(shù)據(jù),因此當(dāng)前需要加大研究力度,明確不同文本的類型及特征,促使語義分析更加深入,同時還需要通過構(gòu)建挖掘模型加以處理。此外,字典的構(gòu)建盡管需要花費大量的時間,但是一旦建成,則可長期使用,并且通過字典提取數(shù)據(jù)的方式在使用過程中較為簡便,因此本文所提出的方法具有較強的可行性。

    參考文獻:

    [1]邱健,王慧芳,應(yīng)高亮.文本信息挖掘技術(shù)及其在斷路器全壽命狀態(tài)評價中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動化,2015,40(6):112-117.

    [2]蔡榮言.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力企業(yè)中的應(yīng)用研究[J].管理方略,2015,12(18):128-129.

    [3]饒友平.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用[J].電工研究,2014,(15):137-140.

    [4]梁宇.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在電力決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].上海電力學(xué)院學(xué)報,2014,31(17):151-155.

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