华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2019, Vol. 47 ›› Issue (6): 57-64,71.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.180399
蔡泽祥 马国龙 孙宇嫣 黄昱翰
CAI Zexiang MA Guolong SUN Yuyan HUANG Yuhan
摘要: 电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维. 在面对 电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到 电力设备的运行管理上. 文中利用 K-means 聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行单维状 态量故障特征提取;利用 Apriori 算法挖掘不同故障模式下关联规则,建立关键性能矩阵, 借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性;利用 D-S 证据理论对单维与多维诊断 结果进行信息合成,获得设备故障的诊断判据. 同时,综合考虑系统运行状态和电力用户 差异性,建立设备健康度指数以及重要度指数,显著降低设备运维决策风险. 仿真案例证 明了本文方法的有效性.
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