探索输电线路运检中数据挖掘技术的应用

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1、探索输电线路运检中数据挖掘技术的应用(国网滨州供电公司256600)摘要：随着信息技术的迅速发展，数据库规模的扩大带来了大量的数据。但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询和报表工只无法满足挖掘这些信息的需求。数据挖掘技术就是通过处理大量的数据并从中抽取有价值的潜在信息的一种新的数据分析技术。木文分析了数据挖掘技术在输电线路运检中的应用。关键词：输电线路；运检；数据挖掘技术；应用一、数据挖掘技术的功能及方法数据挖掘旨在从大量不完全的、有噪声的且模糊的随机数据中，提取隐含其中的、事先未知的而又有潜在作用的信息和知识。1.1数据挖掘的功能数据挖掘所能发

2、现的知识模式与其功能是密切相关的。数据挖掘综合多门学科技术，其主要功能如下：(1)概念描述：通过比较、对比和分析某类对象的属性数据，用简练概括的语言描述该对象的木质含义；(2)关联模式：在看似无关的大量数据中，发现信息之间隐含的相关性；(3)分类：把看似无规律的对象按照一定的规则对其进行归类处理；(4)聚类分析：按照分类的思想，利用不同计算距离的算法，对研宄对象进行划归聚集处理；(5)预测：根据事物的过去和现在的状况推度其未来发展趋势；(6)时间序列：利用事物发展的连续性及不与过去割裂发展的性质，推断事物未来的发展状况；(1)偏差分析：探测数据现状、历史记录或标准之间的显著变化和偏离情

3、况，以发现隐含的有趣知识。二、数据挖掘在输电线路状态检修中的方法分析运用输电线路的状态检修工作基本包括6个环节：状态检测、状态评价、故障诊断、预测评估、风险评价以及决策建议，每个环节都应依据相应的技术标准和准则进行。本文仅对状态评价、预测评估和故障诊断3个环节可采用的数据挖掘方法进行分析。2.1状态评价输电线路状态评价是一项复杂的系统工程，涉及多层次、多系统问题，它是借鉴以往发现的缺陷和故障的经验，通过巡视检修、停电检查、带电测量、在线监控等技术手段获取状态信息，依据相应的数学模型对状态信息进行分析计算，最终得出线路总体状态等级的过程。2.1.1灰色评价法灰色评价法的思想是以状态量与其

4、组成要素之间的层次结构为基础，根据少量的信息，运用灰色理论构建完善的数学模型，得出对系统的总体评价，冋吋还可以得出不同评价对象的排序。输电线路的状态信息比较少且不容易获取，因此可利用灰色评价法对输电线路的状态进行评价。评价后，可以选择相应的检修策略。2.1.2贝叶斯网络法贝叶斯网络法是人工智能领域不确定知识表达和推理技术的主流方法,它将数学中的概率理论与图论相结合，能较好地量化复杂系统中普遍存在的不确定性因素。该网络可以得出更加精确的结论，所建模型具有良好的智能性。2.2预测评估输电线路预测评估主要是预测输电线路运行状态的未来发展趋势，并根据预测结果确定是杏调整线路的运行方式，或确定线

5、路的检修吋间、检修类型及检修范围。输电线路预测评估基于状态评价的预测。输电线路的预测状态量呈现一定的规律性，在较短的吋间内，变化量均不会太大。输电线路的预测评估可以采用2种方式：一种是对线路的整体状态分值进行预测，不再对单一预测状态量进行预测计算；另一种是分别对预测状态量进行预测，在艽他状态量保持不变的情况下对线路状态进行预测评估。常用的预测模型有以下2种。2.2.1吋间序列预测模型吋间序列是社会经济现象或自然现象的某种指标按照吋间先后顺序排列的数字序列，包含2个要素：对应的指标值及现象所具有的吋间属性。2.3故障诊断输电线路的故障诊断是通过对输电线路运行中的状态量进行测量，判断故障原

6、因和损伤程度，确定缺陷部位。输电线路故障诊断的核心是掌握线路状态量的变化、建立合理的数学模型和提出科学的判断边界条件。故障诊断主要奋以下几种方法。2.3.1人工神经网络分析法人工神经网络是模仿人的大脑神经元结构特性而建立的一种非线性动力学系统。它由大量简单的非线性单元互联、并联而成，作为1种新的模式识别技术方法，在故障诊断领域中有广阔的前景。2.3.2粗糙集故障诊断粗糙集故障诊断方法不需要任何附加的数据及初始信息，通过对不精确、不完整数据进行分析，发现其中的特征关系，得到简明扼要的知识表达形式。利用粗糙集进行输电线路故障诊断吋，先对输电线路大量故障征兆及故障类型进行分析汇总，以故障类型

7、和故障征兆作为决策的基础；粗分故障类型后，做出故障决策表，再运用粗糙集进行约简，获得细分的诊断规则，形成相应的规则集；最后在规则集中进行查询，得到细分诊断结论。三、输电线路状态检修中数据挖掘的应用3.1状态评价方法线路单元由8个单元模块构成，即基础、杆塔、导地线、绝缘子、金具、接地装置、附属设施、通道环境，分别表示为XI，X2,？X8依据国家电网发行的《110(66)kV〜500kV架空输电线路评价标准(试行)》的内容，对每条线路的各个单元进行