本文關(guān)鍵詞：智能變電站信息一體化平臺數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著智能變電站的全面發(fā)展,站內(nèi)設(shè)備之間的信息互聯(lián),調(diào)度主站與子站之間的信息交換,以及其他高級應(yīng)用訪問站內(nèi)數(shù)據(jù)信息的需求與日俱增,信息一體化平臺基于網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù),為訪問站內(nèi)數(shù)據(jù)的各種應(yīng)用提供服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對變電站內(nèi)大量的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理的重要方法,主要包括預(yù)測分析、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、離群點檢測等應(yīng)用。本文以智能變電站信息一體化平臺為依托,基于數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)算法,在通信隔離裝置入侵檢測、智能巡檢系統(tǒng)圖像數(shù)據(jù)處理以及安監(jiān)視頻監(jiān)控中運動目標(biāo)檢測等方面展開研究,主要包括以下幾部分內(nèi)容:1.在改善安全隔離裝置入侵檢測系統(tǒng)方面,本文提出了一種基于圖像不變矩技術(shù)的多維數(shù)據(jù)降維方法對入侵檢測數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維,并利用支持向量機的分類方法完成對降維后入侵?jǐn)?shù)據(jù)的分類識別。為保障智能變電站信息化平臺的安全可靠運行,提高信息系統(tǒng)防御網(wǎng)絡(luò)攻擊的能力,針對目前變電站信息一體化平臺的網(wǎng)絡(luò)安全隔離裝置對Web入侵攻擊識別準(zhǔn)確率低,數(shù)據(jù)降維后維度依然較高的問題,本文首先基于幾何不變矩提取高維數(shù)據(jù)的低階特征量對待檢的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,并利用ART2網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的支持向量機分類模型完成入侵行為類型的分類分析。根據(jù)林肯實驗室的KDD 99數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗驗證,結(jié)果表明本模型可以有效提升現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全隔離裝置的檢測率。2.在變電站智能巡檢子系統(tǒng)中,本文提出了一種基于改進(jìn)分水嶺與Krawtchouk不變矩、灰度共生矩陣相結(jié)合的變電站設(shè)備圖像特征量提取方法,并根據(jù)HSIM函數(shù),提出了改進(jìn)的DENCLUE聚類方法完成最終的設(shè)備聚類識別。變電站的巡檢機器人在執(zhí)行巡檢任務(wù)時,由于拍攝位置變動導(dǎo)致采集的現(xiàn)場設(shè)備圖像內(nèi)容出現(xiàn)差異。針對傳統(tǒng)定點拍攝的圖像處理方法不能滿足變電站設(shè)備圖像處理要求的問題,本文首先利用改進(jìn)的分水嶺實現(xiàn)巡檢圖像中的設(shè)備目標(biāo)分割,然后在分割的基礎(chǔ)上利用Krawtchouk不變矩與灰度共生矩陣實現(xiàn)存在遮擋物及仿射變換情況下的特征量提取,最后基于Hsim函數(shù)改進(jìn)的DENCLUE聚類方法完成目標(biāo)識別,經(jīng)驗證本方法能夠?qū)ψ冸娬驹O(shè)備圖像在仿射變換及遮擋物的影響下對設(shè)備有效識別,并能夠?qū)D像中的異常目標(biāo)進(jìn)行有效地離群點檢測,提升設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的目標(biāo)識別能力。3.在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,本文提出了一種基于改進(jìn)混合高斯模型的變電站視頻中設(shè)備運行狀態(tài)異常的檢測方法。目前變電站視頻監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)時,如遇設(shè)備運行異常的情況不能及時告警。運動目標(biāo)檢測方法在智能視頻監(jiān)控應(yīng)用廣泛,當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常震動情況且目標(biāo)運動的幅值較小時,傳統(tǒng)的識別方法不能有效區(qū)分目標(biāo)物體與更新背景。本文基于時間序列的挖掘方法對原混合模型模型進(jìn)行修正,對于原算法標(biāo)記的背景部分像素,記錄其運動軌跡,并依此判斷其是否為運動目標(biāo),為變電站內(nèi)設(shè)備故障監(jiān)測、智能檢修、以及在惡劣天氣時設(shè)備的運行管理提供理論依據(jù)。4.設(shè)計并實現(xiàn)了一套智能變電站數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng),根據(jù)本文提出的算法,將分類、聚類、時間序列等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于入侵檢測子系統(tǒng)、智能巡檢子系統(tǒng)以及智能視頻監(jiān)控子系統(tǒng)中,為后續(xù)研究工作提供了一個有效的框架和平臺。
