基于数据挖掘的线路故障主动抢修
基于数据挖掘的电力线路故障预测研究
基于数据挖掘的电力线路故障预测研究随着人们对电力安全问题的重视，电力公司开始采用各种技术手段来保障电网的稳定运行。
其中，基于数据挖掘技术的电力线路故障预测研究成为了研究热点。
一、电力线路故障预测的意义及现状电力线路故障预测是指通过对电力系统的历史数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和模式，从而预测出未来电力线路的故障发生概率及时间。
这对于电力公司和用户来说都是非常重要的，因为它可以帮助他们提前预防和解决电力故障问题，降低损失。
目前，电力线路故障预测的技术手段已经比较成熟，主要有基于统计学方法、人工神经网络、支持向量机、决策树等多种算法。
但是，这些方法都存在弊端，如不能很好地处理大量和复杂的电力数据、无法迅速适应新数据等。
因此，基于数据挖掘技术的电力线路故障预测研究就显得尤为重要。
二、基于数据挖掘技术的电力线路故障预测方法数据挖掘技术是一种从大量数据中自动寻找潜在关系的过程。
在电力线路故障预测中，它的应用主要包含以下几个环节：1. 数据采集和处理：收集电力系统历史数据，清洗和预处理数据，如去噪声、数据归一化等。
2. 特征选择和提取：对数据进行特征提取和选择，使数据集中的特征对于目标变量的影响最大化。
3. 数据建模：应用数据挖掘算法对数据进行建模，如聚类、分类、回归等，预测未来的电力线路故障。
4. 模型评估和优化：对建立的模型进行评估和优化，以提高预测准确率和泛化能力。
5. 结果应用：基于预测结果，制定预防和应急措施，以降低电力系统故障发生的风险。
三、实例应用及展望数据挖掘技术在电力线路故障预测中已经得到了广泛的应用。
例如，在浙江省的某电力公司，他们利用数据挖掘技术预测了当地电力线路发生故障的发生概率，从而制定了相应的预防和维修方案，有效降低了故障风险。
未来，随着数据挖掘技术的不断发展，其在电力线路故障预测中的应用前景也将越来越广阔。
例如，可以利用无线传感器网络来实时采集电力系统数据，以更好地进行线路故障的精确预测。
电力系统中基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略研究
电力系统中基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略研究随着电力系统的不断发展和扩展，设备故障成为影响系统运行和供电可靠性的重要因素之一。
因此，为了确保电力系统的稳定运行，开展基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略的研究具有重要意义。
数据挖掘是通过利用大量的历史运行数据，从中提取有用的信息和知识的过程。
在电力系统中，利用数据挖掘技术可以挖掘隐藏在大量数据背后的规律和规则。
通过对设备传感器的数据进行分析，可以实现设备故障的早期检测和诊断，从而提前采取预防措施，减少设备故障对电力系统的影响。
首先，基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略需要从大量的历史运行数据中提取特征。
这些特征包括电流、电压、温度等传感器的实时测量值，以及设备的运行状态参数等。
通过对这些数据进行处理和分析，可以得到设备工作状态的特征向量。
然后，利用机器学习算法对这些特征向量进行训练和分类，可以实现设备故障的检测和诊断。
其次，针对不同类型的设备故障，需要设计不同的数据挖掘模型和算法。
例如，对于变压器故障，可以采用支持向量机（SVM）或神经网络（NN）等算法进行分类。
而对于线路故障，可以采用决策树或随机森林等算法进行分类。
通过结合多种数据挖掘算法和模型，可以提高设备故障检测与诊断的准确率和效果。
第三，为了提高设备故障检测与诊断策略的可行性和实用性，需要建立完善的故障数据库和故障诊断模型。
通过对历史故障数据进行收集和整理，并结合专家知识进行分析，可以建立设备故障的数据库。
