【摘要】：隨著電網(wǎng)智能化與信息化的建設(shè),電網(wǎng)企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù),逐漸構(gòu)成了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同關(guān)注的電力大數(shù)據(jù)。本文將電力系統(tǒng)全生產(chǎn)過程、電力設(shè)備全壽命過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),統(tǒng)稱為全壽命數(shù)據(jù),其類型涵蓋了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前在電力領(lǐng)域中,主要側(cè)重于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘的研究,也有針對圖像識別的研究,但是,電力文本挖掘研究才剛剛起步。本文以獲取可靠性的相關(guān)指標(biāo)(統(tǒng)計指標(biāo)、健康指數(shù)、廣義故障率和可靠性)為目的,以電力設(shè)備資產(chǎn)管理為著眼點(diǎn),重點(diǎn)對電力文本挖掘及多源數(shù)據(jù)的融合技術(shù)進(jìn)行了深入研究,取得了如下成果。1.針對可靠性和資產(chǎn)管理的特點(diǎn),給出了電網(wǎng)自然語言處理(Natural language processing for power grids,NLP4PG)的基礎(chǔ)定義。編撰了專業(yè)詞典、變壓器本體詞典和領(lǐng)域語料庫,并將部分內(nèi)容開源共享。融合了本體論與電力領(lǐng)域知識,建立了適用于NLP4PG的總框架。指出了NLP4PG的工作原理和潛在應(yīng)用,并分析了若干語言特性和語言模型,填補(bǔ)了電力中文文本挖掘研究的空白。2.基于語義框架思想,將離線統(tǒng)計學(xué)習(xí)與在線語義規(guī)則的方法相結(jié)合,提出了適用于故障與缺陷分類統(tǒng)計的文本挖掘模型。解決了缺陷文本句子成分難以劃分、數(shù)字量無法精確提取等問題,并實(shí)現(xiàn)了本體字典的半自動化構(gòu)建技術(shù)。3.針對設(shè)備健康指數(shù)(Health Index)多源、多類型的特點(diǎn),改進(jìn)了kNN算法,提出了具備自主區(qū)間尋優(yōu)能力的電力缺陷短文本分類模型。該模型實(shí)現(xiàn)了從故障缺陷文本到HI的自學(xué)習(xí)映射,能夠在最大程度上挖掘同類設(shè)備的相似信息、融合同臺設(shè)備的歷史信息,使得HI更加合理、精準(zhǔn)。在一定程度上,改變了運(yùn)維人員主觀評價故障/缺陷等級的方式,并符合電網(wǎng)企業(yè)精細(xì)化管理的發(fā)展要求。4.為了能夠充分利用從全壽命數(shù)據(jù)中挖掘到的亞健康狀態(tài)信息,同時處理多類型復(fù)發(fā)事件,提出了基于鞅過程和非參數(shù)理論的設(shè)備故障率預(yù)測模型。該理念完全區(qū)別于以往單一變量的故障率模型(基于時間或狀態(tài)量的定參數(shù)分布函數(shù)),通過算例結(jié)果、鞅殘差檢驗(yàn)、靈敏度分析表明,該模型能夠定量地、精確地描繪短期故障率,為剩余壽命預(yù)測、狀態(tài)檢修優(yōu)化提供基礎(chǔ)可靠性指標(biāo)。5.針對智能變電站自動化系統(tǒng)(Smart Substation Automation System,SSAS)這類新型的、缺乏運(yùn)維數(shù)據(jù)的場景,提出了基于網(wǎng)絡(luò)層次分析法的廣義可靠性評估模型。參考IEC 61850標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)計文檔和相關(guān)文獻(xiàn),構(gòu)建了SSAS本體平臺,包括物理本體、邏輯本體和信息流本體。對應(yīng)地,將系統(tǒng)可靠性作為總指標(biāo),涵蓋了物理可靠性、邏輯可靠性、信息流可靠性和系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。四大指標(biāo)下面包含了若干定量與定性的指標(biāo)。通過算例結(jié)果與靈敏度分析表明,在缺乏運(yùn)維數(shù)據(jù)的情況下,本模型能夠用于新型系統(tǒng)的可靠性評估,為設(shè)計方案的遴選提供一種新思路。
[Abstract]:With the construction of intelligent and information power grid, power grid enterprises have accumulated a large amount of data, which has gradually become the common concern of the academic and industrial power big data. In this paper, the data generated in the whole production process of power system and in the whole life process of power equipment are referred to as the whole life data. The types of data include structured and unstructured data. At present, the research on structured data mining and image recognition is mainly focused on in the field of electric power. However, the research of power text mining is only in its infancy. The purpose of this paper is to obtain reliability related indicators (statistical index, health index, generalized failure rate and reliability), and to focus on the management of power equipment assets. The technology of power text mining and multi-source data fusion is studied in detail, and the following results are obtained. 1. According to the characteristics of reliability and asset management, the basic definition of natural language processing (Natural language processing for power grids,NLP4PG) of power grid is given. Professional dictionaries, transformer ontology dictionaries and domain corpus are compiled, and some contents are shared open source. The ontology and power domain knowledge are combined, and the general framework for NLP4PG is established. The working principle and potential application of NLP4PG are pointed out, and some language characteristics and language models are analyzed. Based on the idea of semantic framework, a text mining model for fault and defect classification statistics is proposed by combining offline statistical learning with online semantic rules. It solves the problem that it is difficult to divide the sentence components of the defective text, and the digital quantity can not be extracted accurately, and realizes the semi-automatic construction technology of ontology dictionary .3. In view of the multi-source and multi-type characteristics of equipment health index (Health Index), an improved kNN algorithm is proposed, and a power defect short text classification model with autonomous interval optimization ability is proposed. The model realizes the self-learning mapping from fault defect text to HI. It can mine the similar information of the same equipment to the maximum extent and fuse the historical information of the same equipment, making the HI more reasonable and accurate. To a certain extent, it changes the way of subjective evaluation of fault / defect grade by operation and maintenance personnel, and meets the development requirement of fine management of power grid enterprises. In order to make full use of the sub-health state information mined from the whole life data and to deal with multiple recurrence events at the same time, a prediction model of equipment failure rate based on martingale process and non-parametric theory is proposed. The idea is completely different from the failure rate model of single variable (the fixed parameter distribution function based on time or state quantity). The results of example, martingale residuals test and sensitivity analysis show that the model can be used quantitatively. Describe the short-term failure rate accurately and provide basic reliability index. 5. 5 for residual life prediction and condition-based maintenance optimization. Aiming at the new situation of intelligent substation automation system (Smart Substation Automation System,SSAS), which lacks the operational data, a generalized reliability evaluation model based on the analytic hierarchy process (AHP) is proposed. Referring to IEC 61850 standard, design documents and related documents, the SSAS ontology platform is constructed, including physical ontology, logical ontology and information flow ontology. Correspondingly, the reliability of the system is taken as the total index, which covers physical reliability, logic reliability, information flow reliability and system economy. The four indicators contain a number of quantitative and qualitative indicators. The results of numerical examples and sensitivity analysis show that the model can be used to evaluate the reliability of the new system without operational and maintenance data and provide a new idea for the selection of design scheme.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM732;TP391.1

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本文編號：2221506