【關(guān)鍵詞】：智能變電站 數(shù)據(jù)挖掘 入侵檢測 智能巡檢 目標(biāo)檢測
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM63;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-24
• 1.1 研究背景及意義11-14
• 1.2 智能變電站與數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 智能變電站的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀16
• 1.3 信息一體化平臺中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用16-22
• 1.3.1 入侵檢測系統(tǒng)17-19
• 1.3.2 變電站智能巡檢系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)分析處理19-21
• 1.3.3 安監(jiān)系統(tǒng)監(jiān)控視頻中的目標(biāo)檢測與跟蹤21-22
• 1.4 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排22-24
• 1.4.1 研究的主要內(nèi)容22
• 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排22-24
• 第2章 基于不變矩技術(shù)的變電站入侵檢測數(shù)據(jù)降維分類方法24-43
• 2.1 智能變電站的信息安全體系24-26
• 2.1.1 常見的攻擊類型24
• 2.1.2 變電站信息安全體系結(jié)構(gòu)24-26
• 2.2 入侵檢測數(shù)據(jù)降維26-33
• 2.2.1 高維數(shù)據(jù)降維26-29
• 2.2.2 基于不變矩技術(shù)的特征量提取29-33
• 2.3 基于改進(jìn)支持向量機的入侵檢測數(shù)據(jù)分類方法33-38
• 2.3.1 支持向量機工作原理33-35
• 2.3.2 基于ART2網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)多分類SVM模型35-38
• 2.4 入侵檢測數(shù)據(jù)降維仿真38-42
• 2.4.1 入侵檢測數(shù)據(jù)集38-39
• 2.4.2 入侵檢測數(shù)據(jù)降維分類39-42
• 2.5 本章小結(jié)42-43
• 第3章 基于密度聚類分析的變電站設(shè)備圖像識別方法43-66
• 3.1 變電站設(shè)備圖像的目標(biāo)分割43-49
• 3.1.1 常見的圖像分割方法43-46
• 3.1.2 基于改進(jìn)分水嶺的分割方法46-49
• 3.2 基于不變矩與灰度共生矩陣的設(shè)備圖像特征量提取49-55
• 3.2.1 基于灰度共生矩陣的紋理特征提取49-52
• 3.2.2 基于灰度共生矩陣與Krawtchouk不變矩的圖像特征提取52-55
• 3.3 基于HSIM函數(shù)的密度聚類分析方法55-61
• 3.3.1 常用聚類方法55-59
• 3.3.2 基于HSIM函數(shù)的改進(jìn)密度聚類算法59-61
• 3.4 變電站設(shè)備圖像的分割與聚類分析應(yīng)用61-65
• 3.4.1 圖像設(shè)備目標(biāo)的分水嶺分割62-63
• 3.4.2 提取目標(biāo)的Krawtchouk不變矩與紋理特征量63-64
• 3.4.3 基于改進(jìn)HSIM函數(shù)的密度聚類64-65
• 3.5 本章小結(jié)65-66
• 第4章 基于時間序列的改進(jìn)GMM變電站視頻目標(biāo)檢測方法66-79
• 4.1 運動目標(biāo)檢測的主要研究方法66-69
• 4.2 基于混合高斯模型的背景更新方法69-71
• 4.3 基于時間序列的改進(jìn)混合高斯模型71-77
• 4.3.1 基于時間序列的數(shù)據(jù)挖掘72-73
• 4.3.2 基于聚類的時間序列相似性分析方法73-77
• 4.4 本章小結(jié)77-79
• 第5章 智能變電站數(shù)據(jù)挖掘平臺框架的設(shè)計與實驗分析79-94
• 5.1 智能變電站輔助應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘平臺設(shè)計79-81
• 5.2 入侵檢測分類方法的實驗驗證81-84
• 5.2.1 實驗對象81-82
• 5.2.2 實驗分析82-84
• 5.3 變電站設(shè)備圖像識別方法的實驗驗證84-88
• 5.3.1 DENCLUE的學(xué)習(xí)率與方差84-86
• 5.3.2 不同圖像特征量選取的聚類分析86-88
• 5.4 變電站監(jiān)控視頻運動目標(biāo)檢測的實驗驗證88-92
• 5.4.1 視頻中天氣變化情況的檢測88-91
• 5.4.2 天氣變化與設(shè)備運動的目標(biāo)檢測91-92
• 5.5 本章小結(jié)92-94
• 第6章 總結(jié)與展望94-96
• 6.1 總結(jié)94-95
• 6.2 后續(xù)工作展望95-96
• 參考文獻(xiàn)96-103
• 在學(xué)研究成果103-104
• 致謝104