在此基础上，可以利用数据挖掘技术进行故障模式的挖掘和故障诊断模型的建立。
这将为设备故障的快速诊断和维修提供重要的参考依据。
最后，基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略需要与实际运行的电力系统相结合。
在实际应用中，需要充分考虑设备的复杂性和系统的实时性。
通过与现场设备的在线监测系统进行集成，可以实时获取设备的工作状态和传感器的数据。
同时，利用云计算和大数据技术，可以实现对大量数据的快速处理和分析，提高设备故障检测和诊断的效率。
数据挖掘的配电网架空线路故障检修技术
数据挖掘的配电网架空线路故障检修技术摘要：为了解决配电网络中的架空线在室外条件下的维修问题，本文采用了数据挖掘技术来解决配电网络中的架空线故障维修技术。
数据挖掘可以从大量的数据之中掌握其中的潜在规律，然后将具有价值的信息进行提炼，运用数据挖掘技术通过对测量到的资料进行误差的解析，通过对配电网络中的架空线进行故障的分析和维修，并根据实际情况，为配电网络中的各种情况制定了相应的维修技术。
关键词:数据挖掘；配电网；故障检修引言：配电网输电线路由于道路使用者众多，且线路错综复杂，所以配电网络中的架空线路时有发生障碍，特别是在乡村，更多的是发生在偏远的地方。
在用电量高的情况下在高峰期间，因输电线路负载过大，也会发生输电线路的失效种状况，对人们的生活造成了极大的影响。
因此，本文针对数据挖掘的配电网架空线路故障检修进行了以下几个方面的分析和阐述。
一、配网架空线路中常见的故障类型（一）雷击故障在配电网络中，架空线路是最常见的，一般为6-12米。
特别是在夏天，由于闪电频繁，出现闪络显现以后输电配电线和电气装置往往会受到影响，造成配电系统发热，造成配电系统短路。
有些电线如果没有设置避雷针，也会出现漏电的情况，对电力系统造成很大影响。
在日常工作中，因雷电引起的短路，不仅给电网的电力供应带来了困难，也给线路带来了更多的电力负担，加大了电力系统的运行和检修费用，同时也导致了电力系统受到了雷电的影响。
同时，因断电所带来的损失非常之大，不但会给企业带来重大的经济利益，严重时会引起安全隐患，从而使人们的生命财产受到威胁。
（二）架空线路运行故障配电网一般都是架空布线，在高空所承受的风速要大得多。
由于线路所处的电磁条件较为复杂，有些线路时常遭受风雨侵蚀。
另一方面，在高空环境下，两条输电线的间距比较接近，在强风条件下，两条线路会产生摇摆，且在一定范围内摇摆，从而造成线路与线路的接触，从而造成线路的短路。
而当遇到下雨和下雪的时候，由于气温比较低，雨水和积雪会在输送导线上形成冰块，从而造成输电线的负载力增大，再有风力的作用，也会造成输电线路的摆动，从而造成电力系统的短路，不利于整个配电网的安全运行。
基于数据挖掘的电力系统故障分析与诊断
基于数据挖掘的电力系统故障分析与诊断一、引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一，其稳定运行对于保障生产生活的正常进行至关重要。
然而，由于各种原因，电力系统故障时有发生，甚至可能导致停电、设备损坏甚至火灾等严重后果。
因此，如何快速准确地分析故障原因，并进行及时的诊断与排除，成为了电力系统管理和运维人员亟需解决的问题。
二、电力系统故障的分类与常见原因在进行故障分析与诊断之前，有必要先了解电力系统故障的分类和常见原因。
按照故障的性质，电力系统故障可以分为短路故障、接地故障、开路故障等；按照故障发生位置，可以分为输电线路故障、变电站故障、配电线路故障等。
而导致电力系统故障的常见原因包括设备故障、自然灾害、人为操作失误等。
三、数据挖掘在电力系统故障分析与诊断中的应用随着电力系统中各种传感器、监测设备的广泛应用，大量的运行数据被实时收集到数据库中。
利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助电力系统管理和运维人员更好地了解系统状况，及时发现潜在故障隐患，提高故障分析与诊断的效率和准确度。
