基于特征挖掘的电网故障诊断方法

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1、第30卷第10期中国电机工程学报Vol.30No.10Apr.5,2010162010年4月5日ProceedingsoftheCSEE©2010Chin.Soc.forElec.Eng.文章编号：0258-8013(2010)10-0016-07中图分类号：TM72文献标志码：A学科分类号：470⋅40基于特征挖掘的电网故障诊断方法李再华，白晓民，周子冠，许婧，李晓珺，张霖，孟珺遐，朱宁辉(中国电力科学研究院，北京市海淀区100192)MethodofPowerGridFaultDiagnosisBasedonFeatureMiningLIZai-hua,BAIX

2、iao-min,ZHOUZi-guan,XUJing,LIXiao-jun,ZHANGLin,MENGJun-xia,ZHUNing-hui(ChinaElectricPowerResearchInstitute,HaidianDistrict,Beijing100192,China)ABSTRACT:Thetwomainbottlenecksintheapplicationof的动作以及电压、电流等信息进行全局分析，确定expertsystemare:themaintenanceofrulebase;the故障位置和故障性质，判断保护与开关动作的正确coordin

3、ationofspeedandaccuracyofreasoning.Featuresand性，并辅助调度员进行决策，以尽快控制故障，尽keyeventsoffaulteventswereanalyzed,thenanovelmethod量避免故障发展。ofassociationruleminingbasedonfeatureminingwas[1-2]人工智能技术在故障诊断中应用最广，其中presented,themethodwasoriginatedfromfrequentpattern(FP)-algorithmandwasimproved.Theimprov

4、ementsinclude:基于规则推理的专家系统应用相对最多，其主要问featuresoffaultinformationareutilized,suchasthetime题是规则库难以适应电网的变化、推理的速度和准sequenceandcausalityofevents,faulttypeandseriousfaultor确度难以同时令人满意等。如何高效地利用日益增unusualfault;ORlogicalfunctionofrulesisadded;prune加的监控信息来完善规则库，并提高推理的速度和techniqueofFP-treeisimproved

5、.Usecaseshowstheimproved[2]准确度，是专家系统实用化面临的关键问题。algorithmcouldreduceinvalidmininglargely,andthespeed电网在不断发展，运行方式也经常变化，因此andaccuracyofthereasoningisheightenedprominently.Thealgorithmisfitforbeingusedonline.诊断规则必须不断维护。规则获取包括人工获取和计算机程序获取2种方式，大型专家系统中故障模KEYWORDS:datamining;associationrule;fe

6、aturemining;式复杂，必须以程序获取为主。frequentpattern(FP)-algorithm;faultdiagnosis;expertsystem故障性质与故障征兆的相关性很强，自动化也摘要：专家系统在应用方面的主要瓶颈是：规则库的维护；积累了大量历史数据。故障诊断的现状是：故障信推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或息很多，但调度员不知准确的故障性质和故障位特有的信息，提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结置，往往是倒闸甚至停供，等待变电站的保护和录合电网故障信息的特征，改进了频繁模式(frequentpattern，FP)–算

7、法：考虑了故障信息的特征，如时序和因果关联关系、波信息，大大降低了运行可靠性。因此迫切需要寻故障性质、严重故障、稀有故障等因素；增加了规则的“或”求快速方法，实现在线诊断。数据挖掘能够充分发逻辑；改进了FP-树的修剪技术。算例表明该算法能够大量减挥历史数据的作用，进行客观预测，避免专家系统少无效挖掘，推理速度和准确度显著提高，适用于在线诊断。主观偏见带来的潜在错误，其通用性和智能性强，关键词：数据挖掘；关联规则；特征挖掘；频繁模式–算法；计算效率高，因此，数据挖掘和专家系统技术相结[3-11]故障诊断；专家系统合，是值得研究的方向之一。本文利用数据挖掘技术来完善