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    基于故障挖掘的電能表失效分析研究

    2019-01-20 02:42:13郭斌劉珮琪馮興興陳健華何圣川許麗娟
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2019年23期
    關(guān)鍵詞:智能電表關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘

    郭斌 劉珮琪 馮興興 陳健華 何圣川 許麗娟

    摘? 要:該文研究分析了智能電能表故障原因及其規(guī)律,快速準(zhǔn)確地判斷電表故障位置,對提高智能電能表工作的可靠性具有重要意義。在分析電表現(xiàn)場故障類型的基礎(chǔ)上,建立智能電表故障樹,梳理電表故障特征規(guī)律,通過數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,在大量的故障數(shù)據(jù)中尋找具有特定關(guān)系的信息,分析故障原因。應(yīng)用結(jié)果表明,故障樹分析法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法能有效幫助技術(shù)人員快速進行故障定位,減少故障處理時間,具有很好的實用價值。

    關(guān)鍵詞:智能電表;故障樹分析法;數(shù)據(jù)挖掘;關(guān)聯(lián)規(guī)則

    中圖分類號:TM933.4? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼:A

    0 引言

    隨著我國建設(shè)堅強智能電網(wǎng)的發(fā)展規(guī)劃,電力行業(yè)、智能電網(wǎng)以及智能計量一直在快速發(fā)展。為了有效且規(guī)范化地管理電能質(zhì)量,電能表、終端等計量自動化采集設(shè)備被大量應(yīng)用于監(jiān)測電能質(zhì)量管理系統(tǒng)中。對計量設(shè)備現(xiàn)場運維故障診斷及失效分析研究將直接關(guān)系著廣大電力用戶、電網(wǎng)公司的切身利益,并對智能電網(wǎng)的健康發(fā)展起到?jīng)Q定性作用。因此,對這些計量設(shè)備的可靠性要求也越來越高。

    目前國內(nèi)電網(wǎng)公司對計量設(shè)備的現(xiàn)場運維檢測工作存在諸多問題,如故障診斷困難、數(shù)據(jù)安全性不高、現(xiàn)場故障診斷無法形成閉環(huán)、運維人員水平參差不齊。該文通過深入研究FTA(Fault Tree Analysis)故障樹分析方法,現(xiàn)場故障診斷系統(tǒng)理論研究以及深入研究數(shù)據(jù)挖掘,分析如何在大量的故障數(shù)據(jù)中尋找具有特定關(guān)系的信息,分析故障原因,有助于實現(xiàn)現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)的智能采集、分析,人性化管理及高效的傳輸,并在實際應(yīng)用中準(zhǔn)確定位故障原因,迅速解決故障。

    1 失效分析理論研究

    1.1 故障樹理論

    1.1.1 故障樹分析法

    故障樹分析法主要用于分析系統(tǒng)的可靠性和安全性,它是1種利用圖形方式,進行邏輯演繹推理的方法。故障樹分析法相對于傳統(tǒng)的系統(tǒng)可靠性分析,有很大的靈活性,它逐層而下,可以分析出系統(tǒng)的各種故障狀態(tài)以及關(guān)聯(lián)因素。在分析故障樹的同時,也是對整個系統(tǒng)深入認(rèn)知的過程,它要求分析人員充分掌握系統(tǒng)內(nèi)每個部件的關(guān)聯(lián)關(guān)系,熟悉影響每個部件的潛在風(fēng)險因素,才能在分析過程中發(fā)現(xiàn)并及時解決問題,從而提高系統(tǒng)的可靠性。

