數據挖掘技術在電力設備故障診斷中的應用

盧偉明

（國網福建安溪縣供電有限公司，福建安溪362400）

數據挖掘技術在電力設備故障診斷中的應用

盧偉明

（國網福建安溪縣供電有限公司，福建安溪362400）

重點論述了數據挖掘技術在電力設備故障診斷中的應用，希望以此為電力設備的安全可靠運行提供具有價值的參考依據。

數據挖掘技術；電力設備；故障診斷

引言

在社會經濟穩健發展的大背景下，我國電力設備的故障診斷水平取得了較大的進步及發展。與此同時，為了滿足電網建設的要求，電力設備故障診斷的應用重心也逐步向數據挖掘技術轉變。一旦電力設備發生故障，不僅嚴重影響周邊居民的正常用電，還造成不可預估的經濟損失[1]。

1　數據挖掘技術的概述

數據挖掘，又稱數據采礦，指技術人員利用算法，由龐大的數據資料中搜索隱藏信息的過程，屬于數據知識發現的步驟之一。數據挖掘與計算機技術存在密切聯系，涉及學習理論、建模技術、搜索算法、機器學期、模式識別、人工智能及統計學等方面的知識[2]。

2　電力設備故障診斷的現狀

2.1專業的數據挖掘診斷人才缺乏

受電力知識專業性的限制，我國大部分地區的電力維修人員整體素質參差不齊，很多維修人員缺乏工作經驗，甚至少部分工作人員的故障診斷能力不足、診斷方法單一，導致企業在電力設備的故障診斷過程中，存在一定的盲目性，導致成本失衡。同時，缺乏專業的數據挖掘診斷人才，是電力企業在發展進程中所面臨的重點問題。

2.2電力設備的監測系統過于老舊

結合相關資料發現，我國數據挖掘技術在電力設備故障診斷中，仍處于發展初期，市場普及度低，僅適用于少部分企業及特殊部門，例如：高壓輸電線路、配電網、變壓器及發電廠設備。同時，我國電力設備的監測系統過于老舊，無法完成數據挖掘過程，無法得出完整的數據挖掘規律，企業間沒有建立數據共享平臺，一定程度阻礙了電力設備故障診斷技術的發展。

2.3對電力設備定期檢修的重視程度不足

在電力設備長期運轉的過程中，存在一系列常見問題，一旦忽視設備的保養、維修及檢查工作，不僅埋下安全隱患，還可能造成發電廠無法正常運轉，損害發電廠的經濟效益，影響城市的正常供電。同時，在設備安裝前期，少部分發電廠的設備維修人員，沒有完成相應的指標測試，無法確定電氣設備是否符合國家標準；在設備運行期間，相關技術人員沒有遵守相應的規章制度完成定期檢修巡視，甚至在設備檢修的過程中，受自身技術水平的限制，存在遺漏及錯檢的問題。

3　數據挖掘技術在電力設備故障診斷的應用

3.1加大數據挖掘技術的重視程度

政府及相關部門要堅持可持續性發展的原則，結合企業的具體發展情況，轉變傳統理念，加大數據挖掘技術的重視程度，擴大資金投入，以持證上崗制度為突破口，組織相應的資格證考核，增強工作人員的整體素質水平。例如：近年來，我國已逐步實行“電力工程師”上崗制度，效果良好，一定程度填補了專業人才的缺口，具備顯著價值作用。其中，電力工程師，指從事電力技術管理、自動化、環保、用電管理、區域間電網調度、發供電運轉、發供電檢修及電力工程勘測規劃等工作的專業電力工程技術人員。

3.2構建具有企業特色的電力設備監測系統

結合相關資料發現，為了滿足電網建設智能化及電力生產精益化的要求，國家電網公司初步建立輸變電設備監測體系，例如：我國華北電網、華東電網及福建電力公司，均建立相應的電力設備監測體系[3]。同時，與電力生產管理系統相融合，實現區域間的數據共享，少數電力企業已逐步研發輔助檢修的決策系統，但是，受自身技術水平的限制，數據利用率低，仍缺乏相應的機構來完成技術研發，甚至技術推廣。因此，要求相關技術人員，堅持實事求是的原則，結合企業的發展情況，以國家政策為依托，構建具有企業特色的電力設備監測系統，發展區域間的數據共享平臺，降低電力設備故障的發生率。

3.3以關聯規則為切入點，完成在線設備故障診斷

要求相關技術人員充分了解電力設備運轉的基本情況，收集相關數據，例如：電力設備的缺陷信息、歷史運行數據及基礎信息，以電力設備的缺陷信息及歷史運行數據為主，完成數據挖掘，得出相應的設備參數，建檔留存，便于歷史查詢。同時，一旦電力設備發生故障，及時獲取電力設備的監測數值，與正常監測數值相對比，判斷電力設備的運轉狀態。值得注意的是，數據挖掘技術以關聯規則為切入點，完成在線設備故障診斷。其中，關聯規則屬于數據挖掘技術的重要組成部分，指利用分析數據庫中數據屬性的潛在規律，得出相應的關聯規則的過程。

4　結語

通過本文的探究，認識到為了增強企業的核心競爭力，加快電力行業的發展，分析現階段我國電力設備故障診斷的現存問題，應用數據挖掘技術，具備顯著價值作用。然而，從現階段我國電力設備的故障診斷水平來看，受傳統因素影響較為嚴重，缺乏專業的數據挖掘診斷人才，電力設備的監測系統過于老舊，對于電力設備定期檢修的重視程度不足，甚至少部分發電廠忽視設備檢修流程，自身技術水平不足，這些都埋下不同程度的安全隱患。因此，要求相關技術人員堅持實事求是的原則，結合發電廠的具體情況，轉變傳統理念，應用數據挖掘技術，加大對于數據挖掘技術的重視程度，擴大資金投入，充分了解電力設備運轉的基本情況，收集相關數據，評估電力設備的使用狀態，以關聯規則為切入點，完成在線設備故障診斷；同時，不斷增強自身技術水平，積極引進科學的故障診斷理念，逐步轉變工作重心，與現有的故障診斷方法相融合，解決在故障診斷過程中所面臨的問題，摸索出具有企業特色的電力設備故障診斷模式，更好地服務于社會，進一步推進我國電力行業的發展。

[1]楊超,張霖.數據挖掘技術在電力設備故障診斷中的應用[J].電氣開關,2016(2):83-86.

[2]蘇曦.數據挖掘技術在機械設備故障診斷中的應用[J].自動化與儀器儀表,2015(1):127-128.

[3]韓懷陽.數據挖掘技術在挖掘機故障診斷中的應用效果研究[J].硅谷,2014(23):34-35.

（編輯：王紅霖）

App lication of Data M ining Technology in Fault Diagnosis of Electric Power Equipment

Lu W eim ing
(State Grid FujianAnxi Power Supp ly Co.,Ltd.,Anxi Fujian 362400)

This paper focuses on the application of datamining technology in fault diagnosis of power equipment,providing a valuable reference for the safe and reliable operation of power equipment.

datamining technology;power equipment;fault diagnosis

TM 76

A

2095-0748(2016)21-0077-02

10.16525/j.cnki.14-1362/n.2016.21.34

2016-10-09

盧偉明（1985—），男，福建泉州人，本科，研究方向：電力工程管理技術，電力檢修試驗。