李養(yǎng)勝

(陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院，陜西 咸陽 712000)

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤礦電網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

李養(yǎng)勝

(陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院，陜西 咸陽 712000)

摘要：在傳統(tǒng)的煤礦電網(wǎng)中，由于井下信息不能被及時(shí)獲取，也就無法對(duì)存在的隱患甚至是發(fā)生的故障立即發(fā)出預(yù)警。針對(duì)這一問題，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)研究了一種綜合管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)綜合應(yīng)用了嵌入式技術(shù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及工控組態(tài)軟件，能使煤礦電網(wǎng)高效運(yùn)行。在對(duì)多方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模時(shí)，結(jié)合了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，采用多種挖掘模式，達(dá)到了預(yù)測(cè)報(bào)警的目的?；跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤礦電網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)不僅解決了供電監(jiān)控技術(shù)問題，還解除了煤礦安全運(yùn)行中的重大隱患，使礦井的安全生產(chǎn)能力和抗災(zāi)能力都得到有效增強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；煤礦電網(wǎng)；故障預(yù)警；實(shí)時(shí)監(jiān)視

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，煤礦開采量也在不斷增加，但煤礦開采的安全形勢(shì)不容樂觀。導(dǎo)致事故發(fā)生的因素很多，其中最主要的原因來自于供電網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，現(xiàn)有的系統(tǒng)在進(jìn)行不間斷監(jiān)測(cè)井下情況時(shí)，信息孤島的存在導(dǎo)致電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)不能被管理人員全面的掌握[1]。針對(duì)上述問題，本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)煤礦電網(wǎng)的綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)研究，綜合了以太網(wǎng)、現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)以及井下局域網(wǎng)等進(jìn)行不同形式數(shù)據(jù)的大量積累[2]，包括歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及歷史故障記錄，進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)平臺(tái)的構(gòu)造。應(yīng)用綜合管理系統(tǒng)可以使煤礦電網(wǎng)的運(yùn)行效率得到有效提高，危險(xiǎn)系數(shù)得到降低，在預(yù)防隱患和事故發(fā)生的杜絕方面頗有成效，在煤礦安全生產(chǎn)方面具有現(xiàn)實(shí)意義。

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，任務(wù)分為描述和預(yù)測(cè)2類，本文從這2類任務(wù)出發(fā)引入了挖掘算法，對(duì)煤礦電網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)并完成了對(duì)模塊的實(shí)現(xiàn)。在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，針對(duì)數(shù)據(jù)類型的不同，使用算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換與集成，使用特定的挖掘模式，采用可視化技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形展示，最終達(dá)到了預(yù)測(cè)與預(yù)防電網(wǎng)故障的目的[3-4]。

1數(shù)據(jù)挖掘

1.1研究背景和意義

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)在許多領(lǐng)域的迅速發(fā)展，大型數(shù)據(jù)庫得到廣泛的建立。目前，對(duì)數(shù)據(jù)庫的使用還僅限于一些基本的操作，例如對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。在數(shù)據(jù)庫中，許多有價(jià)值的信息是隱藏起來的。對(duì)數(shù)據(jù)庫的使用不能僅限于粗加工數(shù)據(jù)，應(yīng)通過對(duì)數(shù)據(jù)的處理，把隱藏的那部分信息歸納出來，把這些知識(shí)進(jìn)行有效地利用。在進(jìn)一步加工數(shù)據(jù)和分析內(nèi)容的需求背景下，應(yīng)運(yùn)而生出了數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘比數(shù)據(jù)分析更深層次，從大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一定規(guī)律，更深層次的分析可以把信息資源的使用價(jià)值進(jìn)一步提高，使信息資源得到充分利用，使使用效益得到有效提高。數(shù)據(jù)挖掘的使用給決策分析提供了一條新的途徑，使決策的準(zhǔn)確性和可靠性都得到了有效提高，為科學(xué)決策提供了基礎(chǔ)[5]。

1.2數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘又可以認(rèn)為是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(shí)，是一個(gè)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的復(fù)雜過程，通過這一過程可以把未知的、有價(jià)值的模式等知識(shí)抽取挖掘出來。數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)的學(xué)科領(lǐng)域很多，是一個(gè)交叉學(xué)科領(lǐng)域，使用的方法也很多，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和可視化等。

