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探讨数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用

热度0票浏览78次时间：2020年3月19日 13:16

林盛凯

（广东电网有限责任公司揭阳供电局广东揭阳 522000）摘要：经济科技的快速发展使得人们的生活产生了各种各样的数据。在电力行业中，电力设备的增多使得电网数据增多，如何从这些数据中得到有效的数据是十分关键的。为了确保电力系统的正常运行，需要做好电力设备故障诊断工作，而数据挖掘技术不仅可以提高电力设备故障诊断工作的效率，还可以为电力设备故障的维修提供参考和借鉴。本文对数据挖掘技术进行介绍，并对电力设备故障诊断中存在的问题进行探究，提出数据挖掘技术应用的对策，以期更好的提高电力系统运行效率。

关键词：电力设备；故障诊断；问题；数据挖掘技术；应用引言

电力设备运行中的信息比较复杂，涉及到的数据比较多，这给设备故障诊断带来了一系列的问题。在经济快速发展的背景下，电力设备故障的诊断水平有了明显的进步，电力设备故障诊断的应用重心也转变到以数据挖掘技术为主。电力设备发生故障，一方面会影响人们的正常用电，另一方面会造成经济损失，故对电力设备故障进行诊断是十分必要的，以此来提高电力设备的运行质量。

1 数据挖掘技术的概述

随着科学技术的发展，数据挖掘技术在我国的多个领域中都得到了广泛的应用，并且有较好的应用效果。

1.1数据挖掘技术的内涵

数据挖掘被称为数据采矿，是从大量的数据中发现未知的、具有潜在应用价值的信息或者数据，工作人员会利用算法在数据资料中找到具有价值的内容，它属于数据知识发现的步骤之一 [1] 。它在金融、市场营销以及电力系统等方面都有着广泛的应用。

数据挖掘过程中所使用的方法主要有贝叶斯分类器和神经网络分类方法。数据挖掘技术与计算机技术之间有着紧密的联系，同时还涉及到建模技术、搜索算法、机器学习、人工智能以及统计学等内容。在电力设备故障诊断过程中，引入数据挖掘技术不仅可以提高电力设备故障诊断效率，而且还可以提高电力设备运行效率。

1.2数据挖掘的过程

数据挖掘过程涉及到的内容比较多，主要包括以下六个方面：第一是数据的选择，从数据仓库或者是数据库中找出和任务相关的数据，将这些数据作为挖掘的基础。这一环节在整个过程中有着十分重要的作用，在无效数据空间中挖掘的话会使得数据挖掘的功能不能正常发挥出来，反而会产生很多无效的数据，从而影响挖掘的最终结果。第二是在进行数据预处理阶段要做好样本数据的集中化处理，比如说多余数据的删除、噪声的去除、保持数据的正确性、填充丢失的域、整理和归并时序数据等。

第三是数据转换，这个环节是选择适合挖掘的算法。第四是数据挖掘，该环节是整个过程中的关键部分，采用了智能方法对数据模式进行提取。第五是解释，它是对数据挖掘后产生的结果进行解释和评价，这可以帮助用户更好地理解。第六是综合分析，这主要是对上一个环节中得到的数据进行处理和检查，在具体的处理过程中需要实时确定每个环节的正确性和有效性。

图1描述的是数据挖掘的流程图。

图1 数据挖掘的流程图

2 电力设备故障诊断中的常见问题

2.1 数据挖掘诊断专业人才的缺乏

从实际的工作中可以发现大部分地区的电力维修人员都缺乏一定的工作经验，有些工作人员连基本的故障诊断方式都没有掌握，这使得整个工作人员的素质呈现出参差不齐的局面。这些工作人员在实际工作开展过程中，存在一定的盲目性，可能会导致成本失衡。总的来说，数据挖掘诊断专业中缺乏专业的数据挖掘诊断人才，这使得工作的开展存在一定的障碍。

2.2 对电力设备定期检修缺乏重视

电力设备在工作的过程中难免会存在一些问题，如果对电力设备没有定期保养、维修或者是进行检查，会使后期的工作埋下安全隐患，严重的可能会导致发电厂不能够正常的运作，一是导致发电厂受到损失，二是影响城市的正常运转 [2] 。设备安装之前，是需要对其进行指标测试的，但是实际工作中有些发电厂的设备维修人员并没有按照规定进行指标测试，故无法确定电气设备是否是符合国家标准的。在设备投入工作之后，工作人员没有按照规章制度进行定期的检查。有时候发现了设备存在的问题也会因为受到自身技术水平的限制从而导致故障的产生。

