基于混合数据挖掘方法的配电网故障诊断技术.pdf

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1、第25卷第2期电力科学与技术学报Vo1．25NO．22010年6月JOURNALOFELECTRICPOWERSCIENCEANDTECHNOLOGYJun．2010基于混合数据挖掘方法的配电网故障诊断技术宋凯，刘润华，康忠健(中国石油大学信息与控制工程学院，山东东营257061)摘要：针对单一数据挖掘方法在配电网故障诊断中存在的一些缺陷，提出一种基于混合数据挖掘方法的新型配电网故障诊断技术。首先利用粗糙集理论对原始故障数据进行约简，形成精简的规则集，然后利用神经网络调用最简规则集进行学习训练，具有学习训练时间短、诊断准确度高等特点．实例验证了该方法的有效性．关键词：数据挖掘；粗糙集；人工神

2、经网络；配电网；故障诊断中图分类号：TM711文献标识码：A文章编号：1673—9140(2010)02—0068—05HybriddataminingbasedfaultdiagnosisfordistributionsystemsSONGKai，LIURun—hua，KANGZhong-jian(CollegeofInformationandControlEngineering，ChinaUniversityofPetroleum，Dongying257061，China)Abstract：Forimprovingthedeficienciesofsingledataminingmeth

3、odfordistributionsystemsfaultdiagnosis，anewfaultdiagnosistechniquewithhybriddataminingmethodsisproposedinthispaper．Firstly，theoriginalfaultdataisreducedbyusingtheroughsettheory，andastream-linedrulessetisformed．Then，aneuralnetworkistrainedbycallingthesimplerulesset，thetrainingtimeisshortandthediagno

4、sisaccuracyisimproved．Finally，anexampleillustratestheeffectivenessoftheproposedmethod．Keywords：datamining；roughset；artificialneuralnetwork；distributionnetworks；faultsdiagnosis随着社会经济的不断发展，当今配电网规模也障，保证电力系统的安全稳定的运行[2]．在不断扩大，当配电网发生故障，尤其是因信道干扰数据挖掘是近年来在国际上较为活跃的研究领而发生的信息丢失以及保护、开关存在误动、拒动等域，是人工智能与数据库技术相结合的产

5、物．它是利诸多不确定因素时，电力系统响应将会复杂化，给配用数据挖掘的各种算法从大量数据中挖掘出隐含于电网故障诊断造成更多的困难口]．因此，有必要发展其中的知识口]．数据挖掘涉及的学科领域和方法很一种受错误信息干扰小、容错性强、快速以及准确的多，常用的数据挖掘的方法有神经网络方法、遗传算配电网故障诊断方法，以协助工作人员迅速识别故法、粗糙集方法、决策树方法、统计分析方法、模糊集收稿日期：2009—11—30基金项目：国家自然科学基金(60971077)；山东省自然科学基金(ZR2009FM061)通讯作者：刘润华(1958一)，男，硕士，教授，主要从事电力电子技术应用以及检测等研究；E-mai

6、l：liurh@hdpu．edu．cn第25卷第2期宋凯，等：基于混合数据挖掘方法的配电网故障诊断技术69方法等c4]．针对单一数据挖掘方法在配电网故障诊将属性约简后的故障信息作为样本数据对神经断中存在的容错性差、诊断速度不高等缺陷，笔者采网络进行训练．在构建神经网络中，目前应用最为广用一种将粗糙集方法和神经网络方法相结合的混合泛的是BP神经网络，BP算法理论具有很强的学习数据挖掘方法对配电网故障进行诊断．用粗糙集方能力和适应能力印]，但标准BP算法由于自身的原法对故障信息进行预处理，可减少信息表达的属性因不可避免地具有收敛速度慢和极易陷入局部极小数量，再根据处理后的信息结构，进行神经网络的

7、构值等缺陷，因此，通常需要对BP算法进行改进[1．建与训练．该方法简化了神经网络的结构，缩短了训对BP算法进行改进的方法比较多，笔者主要采用练时间，提高了泛化能力，充分发挥了粗糙集理论和以LM算法改进BP算法．LM算法属于一种利用神经网络的优势，弥补了各自的缺点．标准的数值优化技术的快速算法[1，其形式为Ax一一[

8、，()J(z)+]一J()P(z)．(1)1基于混合数据挖掘方法的配电网式中(>O)为比例系数