    故障樹是從樹根結(jié)點開始,對實例的某一故障進行分析,并根據(jù)實際情況,將各原因分配到其子結(jié)點,用邏輯門的形式連接,如此遞歸建立。建立一個復(fù)雜的故障樹通常是一個反復(fù)思考、不斷深入、逐步完善的過程。故障樹的建立,首先要確定頂事件,通常根據(jù)事故調(diào)查和統(tǒng)計的結(jié)果參照的發(fā)生頻率來確定。其次,分析造成頂事件發(fā)生的直接原因作為中間事件。然后,再找出造成中間事件發(fā)生的原因,依次分解直到事件不能再分為止,把這些不能分解的原因稱為基本事件。通過建樹使工作人員對系統(tǒng)進行故障預(yù)測,快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),為今后系統(tǒng)的故障診斷與改進提供依據(jù),這也是建故障樹的主要目的。

    1.1.2 故障樹建立的流程

    如圖1所示是故障樹建立流程,根據(jù)流程確定的故障樹分析方法的一般分析步驟如下。1)確定頂事件。熟悉分析系統(tǒng),針對實際問題、故障頻率來確定頂上事件。2)確定分析邊界與范圍。確定分析的范圍和邊界是進行分析的前提,明確邊界與范圍才能建立規(guī)范化的故障樹,邊界不明確,不利于故障樹縮小規(guī)模。3)確定中間事件和基本事件。明確頂事件后,找出導(dǎo)致該事件發(fā)生的全部原因,包括人為失誤、環(huán)境因素和軟件因素等。凡是故障有關(guān)的原因都找出來,作為事件樹的中間事件和基本事件。4)故障樹繪制。從頂事件開始,從樹的頂端往下依次找出所有的原因事件,用邏輯門的形式把原因事件連接起來,一個頂事件代表一棵故障樹。5)數(shù)據(jù)挖掘分析。利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析與故障事件有關(guān)的數(shù)據(jù)和內(nèi)容。6)結(jié)論。構(gòu)建正確的、合理的故障樹是對智能電表故障進行分析的前提條件。利用故障分析,確定故障分析順序與診斷流程,來提高系統(tǒng)的安全性和可靠性。

    1.2 數(shù)據(jù)挖掘理論

    1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘在電力領(lǐng)域的研究情況

    按時間順序、快速、海量、連續(xù)到達且潛在無限的數(shù)據(jù)稱為流數(shù)據(jù),目前流數(shù)據(jù)的應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘方面例如關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、分類分析、聚類分析已有多種成果出現(xiàn)。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析是目前數(shù)據(jù)挖掘研究的重要模式之一,利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分析故障數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)故障現(xiàn)象與故障類別之間存在的聯(lián)系,并將故障信息轉(zhuǎn)換成算法可識別的關(guān)聯(lián)項,提高數(shù)據(jù)挖掘效率,為設(shè)備故障檢測提供科學(xué)依據(jù)。分類分析法是找出大量數(shù)據(jù)中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類型,其目的是通過分類模型,將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別中,包括決策樹分類法、基于規(guī)則的分類法、最近鄰分類法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法。聚類分析法與分類分析法類似,但其分類的目的不同,根據(jù)數(shù)據(jù)相似性、差異性等將數(shù)據(jù)進行分類,聚類分析法對用戶用電模式,電力調(diào)度、狀態(tài)估計等有重要作用。

    智能電能表的故障挖掘在建立故障樹的基礎(chǔ)上,挖掘故障時電能表的事件記錄,回路分析等,據(jù)故障現(xiàn)象對分析結(jié)果進行診斷,分析各結(jié)果之間存在因果關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、比對關(guān)聯(lián)等關(guān)系。因此,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法適用于智能電能表故障診斷。

    1.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法基本原理

    關(guān)聯(lián)規(guī)則是指在數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)或存在的相互關(guān)系,APRIORI算法在數(shù)據(jù)挖掘中是1種極具影響的布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,APRIORI算法將關(guān)聯(lián)規(guī)則分為2步。1)先找出所有的頻繁項集(frequent itemset),即其支持度不低于用戶最小支持度的項目集。2)從頻繁項集中構(gòu)造其置信度不低于用戶最小置信度的規(guī)則。