1. 故障预测通过对历史故障数据和相关环境数据进行挖掘与分析，可以建立故障预测模型，预测电力系统可能出现的故障类型、时间和位置。
这能够帮助管理人员及时制定相应的应对方案，提前准备并避免潜在的损失。
2. 故障诊断在故障发生后，通过对实时监测数据进行分析，利用数据挖掘技术和机器学习算法，可以快速准确地确定故障类型和位置。
例如，通过监测设备的电流、电压等参数，结合历史数据和模型，可以判断是短路故障还是开路故障，是输电线路故障还是变电站故障。
3. 故障原因分析故障原因分析是故障诊断的重要环节，也是解决故障问题的关键。
数据挖掘技术可以通过对大量的历史故障数据进行分析，找出故障发生的规律和共性，进而推断出可能的故障原因。
例如，通过对多次同样类型故障的数据进行聚类和关联规则挖掘，可以找到故障发生的特征和与之相关的运行模式。
四、数据挖掘在电力系统故障分析与诊断中的挑战与解决方案尽管数据挖掘在电力系统故障分析与诊断中具有广泛的应用前景，但也面临着许多挑战。
电力系统中基于数据挖掘的故障检测与分析技术研究
电力系统中基于数据挖掘的故障检测与分析技术研究引言：电力系统是现代社会运转的重要基础设施，其稳定运行对于保障工业生产和人们生活的安全至关重要。
然而，电力系统中的故障问题时有发生，导致电力供应的中断和电力设备的损坏。
因此，开发一种高效的故障检测与分析技术对于提高电力系统的可靠性和稳定性至关重要。
本文将探讨基于数据挖掘的故障检测与分析技术在电力系统中的研究和应用。
一、电力系统中的故障检测与分析需求电力系统中的故障可能由于多种原因引起，例如设备老化、操作失误、外部因素干扰等。
及时准确地检测和分析故障，对于电力系统的稳定运行和故障处理意义重大。
准确的故障检测可以确保及时采取措施避免并减少故障的发生，而故障分析则可以帮助工程人员快速定位故障源并采取相应的修复措施，缩短停电时间。
二、基于数据挖掘的故障检测技术1. 数据采集与预处理在电力系统中，各种传感器和监测设备可以实时采集到大量的电力数据。
这些数据包含了电压、电流、功率等各种参数的信息。
然而，由于数据的复杂性和噪声干扰等原因，直接使用原始数据进行故障检测是非常困难的。
因此，数据预处理是故障检测的关键一步。
常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据变换和数据归一化等。
2. 特征选择与提取针对电力系统中的大规模数据，选择合适的特征可以帮助提高故障检测的准确性和效率。
特征选择的目标是从原始数据中选择出最具有代表性和判别性的特征。
特征提取则是将原始数据转化为更加有效的特征表示，以发现隐藏在数据中的模式和规律。
常用的特征选择和提取方法包括主成分分析、小波变换和时频特征分析等。
3. 故障分类故障分类是指根据所提取的特征将数据样本分为不同的故障类别。
常用的故障分类方法包括支持向量机、神经网络和决策树等。
这些方法可以根据已有的故障样本进行训练和学习，建立故障分类模型，进而对新的数据进行分类。
三、基于数据挖掘的故障分析技术1. 告警关联分析电力系统中的告警信息可以提供有关故障发生的重要线索。
基于大数据技术的配电网故障主动抢修管理
基于大数据技术的配电网故障主动抢修管理华梁锦【期刊名称】《电子乐园》【年(卷),期】2022()9【摘要】在现代化社会时代背景之下,信息技术的不断快速发展和普及,对于人们日常工作和生活起到了非常重要的影响,与此同时,也促使各个行业逐渐完成了升级和转型工作,而这一方面对于配电网的故障处理及管理等工作也是起到了重要作用。
就目前来看,我国电网的建设规模在不断扩大化发展,所以说相关电力企业就必须要根据现代化社会的各方面需求,将自身服务理念和工作模式采取相应的创新措施,以促使企业自身能够更加良好的顺应时代的快速发展,也促使其在长期发展过程中,能够始终良好满足电力改革需求,以促使配电网能够在长期的运行过程中始终维持稳定性和高效性,并促使电力企业能够获得更加良好的经济效益和社会效益。
