王爽++趙會洋

摘要：發(fā)電站正常高效運行是社會發(fā)展和人民生活中一個非常重要的基礎保障工作。利用數(shù)據(jù)預測技術對電站設備故障的趨勢進行預測分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息，有助于管理者制定更加有效的電站管理策略以及進行工作的改革和創(chuàng)新。根據(jù)某發(fā)電集團設備故障的統(tǒng)計報告，利用指數(shù)平滑的時間序列預測方法對電站設備故障的趨勢進行預測。實驗結果合理，對設備故障的其他研究具有一定的借鑒意義。

關鍵詞：電站；設備故障；時間序列；指數(shù)平滑

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）26-0243-03

Research on the Time Series Prediction of Power Plants Equipment Faults with Exponential Smoothing Method

WANG Shuang， ZHAO Hui-yang

（School of Information Engineering， Xuchang University， Xuchang 461000， China）

Abstract： It is an important basic security work for social development and peoples life that power plants can run normally and efficiently. If we use data prediction techniques to analyze the trend of power plants equipment faults， the useful information hidden in the data will be found. It is helpful for managers to establish a more effective management strategy of power plant and carry out the reform and innovation. According to the equipment fault statistics report of a certain power group， the paper uses a method of time series prediction named exponential smoothing to predict the trend of power plants equipment faults. The result of experiments is reasonable and can be a reference for other studies on equipment faults.

Key words： Power Plants； Equipment Faults； Time Series； Linear Regression

1 引言

根據(jù)麥肯錫（McKinsey）2011年5月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個新領域》報告，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素。數(shù)據(jù)挖掘能夠從大量的數(shù)據(jù)中通過算法發(fā)現(xiàn)隱藏于其中的信息，并已經(jīng)成功應用于電子商務、銀行、醫(yī)藥、氣象等眾多領域。近年來，數(shù)據(jù)挖掘在電力領域的研究也受到了較多的關注。文獻[1-3]研究了分類和聚類算法在電力客戶分類及電力負荷分類方面的應用。文獻[4-9]研究了數(shù)據(jù)預測算法在電力負荷預測、風電功率預測、電價預測、風力預測、風速預測等方面中的應用。文獻[10-13]研究了關聯(lián)規(guī)則算法在電力負荷、電網(wǎng)脆弱性、電站凝汽器等方面的應用。本文基于大量的設備故障歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用指數(shù)平滑的時間序列預測方法對設備故障的發(fā)展趨勢進行預測，從而為電站的運行維護、設備檢修管理提供決策支持。2013年電力行業(yè)信息化年會的與會專家一致認為：電力大數(shù)據(jù)的信息挖掘和利用將給電力企業(yè)帶來新一輪商業(yè)模式轉(zhuǎn)變和價值創(chuàng)新。

2 數(shù)據(jù)描述

研究所基于的數(shù)據(jù)來自中國某大型發(fā)電集團從2008年到2014年的設備運行故障月度報告。報告有word和pdf兩種格式，每份報告的主要內(nèi)容有設備運行故障的統(tǒng)計概況、具體案例描述。經(jīng)過數(shù)據(jù)整理后形成了設備運行異常情況表，具體內(nèi)容如表1所示。

由于數(shù)據(jù)條目較多，在此僅列出每張表的少數(shù)幾條數(shù)據(jù)。對于文字內(nèi)容描述較多的字段，僅列出了一條較為完整的數(shù)據(jù)來說明問題，其他條目的內(nèi)容用“略”來代替。表1中的的類別1到類別4是從粗到細分別描述了設備故障的類別，每條樣本數(shù)據(jù)展現(xiàn)了不同類別的故障在特定時間所發(fā)生的項數(shù)和具體的原因描述。

由于數(shù)據(jù)條目較多，在此僅列出每張表的少數(shù)幾條數(shù)據(jù)。對于文字內(nèi)容描述較多的字段，僅列出了一條較為完整的數(shù)據(jù)來說明問題，其他條目的內(nèi)容用“略”來代替。表1中的的類別1到類別4是從粗到細分別描述了設備故障的類別，每條樣本數(shù)據(jù)展現(xiàn)了不同類別的故障在特定時間所發(fā)生的項數(shù)和具體的原因描述。其中類別3隨時間的變化關系如圖1所示。從圖中可以看出，電站故障的主要類別是鍋爐故障，其次是汽機故障，然后是電氣故障。特別是鍋爐故障，每個月發(fā)生的次數(shù)均高于其他故障類別。因此，本文主要針對鍋爐故障的時間序列進行趨勢預測。

4 結束語

本文從新的數(shù)據(jù)視角，基于電站的設備故障分析報告，研究了基于三次指數(shù)平滑的時間序列預測在電站設備故障分析中的應用。研究結論對電力企業(yè)的管理決策制定和設備故障的技術創(chuàng)新都有一定的幫助，但研究結果還有待進一步提高，研究手段還有待進一步豐富。下一步，將綜合多種數(shù)據(jù)挖掘技術應用于電力數(shù)據(jù)分析中，充分挖掘電力大數(shù)據(jù)的價值，為社會生產(chǎn)提供更多服務。

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