2.3电力设备故障诊断方式的缺陷

电力设备故障诊断属于电力系统中比较重要的一项工作，其常用的诊断法方法有：基于专家系统的诊断、基于模糊原理的故障诊断、基于人工神经网络的诊断、基于Petri网络的电力系统的诊断以及基于遗传算法的电力系统的诊断，这几种方法都有各自的优点，同时也有缺点。比如说专家系统的诊断方法，它是在故障诊断中应用的最早的一种方法，它是一种特殊的计算机系统，是在知识库的基础上研究所得，拥有着某些特定领域中的知识和专家建议经验，它可以在对问题进行判断后得出相关的推论。专家系统在电力系统故障诊断中取得较好的成果，但是仍然存在一定的问题。

专家系统在应用的过程中如何更加完整的、更加方便的获得相关领域专家的知识是极为重要的一个内容，如果该问题没有解决将会限制电力系统故障诊断的发展。同时，因为专家系统中有着大量的信息数据库，从中获得相关的知识需要一定的时间，这可能会导致解决故障的时间延长。

3在电力设备故障诊断中数据挖掘技术的应用

随着我国电力行业的发展，虽然对电力设备故障诊断工作给予了高度的重视，但是由于各方面因素的影响，难免会使电力设备故障诊断工作出现一系列的问题，在通过对相关问题进行分析的基础上，引入了数据挖掘技术，其不仅可以有效提高电力设备故障诊断工作效率，还能够有效提高故障诊断的质量 [3] 。

3.1 对数据挖掘技术的应用给予重视

电力企业需要结合时代发展趋势对传统的电力设备故障诊断工作理念进行改革和创新，并对数据挖掘技术的应用给予高度的重视，并适当的扩大资金的投入，以期更好的发挥数据挖掘技术的优势，有效提高电力设备故障诊断工作效率。同时，工作人员还需要严格按照相关规范和标准来开展工作，并要求持证上岗，以此来确保电力设备故障诊断工作有条不紊的进行。比如，我国就电力工程师这一职业是实行上岗制度的，电力工程师是从事电力技术管理、用电管理、自动化这些工作的专业电力工程技术人员，该制度实行后的效果是不错的，在一定程度上可以填补专业人才的缺口。

3.2 完善电力设备监测系统

为了可以更好的满足电网建设的智能化和电力生产的高质量的要求，国家的电网公司建立了输变电设备的监测体系。电力设备监测体系与电力生产管理系统之间是相互融合的，它们可以实现区域之内的数据共享，还有部分企业形成了辅助检修的决策系统，这都为后期电气行业的发展奠定基础。但是在科学技术等方面受到一定的限制，这使得数据的利用率无法上升，同时缺乏相关的机构来进行技术的研发和技术的推广。此时相关工作人员要按照相关规范和标准来构建一套与企业发展特色相匹配的电力设备监测系统，这样不仅可以实现区域间数据的实时共享，还能够有效降低电力设备故障的发生率。

3.3 实现设备的在线设备故障诊断

工作人员要对电力设备运转的基本情况进行了解并收集相关的数据，比如说电力设备的缺陷信息、历史运行数据和基础信息等。利用这些数据可以完成数据的挖掘并得到科学的设备参数，工作人员将这些设备留档可以方便后期的查询。如果电力设备发生了故障，工作人员需要在短时间内获得电力设备的相关监测数值，并将其与正常状态下的监测数值进行对比，这可以帮助工作人员更加科学的对电力设备的运转状态进行判断。在电力设备故障诊断过程中，数据挖掘技术的应用最好以关联规则为核心，以实现对电力设备故障的在线检测。实际上，关联规则式数据挖掘技术一般是通过对数据库中所蕴含的潜在规律进行分析的基础上来挖掘其相关的关联规则，在此基础上来提高电力设备故障的诊断效率，确保电力设备故障的安全、高效运行。

3.4提升工作人员的综合素质

随着经济社会的发展，有效的推动了数据挖掘技术的发展，并在用电设备故障诊断中扮演着不可替代的作用，此时就对电力设备故障诊断人员的专业水平和综合素质水平提出了较高的要求。电力企业要定期开展工作人员的专业知识培训与教育工作，使他们对数据挖掘技术有个全面的了解和掌握，在培训结束后，还要对其开展针对性的技术考核，符合要求的人员才能够胜任电力设备故障诊断工作。

4 结语

电力设备属于电力系统中比较关键的组成部分，由于各方面因素的影响，在电力设备运行过程中，难免会出现各种各样的故障。将数据挖掘技术应用在电力设备故障诊断之中，一方面可以提高诊断的质量和效率，另一方面也可以保障电力系统的运行质量，有效的推动了电力行业的发展，并且在一定程度上可以促进社会经济科技的发展。■

参考文献

[1]尧有平.数据挖掘技术在电力行业中的应用研究[J].电子世界.2014(04)：37-38.

[2]岳万里.电力设备故障诊断与检修[J].通讯世界.2014(23):155-156.

[3]李毅,李葳.电力设备常见故障及其诊断检修[J].电子测试.2018(Z1):130-131.