配电网的故障主动抢修管理是一种具有先进性和创新性的故障管理模式,对于维修方面的要求更加精细化,所以就使得相应工作效率和质量也有所提升,再加上大数据的良好运用能够促使该管理模式构建起更加智能化与自动化的故障抢修管理体系,从而使得配电网得以进一步的稳定运行,以促使电力企业的服务水平加以有效提升。
鉴于此,本文先是对配电网主动抢修管理模式做出了基本概述,分析了在传统时代背景下该模式存在的一些问题,阐述了基于大数据的改造内容,并提出了基于大数据背景下该平台的构建策略,最终就其所取得的良好成效也有所说明。
【总页数】3页(P0175-0177)【作者】华梁锦【作者单位】江苏省电力有限公司无锡供电分公司【正文语种】中文【中图分类】TP【相关文献】1.基于大数据技术的配电网抢修驻点优化方法2.利用故障抢修管理系统优化配电网故障抢修流程3.故障抢修管理系统在配电网故障应急抢修流程优化中应用4.配电网故障智能研判与主动抢修技术应用5.配电网故障智能研判与主动抢修技术分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
电力系统中基于大数据的故障检测与修复
电力系统中基于大数据的故障检测与修复随着社会的不断发展和科技的不断进步，电力系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于各种原因，电力系统中的故障问题也时有发生。
为了提高电力系统的可靠性和稳定性，基于大数据的故障检测与修复成为了一个热门的研究方向。
在电力系统中，故障的检测和修复是非常重要的环节。
故障的发生可能导致电力系统的瘫痪，给人们的生活带来不便甚至危险。
因此，及时发现和修复故障是维护电力系统正常运行的关键。
传统的故障检测和修复方法主要依靠人工巡检和经验判断，这种方式存在着效率低下、漏检率高等问题。
而基于大数据的故障检测和修复方法则能够通过分析大量的数据，提高故障检测的准确性和效率。
基于大数据的故障检测主要依赖于数据采集和分析技术。
首先，需要对电力系统中的各个节点进行数据采集。
这些节点包括发电厂、输电线路、变电站等。
通过安装传感器和监测设备，可以实时地采集电力系统中的各种数据，如电流、电压、温度等。
然后，将采集到的数据进行存储和处理，以便后续的分析。
数据处理的过程中，可以利用机器学习和数据挖掘等技术，对数据进行清洗、特征提取和模式识别等操作，从而得到有用的信息。
在故障检测的过程中，可以利用大数据分析的方法来发现异常和故障。
通过对历史数据的分析，可以建立故障的模型和规则，从而对新的数据进行判断。
例如，可以通过比较当前数据和历史数据的差异，来判断是否存在故障。
同时，还可以利用机器学习的方法，对数据进行分类和预测，从而提高故障检测的准确性。
此外，还可以利用数据挖掘的技术，发现数据中隐藏的规律和关联，为故障检测提供更多的线索。
一旦发现故障，就需要及时进行修复。
基于大数据的故障修复主要依赖于智能化的决策和控制系统。
通过分析大量的数据，可以对故障进行定位和诊断。
例如，可以通过比较不同节点的数据，来确定故障的位置。
然后，可以利用智能化的控制系统，对故障进行修复。
例如，可以通过调整电力系统中的参数，来恢复正常的运行。
基于数据挖掘技术的电网故障分析方法研究
基于数据挖掘技术的电网故障分析方法研究电网故障一直是电力公司面临的突出问题之一。
故障的发生与否会直接影响供电的稳定性和质量，给用户带来损失，对电力公司的形象也会造成不好的影响。
因此，对于电网故障分析方法的研究是非常必要的。
数据挖掘技术在解决电网故障问题上具有广泛的应用。
数据挖掘是指从大数据集中提取出那些非显而易见、潜在的、实用的信息的过程。
根据这些信息，电力公司可以对数据进行分析，找出故障的根本原因，从而更好地预测和防范故障的发生。
首先，电网故障分析基于数据挖掘技术的基本方法是分类和聚类。
分类是将数据分为不同的类别或者状态，从而得到不同的故障类型。
聚类则是将数据按照相似性进行分组，以此找到与故障相关的数据模式。
