喬向陽(yáng)　舒日高　付廣遠(yuǎn)　劉虎城

摘要：隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，社會(huì)生產(chǎn)生活中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，從這些數(shù)據(jù)中挖掘有效信息成為各行各業(yè)的必備手段，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也成為電力設(shè)備狀態(tài)檢修工作的重要技術(shù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和報(bào)表已經(jīng)無(wú)法滿足現(xiàn)代電力設(shè)備的管理需求，在電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中植入數(shù)據(jù)分析模塊十分有必要，能夠幫助技術(shù)人員從監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中獲取電力設(shè)備檢修所需的信息，提高電力設(shè)備狀態(tài)檢修的效率。本文從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身入手，分析并探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)檢修中的應(yīng)用，希望可以為提高我國(guó)電力設(shè)備管理水平提供一些思路。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);電力設(shè)備狀態(tài)檢修;應(yīng)用

引言：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)有一定的重疊，主要差異在于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的并不能完全嵌入map-reduce算法框架。狀態(tài)檢修是一種新興的電力設(shè)備檢修模式，利用監(jiān)視系統(tǒng)和診斷技術(shù)獲取設(shè)備故障信息，判斷設(shè)備狀態(tài)，在設(shè)備發(fā)生故障前對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢修，盡可能避免設(shè)備發(fā)生不可控的問(wèn)題，盡可能避免電力設(shè)備停機(jī)，避免造成電力問(wèn)題。電力設(shè)備狀態(tài)檢修大致可分為發(fā)電廠狀態(tài)檢修、變電站狀態(tài)檢修、輸配電線路狀態(tài)檢修、輸配電設(shè)備狀態(tài)檢修等幾個(gè)部分，隨著設(shè)備的不斷運(yùn)行，數(shù)據(jù)量不斷擴(kuò)大，從中挖掘有價(jià)值信息的難度也不斷擴(kuò)大，因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用是大勢(shì)所趨。

1. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)從大量的、模糊的、無(wú)規(guī)律的數(shù)據(jù)中挖掘出實(shí)際的、有規(guī)律的、有用的信息的技術(shù)，與大數(shù)據(jù)技術(shù)相類(lèi)似，卻在實(shí)際算法中存在一些差異，二者并不能完全重合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域中，在電力設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)中的應(yīng)用還需要發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中包括8個(gè)步驟：

1.1 數(shù)據(jù)信息收集

數(shù)據(jù)信息收集是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，只有將海量的數(shù)據(jù)收集起來(lái)，才能夠進(jìn)行接下來(lái)的數(shù)據(jù)分析和挖掘工作。

1.2 數(shù)據(jù)集成

在數(shù)據(jù)信息收集環(huán)節(jié)收集到的海量數(shù)據(jù)，并非都是統(tǒng)一的格式，想要在同一個(gè)算法中將這些信息分析處理，難度較大，至少要將不同格式、特點(diǎn)的數(shù)據(jù)向一個(gè)或幾個(gè)方向進(jìn)行集中，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析工作降低難度，提高效率，也為數(shù)據(jù)的有效共享奠定基礎(chǔ)。

1.3 數(shù)據(jù)規(guī)約

數(shù)據(jù)規(guī)約工作是在集成的基礎(chǔ)上進(jìn)行的進(jìn)一步處理，將數(shù)據(jù)用數(shù)據(jù)集的規(guī)約來(lái)表示，可以在保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性的同時(shí)縮小數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)挖掘效率。

1.4 數(shù)據(jù)清理

在海量數(shù)據(jù)中有一些雜質(zhì)數(shù)據(jù)，主要表現(xiàn)為與數(shù)據(jù)挖掘方向不一致、缺少真實(shí)性、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等特點(diǎn)，這些數(shù)據(jù)的存在擴(kuò)大了需要挖掘的數(shù)據(jù)量，還會(huì)影響數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和有效性，因此需要進(jìn)行清理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提純。

1.5 數(shù)據(jù)變換

數(shù)據(jù)變換對(duì)于一些實(shí)數(shù)型數(shù)據(jù)是有必要的，依據(jù)概念分層、離散化都可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，提高數(shù)據(jù)的可挖掘性，為數(shù)據(jù)挖掘的效率提升提供一些幫助。

1.6 數(shù)據(jù)挖掘分析

數(shù)理統(tǒng)計(jì)、事例推理、規(guī)則推理、模糊集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法都屬于數(shù)據(jù)挖掘分析的具體方法，能夠有效進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘，得到有用信息。

