[发明专利]基于关联规则的电网资源故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及电网故障分析技术领域，具体涉及一种基于关联规则 的电网资源故障诊断方法。

背景技术

随着电力电网规模的不断扩大，发生故障时电力设备会有大量的 故障信息，当调度中心收到这些信息后，调度人员一般会快速分析故 障特征，判断故障设备并尽快恢复供电。而在电网故障实际诊断中， 调度人员面临如何从海量历史故障数据中找出所发生的连锁故障之 间的相互影响的关联性、所发生此故障对于引发起其他故障的概率问 题。

我国在故障诊断技术方面的研究可分为两个阶段，第一阶段为起 步阶段，从1979年至1990年大约用了10年时间，这个阶段的特 点是认识设备诊断技术的重要性，设备诊断技术的基础理论研究十分 活跃，这个阶段以快速傅里叶变换、谱分析、信号处理等技术为基础， 以设备状态监测为技术目标；第二阶段为发展阶段，从1991年开始 至90年代末以我国工业的建设迅速发展为背景，以现代化管理的需 要为前提，出现了诊断技术迅速发展的局面。这个阶段以故障分类、 模式识别、智能化专家系统及其计算(故障树计算、模糊逻辑计算、 神经网络计算、基因计算等)为基础，全方位开展了设备的故障诊断 研究，从理论和生产应用上形成了具有我国特点的故障诊断理论，研 制出了可与国际接轨的大型设备状态监测与故障诊断系统。

目前，电力设备故障诊断是涉及多方面的知识，国内外学者在研 究采用诸如神经网络、模糊理论等技术领域，取得了一定的进展。应 用这些方法在故障诊断方面虽然都有一定的优势，但采用单一的诊断 模式对电力设备进行故障诊断时，会存在推理能力弱，出现匹配冲突， 容错能力差的缺点，所以仅仅单凭某一个方法就主观地下结论容易导 致误判或漏判。针对上述的电力设备故障诊断的问题，如何克服了单 一方法的缺陷与不足，提高电力设备故障诊断的准确度，是当前急需 解决的问题。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有的单一方法的电力设备故障诊断 缺陷与不足的问题。本发明的基于关联规则的电网资源故障诊断方法， 综合采集电力设备相关数据，建立多维数据模型和故障事实表，为数 据挖掘提供数据基础，采用聚类分析对数据进行初步分析，综合各类 数据进行数据关联分析，进行比较判断，形成多智能判据综合，故障 判断准确，具有良好的应用前景。

为了达到上述的目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于关联规则的电网资源故障诊断方法，其特征在于：包括 以下步骤，

步骤(A)，抽取故障数据，对故障数据进行转换，并加载到数据 仓库，建立多维数据模型和故障事实表；

步骤(B)，对故障数据进行聚类分析；

步骤(C)，对故障数据进行关联规则分析；

步骤(D)，将实际的故障事件抽象为节点，根据步骤(B)聚类 分析和步骤(C)的关联分析的结果进行比对，比对步骤(C)中得到 高可信度的故障电网设备在步骤(B)中的聚合程度相符合，则得到 诊断结果，并对电网故障处理给出辅助建议；

前述的基于关联规则的电网资源故障诊断方法，其特征在于：步 骤(A)抽取故障数据，是从数据仓库中抽取历史故障数据。

前述的基于关联规则的电网资源故障诊断方法，其特征在于：步 骤(B)，对故障数据进行聚类分析，包括以下步骤，

(B1)，如公式(1)所示，利用欧氏距离作为故障数据样本见的 相似性度量，