其次，基于数据挖掘技术的电网故障分析还可以利用数据挖掘算法进行关联分析，找到不同变量之间的关系。
通过对这些关系的分析，可以发现导致故障的根本原因，并进行有针对性的解决方案。
此外，基于数据挖掘技术的电网故障分析还可以使用决策树和神经网络等机器学习算法。
这些算法可以对大量的数据进行学习和训练，模拟人类的思考过程，并从数据中发现隐藏的规律和特征。
这样就能更好地预测故障的发生和诊断故障原因。
总的来说，电网故障分析基于数据挖掘技术的方法可以为电力公司提供更高效、准确的分析和预测服务。
这些方法可以帮助公司避免一些可能的事故，提升业务效率和客户满意度，降低维护成本和操作难度。
正因如此，电网故障分析依托于数据挖掘技术的应用方向将会越来越重要，其未来也将会具有非常广阔的发展空间。
当然，基于数据挖掘技术的电网故障分析方法仍然存在一些限制和不足。
例如数据的质量和数量可能会受到许多因素的影响，如数据收集的不准确性和不及时性等。
另外，数据分析过程中的误差和偏见，也会对结果产生一定的影响。
因此，在数据挖掘技术发展的路径上，我们需要不断寻求新的方法和技术，解决这些问题，提高数据挖掘技术在电力工业中的应用效果。
总之，在基于数据挖掘技术的电网故障分析方法的研究中，我们必须严格遵循科学的原则，充分发挥分析和判断的能力，以便能够识别电网故障的原因，准确的预测和诊断故障，及早的采取有针对性的措施，保证更加安全和稳定的电力供应，让广大用户获得更加优质的服务体验。
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162 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
数据库技术
• Data Base Technique
【关键词】停电信号 故障识别 神经网络
1 现状分析
随着社会经济发展对电力需求的日益增大，社会各界对供电可靠性的要求越来越高，用户对故障停电的容忍程度不断降低，配网抢修管理现状与用户日益增长的服务需求之间的矛盾日益突出。
传统配电网抢修模式主要依赖于用户电话报修，故障描述不清晰，故障报修不及时，同一故障点多个工单难以合并，影响抢修效率。
随着经济社会发展，“被动式抢修”越来越难以适应技术进步和服务提升的需要，配电网抢修系统信息集成不足、模块化技术支撑不足、统调能力不足等问题日益凸显。
为此，从配电网专用和公用线路停电信号数量出发，运用大数据在线挖掘技术，能有效识别配电网线路的真实故障，建立一个能快速识别有效故障的研判模型，提升配电线路故障识别的及时性和准确性，为配网抢修指挥和故障报备提供实时数据支持，提高故障报备和用户通知工作的效率。
2 数据收集与处理
2.1 数据的收集
以2016年1月1日至2017年12月31日用电信息采集系统中配电变压器的停电信号数据为基础，登录用电信息采集系统，分别查询并且导出2016年1月1日至2017年12月31日的专用和公用配电变压器有效停电数据，所提取的字段信息包括：线路、户号、户名、终端停电时间、终端复电时间等。
2.2 数据的处理
从电网用电信息采集系统中导出2016年以来的专用和公用配电变压器有效停电数据，所提取的字段信息包括：线路、户号、户名、终端停电时间、终端复电时间等，对其中停电时长小于15分钟的信号进行剔除，并以5分钟为时间间隔分别整理出专、公配电停电信号数量作为自变量数据；
从PMS 系统查中导出2016以来的配网检修计划信息，所提取的字段信息包括：工作
基于数据挖掘的线路故障主动抢修
文/袁丹 黄继明
日期、主线路名称、实际工作开始时间、实际工作结束时间、执行情况描述、电压等级等，根据PMS 系统中相同时段的停电检修计划对自变量数据进行匹配和剔除；再次对95598工单中的故障和供电企业平时运行记录中的故障进行信息整理和合并作为故障因变量数据。
3 故障研判模型建立
以2016年的公、专变停电信号数及故障记录作为训练数据，以2017年数据作为测试数据。
