一种适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法
【专利摘要】本发明提供一种适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，包括以下步骤：对变电站数据进行分类和预处理；对经过预处理的变电站数据进行离散时间划分，形成数据集；进行变电站数据挖掘，实现历史数据库中数据成员关联规则的挖掘；对变电站新增数据进行挖掘，实现变电站新增数据与历史数据库中数据成员关联规则的挖掘；将所述数据成员关联规则对外输出。采用数据权重计数，使得数据规则强度有了量化指标，便于后续应用分析和处理；新增数据挖掘采用分离式动态挖掘，独立对新增数据块进行操作，极大提高算法效率，并实现知识库的定期自学习和自动更新。本发明为智能变电站高级应用提供可靠的同一事件数据，提高智能变电站安全运行水平。
【专利说明】一种适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法
【技术领域】
[0001]本发明属于电力系统自动化【技术领域】，具体涉及一种适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法。
【背景技术】
[0002]随着国家智能电网建设工作逐步推荐，智能变电站已进入全面建设阶段，智能变电站相较于传统变电站和数字变电站的重要区别之一就是智能变电站集成了大量智能电子设备，信息化、数字化和互动化程度得以提升，带来数据量的大幅增加。而智能变电站一体化监控系统则建立了全站统一数据库，不同子系统及设备的数据集中存放在统一数据库中，虽然信息量有了量的提高，但还没有提出针对大量数据的有效数据处理方法。目前智能变电站一体化监控系统的信息分类和检索大多采用按时间、按间隔、按告警等级等进行过滤和筛选，在进行信息综合分析和智能告警分析处理时，从数据库仅仅能获得单个数据的信息，数据之间的相关性无法通过常规手段获取，导致智能变电站高级应用还停留在使用固定规则库的基础上，无法实现高效准确的智能分析和告警功能。
[0003]随着国家电网公司“三集五大”体系建设的深入，尤其是“大运行、大检修”的发展建设，对主站系统的建设提出了更高的智能化要求。新需求的提出也使得主站系统对变电站的数据需求有了重大改变，不再局限于传统的“四遥”信息和控制命令信息，更多的需要变电站的全景信息(如电网实时运行信息、一二次设备状态监测信息、设备台账和配置信息、模型图形文件等)以及大量预处理后的结果信息(智能告警信息、故障分析报告信息等)。新需求使得主站对众多数据获取的途径提出了新要求，传统方式下各类数据分别存储于各个设备，不仅获取数据困难，而且获取的数据还十分有限，而新需求迫切改变分布式获取数据的方式，取而代之的是从一个数据中心统一获取，而这需要现有厂站监控系统的体系架构进行优化和重新构建，从而智能变电站中的统一数据库应运而生，加上智能设备自身的监控告警信号数量也有大幅提升，从而导致智能变电站数据库的信息量较之前有了质的飞跃，传统变电站和数字化变电站的数据处理方法已无法满足一体化监控系统应用需求，因此出现了基于数据挖掘方法的数据处理方式设想。
[0004]所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策。而对于电力自动化领域而言，常年累月在后台系统数据中保存的海量的变电站运行数据，包括电网运行数据、设备装置告警信息、事故动作数据、录波数据、电力设备基本信息等各种数据，如何对其进行有效的处理和分析是现阶段变电站提升智能化水平的关键，从其他领域衍生出来的数据挖掘方法正好满足了智能变电站一体化监控系统对数据内在相关性迫切诉求。
[0005]数据挖掘技术在问世之初就获得了各行业的广泛关注，电力系统也对其开展大量研究，针对电力系统数据特点提出了各种挖掘算法和应用模式。但对于变电站而言，数据挖掘并未开展相关研究工作，考虑智能变电站的一体化监控系统推广应用，其建立的统一数据库给智能变电站信息综合分析带来机遇和挑战。利用数据挖掘算法对数据进行处理，获取同一事件数据，为一体化监控系统的信息综合分析和智能告警功能提供有效的基础数据。在对智能变电站数据进行挖掘同时也实现了高级应用功能的自学习型知识库的建立。
【发明内容】
[0006]为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，为智能变电站高级应用提供可靠的同一事件数据，提高智能变电站安全运行水平。
[0007]为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案:
[0008]提供一种适用于智能 变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，所述方法包括以下步骤:
[0009]步骤1:对变电站数据进行分类和预处理；
[0010]步骤2:对经过预处理的变电站数据进行离散时间划分，形成数据集；
[0011]步骤3:进行变电站数据挖掘，实现历史数据库中数据成员关联规则的挖掘；
[0012]步骤4:对变电站新增数据进行挖掘，实现变电站新增数据与历史数据库中数据成员关联规则的挖掘；
[0013]步骤5:将所述数据成员关联规则对外输出。
[0014]所述步骤I包括以下步骤:
[0015]步骤1-1:将变电站数据分为状态量和量测量；
[0016]步骤1-2:对所述状态量中的单双状态量进行单一化处理，形成发生和消除等开关状态的独立数据；并对所述量测量的值域范围进行泛化处理，形成越限、严重越限、正常以及异常状态进行标示的独立数据。
[0017]所述步骤1-2中，对所述状态量中的单双状态量进行单一化处理，具体采用:
[0018]0-(0:01,1:10,2:00)11}或口!=!:。:。，1:1}
[0019]其中，D1S某个状态量；