數(shù)據(jù)挖掘演化過程示意圖如圖1所示。首先，把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，并集成進(jìn)入到數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)清洗不僅可以清除噪聲，還可以把與主題無關(guān)的數(shù)據(jù)都清除出去，數(shù)據(jù)的集成是把多數(shù)據(jù)源的相關(guān)數(shù)據(jù)組合到一起；其次，進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)還要進(jìn)行選擇和轉(zhuǎn)換進(jìn)入到特定的數(shù)據(jù)集中，在這部分主要是轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)形式，以便于數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)行；再次，應(yīng)對(duì)特定數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，這只是總的數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)步驟，主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)模式或規(guī)律的挖掘；最后，進(jìn)行模式評(píng)估和知識(shí)表示，利用評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和可視化表達(dá)技術(shù)，篩選出有意義的知識(shí)模式并向用戶進(jìn)行展示。

圖1　數(shù)據(jù)挖掘演化過程示意圖

2煤礦電網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2.1總體要求

煤礦電網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)要使系統(tǒng)服務(wù)器與變電站重點(diǎn)計(jì)算機(jī)進(jìn)行互聯(lián)，使操作和信息網(wǎng)絡(luò)化，實(shí)現(xiàn)多種信息的共享和交互；遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的互聯(lián)通過建設(shè)專用通信網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)；變電站終端計(jì)算機(jī)要具備存儲(chǔ)管理各類信息，自動(dòng)生成五防及操作票，以及顯示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的功能；數(shù)據(jù)備份與更新功能要完善；要具備系統(tǒng)時(shí)間同步功能；系統(tǒng)要具備良好的擴(kuò)展性；在權(quán)限的劃分方面要合理，并能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的筆跡簽名。

2.2設(shè)計(jì)原則

在煤礦電網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)中，依據(jù)了計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)的相關(guān)思想，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)遵循如下原則：系統(tǒng)采用的軟、硬件產(chǎn)品技術(shù)要成熟，以確保系統(tǒng)的可靠性；使用的技術(shù)產(chǎn)品應(yīng)是專業(yè)廠家生產(chǎn)、有國際先進(jìn)技術(shù)的產(chǎn)品，以確保技術(shù)的先進(jìn)性；在設(shè)計(jì)中要確保系統(tǒng)的實(shí)用性；在模塊化結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)時(shí)要充分考慮可擴(kuò)展性及開放性，以便于對(duì)模塊進(jìn)行擴(kuò)容與擴(kuò)展。

2.3軟、硬件配置

利用調(diào)制解調(diào)器，借助PSTN通信網(wǎng)絡(luò)及終端服務(wù)器，可以實(shí)現(xiàn)各變電站和電務(wù)廠之間的聯(lián)系。系統(tǒng)硬件配置結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。軟、硬件主要包括數(shù)據(jù)庫、服務(wù)器、網(wǎng)關(guān)以及光纖收發(fā)器和數(shù)據(jù)采集等控制系統(tǒng)的硬件設(shè)施。

圖2　系統(tǒng)硬件配置結(jié)構(gòu)圖

2.4結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

基于煤礦電網(wǎng)實(shí)際管理中的特點(diǎn)，運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，采用SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫環(huán)境進(jìn)行預(yù)警報(bào)警系統(tǒng)模塊的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖如圖3所示，對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的維護(hù)通過數(shù)據(jù)管理模塊來實(shí)現(xiàn)；通過數(shù)據(jù)管理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)庫和其他格式數(shù)據(jù)源的操作，進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)的描述和預(yù)測(cè)則通過數(shù)據(jù)挖掘模塊進(jìn)行；報(bào)表管理模塊則主要實(shí)現(xiàn)定制與打印報(bào)表的功能。

圖3　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

3模塊的實(shí)現(xiàn)

在系統(tǒng)模塊的實(shí)現(xiàn)中，數(shù)據(jù)挖掘主要由4部分組成。其中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的前期操作；數(shù)據(jù)可視化可以形象地把相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表的展示，并對(duì)記錄抽樣和字段抽樣進(jìn)行簡(jiǎn)單地集成，只把用戶關(guān)心的數(shù)據(jù)顯示出來；挖掘引擎中，針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，用戶可以選擇特定的挖掘模式完成對(duì)規(guī)則知識(shí)的導(dǎo)出；回歸建模預(yù)測(cè)模塊主要是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行中的回歸建模與預(yù)測(cè)，并對(duì)模型庫進(jìn)行維護(hù)[6]。