数据处理后，2016年共有26898条数据，其中关联为故障的为1155条，而未关联为故障记录为25743条，从数据上看，样本的两类数据分布极为不平衡，这会导致类型分布的不平衡会严重影响模型的训练效果，本文采用上采样方法，复制稀有类的样本，将故障记录复制20次作为训练数据，最终训练数据中共有49998条记录，其中故障记录为24255，非故障记录为25743。
我们借助SPSS Modeler 数据挖掘软件，运用决策树与BP 神经网络分别对数据进行训练及测试，以公变和专变的停电信号数量为输入变量，是否故障为输出变量。
3.1 决策树算法
在SPSS Modeler 软件中选用C4.5算法建模，使用误分类损失矩阵，其中把非故障识别成故障的惩罚系数为3，把故障识别成非故障惩罚系数为1，这是由于系统对识别为故障的事件会委派维修员去现场，如果判断错误，成本较高。
接着再对模型进行剪枝，剪掉小于170的节点，最后得到模型含有11个节点，21个枝。
该模型的训练和测试结果如表1所示。
Total 表示总共识别出的总数据量，1表示故障，0表示非故障，i-j 表示把i 识别成j 的数量（i=0,1，j=0,1），Correct rate 表示识别准确率，Hit Rate 表示故障命中率。
由于在主动抢修中，把非故障识别成故障成本较高，因此故障命中率是一个比较重要的指标，它指的是识别为故障的事件中，真实故障所占的比例。
从2017年数据中，随机筛选10%数据，进行模型测试。
如表2所示。
该模型的训练故障命中率为90.99%，测
试命中率为72.94%。
3.2 神经网络模型
在SPSS Modeler 软件中选用神经网络算法建模，设置最多训练500次，选用三层网络进行建模。
该模型的训练和测试结果如表3、4所示。
该模型的训练故障命中率为76.66%，测试的故障命中率为72.94%。
比较两个模型所得到的结果，决策树得到的结果更精确，总共有498个真实故障，模型识别出321个故障，其中正确的有254个故障，准确率达到72.94%。
故障识别准确率得到了极大提升，为主动抢修的实施提供了数据支持。
4 总结与展望
本文通过数据挖掘中的决策树与神经网络模型，建立一种基于配电器停电信号的线路故障识别模型，准确度较高，使得在不增加硬件投入的前提下，利用已有的设备和数据资源大幅提高对配电线路的可靠感知能力。
加快了局部性配电线路的停电故障的识别能力，使配网抢修指挥人员在收到故障、投诉工单或调控部门发出预警前感知配网的疑似故障信息，并开展主动抢修。
参考文献
[1]赵志刚,张文杰,安宏宇,闫帅丞.配网
主动抢修关键技术研究与应用[J].电力科技,2017,5:73-74.
[2]毕天姝，倪以信，吴复立.基于新型神经
网络的电网故障诊断方法[J].中国电机工程学报,2002,22(02):73-78.
[3]张尚文.配电线路在线故障识别与诊断方
法研究[J].大科技,2014,19:121-122.
作者简介
袁丹（1980-），男，浙江省宁波市人。
硕士学位。
工程师，从事配网运行管理。
作者单位
国网浙江宁波市鄞州区供电公司 浙江省宁波市 315100
表1：决策树训练结果表
Total 10-00-11-01-1Correct rate Hit rate 4999824255248439001516290930.67870.9099
表2：决策树模型测试结果表
Total 10-00-11-01-1Correct rate Hit rate 1412
498
433
67
246
254
0.7578
0.7294
表3：神经网络模型训练结果表
Total 10-00-11-01-1Correct rate Hit rate 49998
24255
21869
3874
11529
12726
0.6919
0.7666
表4：神经网络模型测试结果表
Total 10-00-11-042370Correct rate Hit rate 1412
498
822
92
250
248
0.7578
0.7294。