1.7 模式評(píng)估

數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果根據(jù)挖掘需求、行業(yè)專(zhuān)家評(píng)定來(lái)評(píng)估挖掘結(jié)果的正確性。

1.8 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可視化

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到的結(jié)果需要以可視化的方式呈現(xiàn)，供技術(shù)人員、管理人員及其他程序使用，提高數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的利用率。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在我國(guó)電力設(shè)備相關(guān)管理中的應(yīng)用還不成熟，需要更多的研究和應(yīng)用，在應(yīng)用中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用水平，提高我國(guó)電力設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)的水平。

2. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

在電力設(shè)備管理系統(tǒng)中，我國(guó)已經(jīng)開(kāi)始逐步應(yīng)用監(jiān)測(cè)、監(jiān)控設(shè)備，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)工作中的應(yīng)用已經(jīng)成為大勢(shì)所趨，國(guó)外研究成果較為成熟。在國(guó)外電力設(shè)備管理系統(tǒng)中，決策樹(shù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的主流，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等挖掘技術(shù)的應(yīng)用比例較小，國(guó)內(nèi)電力設(shè)備管理系統(tǒng)中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用較少，只有少數(shù)部門(mén)、崗位工作人員在使用，還處于技術(shù)應(yīng)用的初級(jí)階段。目前，我國(guó)的發(fā)電設(shè)備、變壓器、輸配電線路、輸配電設(shè)備中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)有了一定程度的應(yīng)用，比如：發(fā)電設(shè)備汽輪機(jī)軸狀態(tài)檢測(cè)，以模糊聚類(lèi)、粗糙集理論為主要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);變電站電氣設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)，以決策樹(shù)算法為主要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);輸配電線路狀態(tài)檢測(cè)，以粗糙集為主要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

3. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)中的進(jìn)一步應(yīng)用

3.1 在變壓器狀態(tài)檢修中的應(yīng)用

變壓器的狀態(tài)特征量是揭示變壓器設(shè)備中性能狀態(tài)變化、故障出現(xiàn)、使用壽命損耗規(guī)律的重要標(biāo)志，及時(shí)并準(zhǔn)確的對(duì)故障發(fā)生部位、原因、嚴(yán)重程度進(jìn)行評(píng)估，借此制定設(shè)備的養(yǎng)護(hù)、維修方案，并付諸實(shí)踐。變壓器中的狀態(tài)特征量主要是油中溶解氣體，通過(guò)采集溶解氣體的樣本，技術(shù)人員能夠分析出變壓器的故障類(lèi)型、故障原因、嚴(yán)重程度，其中應(yīng)用到的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是粗糙集數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在對(duì)溶解氣體樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊、離散化處理后，能夠有效提高數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可信性和質(zhì)量。

3.2 在發(fā)電設(shè)備狀態(tài)檢修中的應(yīng)用

發(fā)電設(shè)備中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要借助分散控制系統(tǒng)實(shí)施，分散控制系統(tǒng)中能夠存儲(chǔ)海量的發(fā)電設(shè)備生產(chǎn)數(shù)據(jù)，這些具有多元性、動(dòng)態(tài)性的數(shù)據(jù)需要借助挖掘技術(shù)才能夠發(fā)揮出真正的作用，傳統(tǒng)的人工處理方法不能滿足數(shù)據(jù)處理的需求。發(fā)電設(shè)備狀態(tài)檢修中，汽輪機(jī)軸振動(dòng)系數(shù)是十分重要的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?，是挖掘發(fā)電設(shè)備故障類(lèi)型、原因、嚴(yán)重程度的基礎(chǔ)，這部分挖掘研究主要依靠模糊聚類(lèi)、粗糙集來(lái)進(jìn)行。

結(jié)束語(yǔ)：近年來(lái)，狀態(tài)檢測(cè)理念逐漸滲透進(jìn)各行各業(yè)的運(yùn)維領(lǐng)域，成為電力、水利等領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，在一定程度上推動(dòng)了我國(guó)的現(xiàn)代化發(fā)展。狀態(tài)檢測(cè)理念與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合，為技術(shù)人員及早發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障征兆，及早進(jìn)行設(shè)備保養(yǎng)和維修，提供了重要的幫助。雖然我國(guó)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和狀態(tài)檢測(cè)能力還處于較弱的狀態(tài)，還有很大的發(fā)展空間，但我們相信，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，能夠最大程度上使我們的相關(guān)技術(shù)水平發(fā)展速度提速，為我國(guó)的電力領(lǐng)域發(fā)展提供助力。

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