一种电力设备在线监测海量信息的数据挖掘方法技术

本发明专利技术公开了一种电力设备在线监测海量信息的数据挖掘方法，依次包括以下步骤：S100、数据采集；对数据仓库和其他数据源中的数据进行采集；S200、数据挖掘；利用数据挖掘引擎对知识库中的数据进行数据挖掘；S300、结果输出；用于将数据挖掘的结果进行输出。本方法将传统的数据分析方法和技术与处理大量数据的复杂算法相结合，实现大大提高了在线监测时序模式和特征关系的提取精准度，电力设备状态特征全局本体的学习，并极大的提高了数据挖掘效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力领域，特别涉及一种电力设备在线监测海量信息数据挖掘方法。
技术介绍
电力系统为国民经济的持续发展提供强大的能源后盾，而电气设备作为电力系统的构成元件，其可靠性是电网安全运行的保证。随着用电负荷的变化和发展，原有输变电设备受到载流量热稳定限额等技术条件的限制，输送容量大大降低，己经难以担负送电任务，更不能满足电力用户的需要，尤其在用电高峰期、检修状态下或发生故障等情况下，整个输电系统互通容量不足将会造成压限负荷，导致电网运行的经济性和可靠性严重下降。对电力设备开展在线监测是目前较为有效的技术手段，其可实时对电力设备绝缘状态进行监测，在线监测实时数据收集和快速存储使得在线监测信息可以积累海量数据。然后，提取有用的设备状态信息已经成为了巨大的挑战。国内外不少研究表明，电力设备在线监测信息数据与诸多因素相关，如环境温度、设备运行条件、设备服役年龄等，易发生错报、漏报和误报情况。目前，尚无成熟的适用于电力设备在线监测信息数据挖掘方法，不能满足电网设备安全可靠性要求。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种将传统的数据分析方法和技术与处理大量数据的复杂算法相结合的电力设备在线监测海量信息数据挖掘方法。—种电力设备在线监测海量信息的数据挖掘方法，包括如下步骤:S100、数据采集；对数据仓库和其他数据源中的数据进行采集；S200、数据挖掘；利用数据挖掘引擎对知识库中的数据进行数据挖掘；S300、结果输出；用于将数据挖掘的结果进行输出。所述数据仓库为多组数据库，用于存储电力设备不同源的在线监测数据，同时在数据仓库上进行数据清理和集成。数据仓库为整个数据挖掘工作提供具体的数据来源。所述知识库为电力设备在线监测数据特征知识，用于指导搜索，评估结果模式的兴趣度，且知识库为数据挖掘引擎提供所有的数据特征知识和数据关联方法。 所述数据挖掘引擎用于特征化、关联、分类、聚类分析以及演变和偏差分析。数据挖掘引擎能够自动且快速的帮助用户寻找数据关联特征，处理海量数据。所述数据挖掘结果的输出与挖掘引擎交互，所述输出的方式包括指定数据挖掘查询或任务、提供信息、帮助搜索聚焦，以及包括根据数据挖掘的中间结果进行探索式的数据挖掘。可选的，所述数据仓库为不同种类数据库、文本数据或电子表格，通过数据库连接接口以网络实现不同源数据的共享和同步，用于存储和分析电力设备绝缘状态在线监测数据，并依据数据之间的离散系数来进行无效数据判断，实现数据有效性和规范性分析。可选的，所述知识库为电力设备绝缘状态知识规则，可为电力设备在线监测数据信息通过预处理、规律提取后形成关联知识规则存储于知识库中。所述电力设备在线监测数据信息包括避雷器泄漏电流、容性设备泄漏电流、局部放电、变压器油色谱。可选的，所述数据挖掘引擎为数据挖掘算法，为关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式或偏差检测，用于对数据中是隐含的、潜在的，表现为概念、规则、规律模式等形式知识进行分析。数据挖掘引擎可以自动发现有用的趋势和模式，用于信息管理，决策支持。【附图说明】图1为本专利技术的在线监测海量信息数据挖掘方法的流程示意图；图2为本专利技术的电力设备在线监测数据时序模式示意图；图3为本专利技术的电力设备在线监测信息趋势特征示意图；图4为本专利技术的在线监测海量信息数据整理及知识规则提取示意图；图5为本专利技术的电容型设备状态分析实例示意图。【具体实施方式】本专利技术提供，将传统的数据分析方法和技术与处理大量数据的复杂算法相结合，具体包括:在线监测信息数据采集、数据挖掘和分析结果展示等内容。数据仓库为多组数据库用于存储电力设备不同源的在线监测数据，同时在数据仓库上进行数据清理和集成。数据仓库为整个数据挖掘工作提供具体的数据来源。知识库为电力设备在线监测数据特征知识，用于指导搜索，评估结果模式的兴趣度。知识库为数据挖掘引擎提供所有的数据特征知识和数据关联方法。数据挖掘引擎是数据挖掘方法基本的部分，由一组功能模块组成，用于特征化、关联、分类、聚类分析以及演变和偏差分析。数据挖掘引擎能够自动且快速的帮助用户寻找数据关联特征，处理海量数据。数据输出可以与挖掘引擎交互，指定数据挖掘查询或任务，提供信息、帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式的数据挖掘。可选的，所述数据仓库可为不同种类数据库、文本数据、电子表格等，通过数据库连接接口以网络实现不同源数据的共享和同步，用于存储和分析电力设备绝缘状态在线监测数据，并依据数据之间的离散系数来进行无效数据判断，实现数据有效性和规范性分析。可选的，所述知识库为电力设备绝缘状态知识规则，可为包括避雷器泄漏电流、容性设备泄漏电流、局部放电、变压器油色谱等电力设备在线监测数据信息，通过预处理、规律提取后形成关联知识规则存储于知识库中。可选的，所述知识挖掘引擎为数据挖掘方法，可为关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差检测等，用于对数据中是隐含的、潜在的，表现为概念、规则、规律模式等形式知识进行分析。数据挖掘引擎可以自动发现有用的趋势和模式，用于信息管理，决策支持。下面结合附图，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。请参阅图1，本专利技术的数据挖掘方当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力设备在线监测海量信息的数据挖掘方法，其特征在于包括如下步骤：S100、数据采集；对数据仓库和其他数据源中的数据进行采集；S200、数据挖掘；利用数据挖掘引擎对知识库中的数据进行数据挖掘；S300、结果输出；用于将数据挖掘的结果进行输出。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杜双育，王红斌，刘琦，李战鹰，刘玮，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44