數(shù)據(jù)挖掘具有如下特點(diǎn)。

1)數(shù)據(jù)規(guī)范化。在模塊的實(shí)現(xiàn)中，一般都要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，以適應(yīng)挖掘算法。

2)數(shù)據(jù)離散化。在該模塊主要是對(duì)屬性進(jìn)行概念分層，給定連續(xù)屬性值的個(gè)數(shù)要減少，盡量使用高層次的概念。在進(jìn)行離散的數(shù)值屬性的選擇時(shí)，要根據(jù)實(shí)際情況劃分離散區(qū)間。

3)在數(shù)據(jù)缺損處理中，要填充字段，填充方式有平均值、最大值、最小值以及指定值填充。

4)分類方法是在數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)歸納方法，用于預(yù)測(cè)離散無序類別值，在本文中，分類模式基于決策樹而實(shí)現(xiàn)。

目前，常用的決策樹算法為C4.5算法，其構(gòu)建步驟如下：先給定1組訓(xùn)練樣本，設(shè)S是樣本數(shù)據(jù)集，其具有m種不同的類標(biāo)號(hào)屬性Ci；然后預(yù)處理數(shù)據(jù)源形成決策樹的訓(xùn)練集；最后把樣本分類。其信息熵值可以用下式表式：

(1)

式中，pi是樣本屬于屬性類Ci的概率。對(duì)屬性A進(jìn)行假設(shè)，假設(shè)其有很多個(gè)不同的值{a1,a2,…,an}，樣本集就可以根據(jù)屬性劃分為不同的子集，其熵可以用下式表示：

(2)

式中，sj是屬性類Ci的樣本數(shù)；s是S的樣本數(shù)。那么，就可以得出屬性A的信息熵E(A)、信息增益Gain(A)以及信息增益率Gain_Ratio(A)，其表達(dá)式見式3。通過信息增益率的計(jì)算，就可以進(jìn)行決策樹的構(gòu)造。

(3)

決策樹構(gòu)造完成后，用分類規(guī)則的形式對(duì)得到的分類模型進(jìn)行描述輸出，然后利用模型進(jìn)行位置數(shù)據(jù)實(shí)例歸屬類別的預(yù)測(cè)。估計(jì)模型分類準(zhǔn)確率常用的方法是保持方法，樣本集根據(jù)訓(xùn)練比例可分為訓(xùn)練和測(cè)試樣本集，前者用于決策樹的建立，后者用于分類規(guī)則準(zhǔn)確率的計(jì)算。

5)聚類是把1個(gè)數(shù)據(jù)集按照一定的規(guī)則劃分為若干類或若干組的過程，不同類或不同組的數(shù)據(jù)之間的相似度較低，在同一類或同一組內(nèi)數(shù)據(jù)之間的相似度通常較高。聚類分析與分類不同的是在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類時(shí)，數(shù)據(jù)是無類別歸屬的。

6)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)嶋H上就是采用算法從給定的數(shù)據(jù)集中對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行搜索，找出數(shù)據(jù)項(xiàng)之間有價(jià)值或隱藏的聯(lián)系。根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)則的特點(diǎn)，在進(jìn)行規(guī)則挖掘時(shí)本文采用了Apriori算法，其使用的迭代方法是逐層搜索方法，該搜索方法利用了Apriori性質(zhì)，即要求在頻繁項(xiàng)集中，其所有的非空子集都必須是頻繁項(xiàng)集。在獲取關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)有2個(gè)階段，首先是Apriori算法的使用，通過該算法滿足最小支持度要求進(jìn)行頻繁項(xiàng)集的產(chǎn)生；然后進(jìn)入第2階段，滿足最小置信度的要求，即根據(jù)第1階段的頻繁項(xiàng)集進(jìn)行強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的制定。實(shí)際上，第1階段結(jié)束之后，使用集合求冪方法可以獲取全部的關(guān)聯(lián)規(guī)則，本文只選取強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。在算法實(shí)現(xiàn)中，第1階段的最小支持度設(shè)置為5%，第2階段的最小置信度設(shè)置為60%。

