[发明专利]一种基于关联规则挖掘的电力设备温度预警分析方法

说明书

本发明公开一种基于关联规则挖掘的电力设备温度预警分析方法，对电力设备的温度特性及多方面的影响因素进行全方位分析，建立电力设备温度特性分析模型；根据分析模型，建立关于电力设备温度状态的多个影响因素的事务集合；提出一种改进的关联规则挖掘算法，使用一种自上而下的方法找到频繁项集，将频繁项集划分为存储桶的散列函数；此外，消除候选集中的非频繁项集，大大减少寻找频繁项集时的迭代次数，从而节省时间和空间；最后，建立关联规则，找到多个影响因素与设备温度状态的关联关系，通过对影响因素的实时监控，实现设备温度的及时预警。

技术领域

本发明涉及电力设备领域，更具体地，涉及一种基于关联规则挖掘的电力设备温度预警分析方法。

背景技术

随着人们生产生活活动对电力越来越依赖,安全稳定运行的电网系统显得尤为重要,它是社会稳定,工业生产和居民生活的重要保障。而保障电力设备的安全运行则是电网系统安全稳定运行的基础。电力设备的运行温度一直以来就是电力设备运行维护人最为关心的参数之一,而且大多数电力设备故障形成与发展过程中都伴随着电力设备的异常发热和升温,因此，对电力通信网下的电力设备的温度进行现行状态分析和运行趋势分析，并对异常情况进行及时预警既有安全意义，也有经济意义。

电力机柜是用于存放电力设备和专业电力布线的设备，是电力系统中重要的电力设备，机柜的运行良好关系到电力系统的正常稳定运行。通信机房作为各类电力设备控制和管理的基础设施，其安全运行至关重要。为了保持安全的运行环境，通信机房通常处于密闭状态，各类设备的不间断运行会导致通信机房温度不断升高。因此，电力系统机柜和通信机房的温度分析与预警是正常工作中必不可少的环节。目前，常用的设备运行趋势分析和预警的智能分析方法主要有时间序列分析法、神经网络、粗糙集理论和关联规则等。现有的设备状态分析与预警方法大多通过对设备的历史状态数据进行智能分析，但很少将设备温度的多个影响因素与温度状态数据结合进行综合性研究，其算法复杂，带来大量的资源开销，并且计算时间较长。因此，对电力设备的温度特性以及多方面的影响因素进行研究，实现设备的运行趋势分析和预警具有重要的研究价值。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于关联规则挖掘的电力设备温度预警分析方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

如图1所示，一种基于关联规则挖掘的电力设备温度预警分析方法，包括以下步骤：

S1：分析电力设备的温度特性及其他影响因素，建立电力设备温度特性分析模型；

对电力设备的温度特性以及多方面的影响因素进行研究，在不同的因素影响下，电力设备呈现的温度状态是不同的。电力设备属于电流致热型设备，影响电力设备温度变化的因素首先包括负荷电流的大小和导体接触电阻，根据焦耳定律，电流流过导体产生的热效应为Q＝I²Rt，其中I是电流强度，R是电阻强度。同时，电力设备温度与导体环境温度存在明显的关联，本发明基于环境温度，结合上述电力设备电流致热分析，建立设备温度特性分析模型T＝T_amb+CI²R。

其中，T是电力设备表面温度,T_amb是设备环境温度,C是常数，单位为K/W。由于电力环境中，电力设备电流变化不明显、不频繁，电阻是设备的内在固有属性，因此，本发明主要从电力设备的环境温度来对电力设备温度进行状态趋势分析和预警。

电力设备在过高和过低的环境温度下，表面温度会有几十摄氏度的差别，智能分析时应予以考虑；此外，由于电力设备发热后还存在着一个散热的过程(热量传递过程)，散热条件不好、日照的强度很高都将导致设备温度升高。导致设备环境条件差异较大的影响因素如下表1所示：

表1对电力设备影响较大的因素