[0020]对所述量测量的值域范围进行泛化处理，具体采用:
[0021 ] F1- {0: Fllimint-Fhlimint，1: Flllimint-Fllimint | Fhlimint-Fhhlimint，2:
[0022]〈Fzero I〉Fmax，3: -Flllimint | -FhhlimintI
[0023]其中，F1为某个量测量，Fllifflint表示量测值的值域下限，Flllifflint表示量测值的值域下下限，Fhlifflint表示量测值的值域上限，Fhhlifflint表示量测值的值域上上限，Fzero表示量测值的值域异常下限，Ffflax表示量测值的值域异常上限。
[0024]所述步骤2中，对经过预处理的变电站数据按照变电站运行时间以及历史数据库规模大小进行离散时间划分，形成数据集。
[0025]所述步骤3中，通过对数据集的反复迭代，计算各个变电站数据的支持度计数和权重计数，从而根据预定的关联挖掘深度实现历史数据库中数据成员关联规则的挖掘；
[0026]其中，变电站数据的支持度计数为多个数据集之和，记为support (X)；
[0027]数据集A中包含的变电站数据的个数计为项集A，数据集B中变电站数据的个数计为项集B，则变电站数据的权重计数为:[0028]权重计数(A =? B)=包含数据I的项集A计数+包含数据I的项集B计数。
[0029]所述步骤4中，通过对变电站新增数据进行挖掘，提取其中数据成员关联规则，并与历史数据库中数据成员关联规则进行比对，计算并分析包含不同数据集的原始数据集，分析每个数据集中各自变电站数据的支持度因子，并重复迭代扫描历史数据库即可获取变电站新增数据中的数据成员关联规则，实现变电站新增数据与历史数据库中数据成员关联规则的挖掘。
[0030]变电站数据的支持度因子为历史数据库中同时包含数据I的项集A计数和项集B计数与数据I权重计数在项集总数中所占比的乘积，即
[0031]支持度因子(A=B)=
[0032]包含数据I的项集A计数和项集B计数
【权利要求】
1.一种适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，其特征在于:所述方法包括以下步骤: 步骤1:对变电站数据进行分类和预处理； 步骤2:对经过预处理的变电站数据进行离散时间划分，形成数据集； 步骤3:进行变电站数据挖掘，实现历史数据库中数据成员关联规则的挖掘； 步骤4:对变电站新增数据进行挖掘，实现变电站新增数据与历史数据库中数据成员关联规则的挖掘； 步骤5:提供服务接口，实现所述数据成员关联规则对外输出。
2.根据权利要求1所述的适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，其特征在于:所述步骤I包括以下步骤: 步骤1-1:将变电站数据分为状态量和量测量； 步骤1-2:对所述状态量中的单双状态量进行单一化处理，形成开关状态的独立数据；并对所述量测量的值域范围进行泛化处理，形成域度状态进行标示的独立数据。
3.根据权利要求2所述的适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，其特征在于:所述步骤1-2中，对所述状态量中的单双状态量进行单一化处理，具体采用:
D1= {0: Ol，1:10，2: OO 111}或 D1= {0: O，1:1} 其中，D1为某个状态量； 对所述量测量的值域范围进行泛化处理，具体采用:
4.根据权利要求1所述的适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，其特征在于:所述步骤2中，对经过预处理的变电站数据按照变电站运行时间以及历史数据库规模大小进行离散时间划分，形成数据集。
5.根据权利要求1所述的适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，其特征在于:所述步骤3中，通过对数据集的反复迭代，计算各个变电站数据的支持度计数和权重计数，从而根据预定的关联挖掘深度实现历史数据库中数据成员关联规则的挖掘； 其中，变电站数据的支持度计数为多个数据集之和，记为support (X)； 数据集A中包含的变电站数据的个数计为项集A，数据集B中变电站数据的个数计为项集B，则变电站数据的权重计数为: 权重计数(A B)=包含数据I的项集A计数+包含数据I的项集B计数。
6.根据权利要求1所述的适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，其特征在于:所述步骤4中，通过对变电站新增数据进行挖掘，提取其中数据成员关联规则，并与历史数据库中数据成员关联规则进行比对，计算并分析包含不同数据集的原始数据集，分析每个数据集中各自变电站数据的支持度因子，并重复迭代扫描历史数据库即可获取变电站新增数据中的数据成员关联规则，实现变电站新增数据与历史数据库中数据成员关联规则的挖掘。
7.根据权利要求6所述的适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，其特征在于:变电站数据的支持度因子为历史数据库中同时包含数据I的项集A计数和项集B计数与数据I权重计数在项集总数中所占比的乘积，即 支持度因子
8.根据权利要求1所述的适用于智能变电站一体化监控系统的数据挖掘方法，其特征在于:所述步骤5中，通过数据挖掘，实现变电站新增数据与历史数据库中数据成员关联规则的挖掘，提供服务接口，实现所述数据成员关联规则对外输出。
【文档编号】G06Q50/06GK103455563SQ201310356065
【公开日】2013年12月18日 申请日期:2013年8月15日 优先权日:2013年8月15日
【发明者】姚志强, 樊陈, 窦仁晖, 任浩, 耿明志, 徐歆 申请人:国家电网公司, 中国电力科学研究院