【摘要】：傳統(tǒng)輸變電設(shè)備故障診斷方法具有易受專家意見主觀影響以及模型固化的缺點(diǎn)。為此,提出了基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設(shè)備故障診斷方法,介紹了設(shè)備故障模式聚類算法、狀態(tài)參量相關(guān)性分析算法以及基于相關(guān)性矩陣的故障診斷方法等基于大數(shù)據(jù)分析的設(shè)備故障診斷關(guān)鍵技術(shù),并采用某電網(wǎng)公司500 kV電壓等級油浸式變壓器套管近10 a故障記錄數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)挖掘案例進(jìn)行了實證。研究結(jié)果表明:k-means聚類算法配合輪廓系數(shù)能準(zhǔn)確得得出故障分類模式;Apriori關(guān)聯(lián)算法配合Tanimoto系數(shù)可用于評估狀態(tài)參量之間的強(qiáng)弱關(guān)系;基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)構(gòu)造故障診斷矩陣能夠準(zhǔn)確判斷出與實際運(yùn)行維護(hù)試驗結(jié)果相符合的設(shè)備故障模式。因此,基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的輸變電設(shè)備故障診斷方法能夠有效挖掘出設(shè)備狀態(tài)記錄數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律,實現(xiàn)具有數(shù)據(jù)自適應(yīng)性的、更加準(zhǔn)確的設(shè)備故障診斷。
[Abstract]:The traditional fault diagnosis method of transmission and transformation equipment has the disadvantages of subjective influence of expert opinion and solidification of model. In this paper, a fault diagnosis method of equipment based on big data mining technology is proposed, and the clustering algorithm of equipment fault pattern is introduced. The key techniques of equipment fault diagnosis based on big data's analysis are the correlation analysis algorithm of state parameter and the fault diagnosis method based on correlation matrix. A 500 kV voltage grade oil-immersed transformer bushing fault record data of a power grid company is used as a data mining case. The results show that the fault classification mode can be obtained accurately by using k-means clustering algorithm combined with contour coefficient, and the Apriori association algorithm with Tanimoto coefficient can be used to evaluate the strong and weak relationship between state parameters. The fault diagnosis matrix based on Pearson correlation coefficient can accurately judge the equipment fault mode which is consistent with the actual operation and maintenance test results. Therefore, the fault diagnosis method of transmission and transformer equipment based on big data mining technology can effectively excavate the inherent rule of equipment state record data, and realize more accurate equipment fault diagnosis with data adaptation.
【作者單位】： 電力系統(tǒng)發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點(diǎn)實驗室(清華大學(xué)電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系);廣西電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51429701) 南方電網(wǎng)公司科技項目(GX2014-2-0025)~~
【分類號】：TM507

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9 李U喲

本文編號：2383579