数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用研究

热孜万古丽?托呼提　臧其贤

摘 要：本文深入分析了电力设备故障诊断中存在的问题，并对数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用研究进行分析，从而提升电力设备的运行质量。

关键词：数据挖掘技术；电力设备；故障诊断；应用

中图分类号：TM76 文献标识码：A

0.引言

随着科技和工业技术的快速提高，数据挖掘技术也在快速发展，传统的分析技术和手段已经不能满足实际需求，而随着数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用，不仅提升了故障诊断质量，同时也提高了故障诊断的效率。因此，本文就深入分析数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用，并为同行业的研究提供必要的依据。

1.数据挖掘技术的概述

随着我国科技信息水平的不断提升，数据挖掘技术也在快速发展，数据挖掘技术在我国很多领域都得到了广泛应用，并取得了很好的应用效果。数据挖掘又称作数据采矿，主要是指技术人员通过不同的算法，对海量的数据资料进行分析，得到其中存在的隐藏信息，也是数据知识发现的重要内容。计算机技术和数据挖掘存在密切的联系，同时数据挖掘涉及到搜素算法、建模技术、理论技术、人工智能、模式识别及统计学等多方面的知识。现阶段，数据挖掘技术在电力设备故障诊断中发挥着重要的作用，大大提高了电力设备故障诊断的效率和质量。

数据挖掘技术产生主要有两个方面的原因：（1）随着我国计算机相关技术的快速发展，计算机信息技术在很多企业都发挥着重要作用，大大提高了企业的数据收集、存储及处理的能力。（2）虽然企业的数据较多，但是决策者需要从海量数据中得到有价值的信息，也就是数据虽然丰富，但是缺乏有效的信息。数据挖掘技术成为信息和数据之间的桥梁。

数据挖掘的一般过程（图1），包括以下几个方面：

（1）数据的选择。从数据仓库或者数据库中选择和挖掘过程任务相关的数据集，作为数据挖掘的基础，该步骤十分重要，在无效数据空间上挖掘会使得数据挖掘功能大大降低，同时还会产生冗杂数据，影响数据挖掘结果。

（2）数据预处理过程。集中处理样本中的数据，包括去除噪声、删除无用的数据、填充丢失的域、保持数据的正确性和完整性，同时还包括整理和归并时序数据。

（3）数据转换。对数据进行转换，使之适合挖掘的算法。

（4）数据挖掘。作为系统的核心部分，采用智能方法对数据模式进行提取。

（5）解释。解释和评价数据挖掘输出的结果，从而可以被用户理解。

（6）综合分析。综合分析上一步得到的知识，处理和检查他们之间的关系，在实际处理过程中还应该检测上述各个步骤的有效性和正确性。

目前数据挖掘在我国电力企业中应用还不普遍，在电力系统中应用主要包括以下几个方面：电力系统负荷的预测和分类、电力设备状态的评估分析、设备监控及故障诊断等。

2.数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用

经过上文所写可以发现，随着我国电力行业的快速发展，电力设备在实际工作过程中存在很多问题，尤其是用电设备故障诊断问题，而数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用不仅可以提高故障诊断效率，同时还可以提高故障诊断的质量。具体分述如下。

2.1提高数据挖掘技术的重视力度

首先电力企业应该重视在电力设备故障诊断中数据挖掘技术的重视程度，相关部门和政府应该结合可持续发展的原则，并且结合电力企业的实际发展状况，不断转变传统的观念，提高数据挖掘技术的重视程度，不断提高资金投入力度。同时，电力企业应该重视数据技术的重要性，弄清数据挖掘技术的工作原理，从而提高数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用效果。

2.2提升工作人员的综合素质

随着我国计算机技术、统计学等相关学科知识的不断发展，我国数据挖掘技术也在不断进步，而数据挖掘技术在用电设备故障诊断中发挥着重要的作用，这也就提高了对故障诊断人员的技术要求。因此，企业应该定期对工作人员进行专业的技术培训，可以结合多媒体技术手段，依靠集中培训的方式，培训的内容包括数据挖掘技术的原理及实际操作，在完成培训之后还应该进行专门的技术考核，只有考核达标的工作人员才可以进入到专门的操作阶段，不仅提高了数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用效果，同时也提升了工作人员的综合素质。

2.3不断完善在线故障诊断措施

這就要求工作人员在充分了解电力设备的工作状态的情况下，通过对基础数据的收集，包括电力设备运行的历史数据、缺陷信息及基础信息，同时以历史数据和缺陷信息的数据为主，实现数据挖掘，同时得到相应设备的基础参数，构建完善的档案，这样可以便于故障的诊断查询。同时，如果一个电力设备出现故障问题，通过对电力设备的监测数据，就可以进行电力设备的在线诊断，这样就大大提高了电力设备故障诊断质量和效率。

如以新疆为例，目前新疆电力企业正在大力推广和研究在线故障诊断监测，这样可以提高故障诊断的效率和质量。现阶段，企业已经构建了一个完善的输变电设备监测中心，已经编制完成了技术方案，下一步将进行研究分析在线数据的监测及数据挖掘技术的应用。图2为状态监测流程图，其中在专家诊断和数据管理中涉及到数据挖掘技术的应用。

在状态评估和专家诊断过程中，将构建出诊断的知识库，其以设备故障的分析结果，采用模糊逻辑、人工神经网络等数据挖掘技术和人工诊断相结合的方法，实现快速对用电设备故障的诊断。目前，在一些电网中都使用了监测手段和监测参数，可以量化阐述用电设备的状态，对此，国家电网也提出了构建相应的标准要求，如果用电设备中出现了缺陷，通过数据挖掘技术功能，就可以快速对故障进行诊断，从而提高故障的诊断效率，避免造成更大范围的影响。

结语

综上所述，随着我国社会和经济的快速发展，我国科技水平也在不断提升。在电力系统实际运行过程中，很多电力设备发生了故障问题。因而需要进行电力设备的故障诊断。伴随着我国计算机等技术的不断发展，数据挖掘技术在电力设备故障中的应用，不仅提高了故障诊断的质量，同时也提高了故障诊断的效率。因此，全文主要分析了电力设备故障诊断中存在的问题，进而分析了数据挖掘技术在电力设备诊断中的应用，并为同行业的研究提供了必要依据。

参考文献

[1]卢伟明.数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用[J].现代工业经济和信息化，2016（21）：77-78.

[2]杨超，张霖.数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用[J].电气开关，2016（2）：83-86.endprint