    關(guān)聯(lián)規(guī)則的目的就是在一個數(shù)據(jù)集中找出項與項之間的關(guān)系,可定義項集組合為I,即I1=X1UX2UX3UX4UX5UX6U…UXm,則為項集組合I中所含項數(shù)為1的項集組合的子集,令為項集組合I中所含項數(shù)為2的項集組合的子集,同理,定義I3,I4,I5,…In,則有I=I1UI2UI3U…UIn。設(shè)X,Y都是I中的項或項集,關(guān)聯(lián)規(guī)則形如X→Y,S表示支持度,為項集{X,Y}在總項集里出現(xiàn)的概率,C表示可信度,為項集{X,Y}在項集{X}里出現(xiàn)的概率,即:

    S%=S(X→Y)=P(X,Y)? (1)

    C%=C(X→Y)=P(X,Y)/P(X)? (2)

    2 失效分析故障樹研究

    2.1 故障分析

    硬件故障主要發(fā)生在電源、繼電器、液晶和光耦等元器件以及一些生產(chǎn)工藝中,例如接線端子制造或安裝過程中出現(xiàn)問題導(dǎo)致接觸不良、液晶屏幕觸電虛焊等。對電能計量設(shè)備運行故障進行調(diào)研,發(fā)現(xiàn)所有故障中,顯示異常、計量失準(zhǔn)、通信異常、外觀損壞和外觀老化總故障率超過90%,除三相電子式費控電能表的外觀老化故障外,其他三類電表的顯示異常、計量失準(zhǔn)、通信異常、外觀損壞和外觀老化的故障占比均高于10%。經(jīng)分析現(xiàn)場故障的電能表,具體檢測故障原因結(jié)果見表1。

    2.2 基于故障樹的故障挖掘

    根據(jù)現(xiàn)場故障的電能表分析,通過顯示故障、485通信故障、計量故障等故障類型建立故障樹如圖2、圖3所示。

    3 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘

    3.1 數(shù)據(jù)處理

    將故障數(shù)據(jù)與診斷結(jié)果按關(guān)聯(lián)規(guī)則進行處理,提取主要故障信息,并對故障信息進行分類轉(zhuǎn)換成算法可識別的關(guān)聯(lián)項,提高數(shù)據(jù)挖掘效率。形成關(guān)聯(lián)關(guān)系{M1,M2,M3}{R2}·{S2%,C2%}說明由故障信息M1,M2,M3診斷出故障結(jié)果為R2,對此結(jié)果的支持度為S2%,置信度為C2%。此診斷的故障結(jié)果可定位故障,為故障消缺提供技術(shù)指導(dǎo)。

    關(guān)聯(lián)規(guī)則的APRIORI算法分為兩步,第一步產(chǎn)生頻集,第二步產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則,算法的原理概括如圖4所示。

    3.2 算例分析

    根據(jù)以上流程,給定故障數(shù)據(jù),通過APRIORI算法抽取關(guān)聯(lián)規(guī)則。見表2,M1~M6分別表示:時鐘異常、電表停走、電表失壓、電表失流、顯示亂碼、電表斷相,R1表示表計故障,R2表示回路異常。

    設(shè)定最小支持度為15%,最小置信度為35%,生成的規(guī)則見表3。

    如果檢測到故障信息為電表停走、電表失流,應(yīng)排查回路是否異常,并將故障原因反饋,及時更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。

    4 結(jié)語

    通過對智能電表故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計調(diào)查結(jié)果分析,定位電能表故障原因,建立了智能電表故障樹。通過數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,梳理了智能電表故障發(fā)生的概率特征,從不同角度探究智能電表故障特征。應(yīng)用結(jié)果表明,故障樹分析法及數(shù)據(jù)挖掘算法能夠有效幫助相關(guān)技術(shù)人員進行故障定位、故障診斷和故障處理,減少故障處理時間,提高故障智能電表質(zhì)量管理水平,具有很好的實用價值。

    參考文獻

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