7)回歸的建模與預(yù)測(cè)。這部分內(nèi)容的實(shí)現(xiàn)通常依靠利用統(tǒng)計(jì)回歸方法所建立的模型。在建模時(shí)所采用的回歸模型為基于最小二乘法的線性回歸方法，并進(jìn)行相應(yīng)變量和預(yù)測(cè)變量的選擇，進(jìn)行回歸系數(shù)的計(jì)算，得到回歸模型之后還要進(jìn)行檢驗(yàn)和模型的保存，最終預(yù)測(cè)相應(yīng)變量。

4系統(tǒng)功能

1)實(shí)時(shí)測(cè)量與監(jiān)視功能。系統(tǒng)提供了比較友好的界面，在界面上各個(gè)變電所中開關(guān)的情況可以同時(shí)得到實(shí)時(shí)顯示，而且顯示結(jié)果是按照順序進(jìn)行排列的。實(shí)時(shí)顯示的數(shù)據(jù)主要為電壓、電流、電阻和功率等電量數(shù)據(jù)；另外，還能對(duì)線路以及開關(guān)分合閘狀態(tài)、開關(guān)機(jī)構(gòu)異常等情況進(jìn)行監(jiān)視[7]。

2)預(yù)警報(bào)警功能。其中，預(yù)警主要指開關(guān)變位以及保護(hù)動(dòng)作的預(yù)警；報(bào)警主要出現(xiàn)在電壓電流越限設(shè)置中，這樣一旦出現(xiàn)開關(guān)跳閘現(xiàn)象，就可以對(duì)故障所在范圍進(jìn)行迅速的判斷，并實(shí)現(xiàn)了聲音、圖像以及文字窗口的提示，而且在提示故障的發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)還能進(jìn)行事故的回推畫面顯示。

3)一鍵復(fù)電功能以及無人值守功能。在停電時(shí)，能判斷出故障的性質(zhì)并使用技術(shù)人員設(shè)定好的一鍵復(fù)電功能。當(dāng)無人值守時(shí)，用戶可以根據(jù)權(quán)限對(duì)保護(hù)設(shè)置實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制，實(shí)現(xiàn)變電所的無人值守功能。在局域網(wǎng)中的計(jì)算機(jī)，經(jīng)過管理員的授權(quán)都可實(shí)現(xiàn)對(duì)各類數(shù)據(jù)的web瀏覽功能，另外由于后臺(tái)數(shù)據(jù)庫采用的是實(shí)時(shí)讀取訪問技術(shù)，所以可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)庫的安全管理。

5結(jié)語

計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展使其在煤礦電網(wǎng)中的應(yīng)用更為廣泛，使遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)變?yōu)榭赡?。在進(jìn)行綜合管理系統(tǒng)開發(fā)之前，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)只能在局、礦調(diào)度室顯示；在對(duì)煤礦電網(wǎng)進(jìn)行綜合管理之后，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可以在本地服務(wù)器上進(jìn)行保存，并能夠在本企業(yè)內(nèi)部信息網(wǎng)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引入，使煤礦電網(wǎng)監(jiān)控運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的效率和深度都得到有效提高，不僅能解決井下監(jiān)控技術(shù)的難點(diǎn)問題，還可以解除煤礦安全運(yùn)行中的重大隱患，在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中有一定的應(yīng)用推廣前景。

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責(zé)任編輯鄭練

Design and Implementation of Management System of Coal Mine Power Grid based on Data Mining

LI Yangsheng

(Shaanxi Polytechnic Institute Information Engineering Institute, Xianyang 712000, China)

Abstract：In the traditional coal mine power grid, due to the underground information can’t be timely got, so it is not able to immediately issue a warning for the existence of hidden failure. To solve this problem, based on the data mining technology, and put forward the design of a kind of comprehensive management system, it includes the application of embedded technology, real-time database technology and industrial control configuration software. They can make the efficient operation of the power grid of coal mine. With the data analysis and modeling combined with the data warehouse technology, use a variety of data mining model, and finally reach the purpose of predicting alarm. Based on data mining technology, the coal mine power network integrated management system not only solves the monitoring technology problem, but also may relieves the great hidden danger to the safe operation of coal mine. Mine safety production and resilience capacity can be effectively enhanced.

Key words:data mining, coal mine power network, coal mine power network, real-time monitoring

收稿日期：2015-01-21

作者簡(jiǎn)介：李養(yǎng)勝(1974-)，男，講師，碩士，主要從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用和圖像處理等方面的研究。

中圖分類號(hào)：TD 611

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A