基于數據挖掘的變電站監(jiān)控后臺告警信號自動分析.pdf

1、本課題將數據挖掘技術應用到變電站監(jiān)控后臺的告警信號分析中，為監(jiān)控后臺告警信號光字牌添加超鏈接，將這一告警信號所有可能的故障節(jié)點都提示給變電站值班人員。當監(jiān)控后臺某告警信號發(fā)出時，監(jiān)控畫面該告警信號光字牌亮起，值班人員只要點擊該光字牌，就能獲得該告警信號所有可能的故障節(jié)點提示信息，節(jié)省查找和翻看相關技術文件和設備圖紙的時間，改變現行變電站分析監(jiān)控后臺告警信號時十分依賴值班人員個人經驗的模式，避免因不常見的告警信號不會查找或某些圖紙遺失破損

2、等情況造成故障誤判或延誤而導致故障范圍擴大，幫助值班人員正確及時地處理電力設備的故障缺陷。
　　本課題在眾多監(jiān)控后臺告警信號中選取了幾個有代表性的信號進行試驗，并且驗證了將告警信號分類合并的可行性，通過將相同生產廠家的同類型告警信號進行了合并，為最終實現給每一個告警信號添加提示信息超鏈接減輕了很多工作量，更重要的是通過告警信號的分類合并將設備圖紙中的該告警信號回路完整化，保證本課題為告警信號添加的提示信息不遺漏任何可能的故障節(jié)點。

3、
　　在現有的電網生產管理系統(tǒng)后臺對檢修記錄進行數據挖掘時，發(fā)現現有的管理系統(tǒng)查詢顯示中有一些嚴重影響工作效率的欠缺，比如無法對檢索的設備廠家進行細分以及不能直接顯示檢修記錄中的檢修結論內容等，因此本課題對這些欠缺的地方進行了改進，在得到更多有效故障節(jié)點信息的同時，數據挖掘的效率得到了大幅提升，并且為下一步對故障節(jié)點進行算法排序打下基礎。
　　因為本課題研究變電站監(jiān)控后臺在給出每個告警信號相應故障節(jié)點提示的時候，不僅要求提示

4、信息中的這些故障節(jié)點全面完整，而且能夠按照發(fā)生故障的可能性大小進行排序。本課題借鑒了超市“購物車”分析法，即哪些商品經常同時出現在顧客的購物車中，從而將可能被顧客同時購買的商品放在相鄰的貨架。本課題應用關聯性挖掘FP-growth算法從電網生產管理系統(tǒng)后臺數據庫中挖掘出同時出現在檢修記錄中的告警信號和故障節(jié)點，并按照故障節(jié)點與該告警信號同時出現的概率大小進行排序，即支持度篩選和置信度排序，實現對告警信號提示信息中故障節(jié)點的排序。