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王志平;吳玉林;朱書揚;朱駿;周小燕;張泉;;變電站事故總信號生成方式及改進(jìn)[J];江蘇電機工程;2006年05期

2 李漢杰;;變電站圖像監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用[J];青海電力;2007年04期

3 鄭德力;張興義;;福建500kV變電站實行少人值守的探討[J];電力與電工;2009年04期

4 周曉芬;;變電站監(jiān)控五防一體化方案探討[J];電力與電工;2010年03期

5 章建歡;;500kV變電站監(jiān)控自動化系統(tǒng)運行存在問題分析與建議[J];中國新技術(shù)新產(chǎn)品;2010年21期

6 秦梁棟;林榕;邵華;宋靜;;變電站網(wǎng)絡(luò)數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)[J];河北電力技術(shù);2010年06期

7 江駿;;變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J];科技傳播;2011年21期

8 王炳林;郭巍;;變電站交直流一體化電源系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[J];冶金動力;2013年05期

9 張繼芳;福建省變電站無人值班方式的探討[J];福建電力與電工;1997年01期

10 張逸婕;祁明;施偉成;周晨曦;;新建變電站監(jiān)控信息驗收方式的創(chuàng)新探討[J];電力安全技術(shù);2014年02期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 劉洪正;袁廣宏;高厚磊;鄒貴彬;李學(xué)鷺;張亮;;變電站智能預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)[A];山東電機工程學(xué)會第十二屆優(yōu)秀論文匯編[C];2011年

2 鄒宏亮;周晨;鄭遠(yuǎn)德;馮波;王玲;李帆;賀彪;曾曉;;嵌入式Internet技術(shù)在變電站監(jiān)控中的應(yīng)用研究[A];2008中國電力系統(tǒng)保護(hù)與控制學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2008年

3 王德成;丁建華;石德民;;變電站監(jiān)控技術(shù)在工礦企業(yè)中的開發(fā)及應(yīng)用[A];全國冶金自動化信息網(wǎng)2013年會論文集[C];2013年

4 王兆華;孟文;王文璽;黃敏;;一種適用于中小型變電站的監(jiān)控組態(tài)軟件的開發(fā)[A];提高全民科學(xué)素質(zhì)、建設(shè)創(chuàng)新型國家——2006中國科協(xié)年會論文集（下冊）[C];2006年

5 韓熙媛;王元冬;;變電站監(jiān)控后臺機遠(yuǎn)程維護(hù)及保護(hù)定值遠(yuǎn)程修改的實現(xiàn)[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集（文摘部分）[C];2012年

6 韓熙媛;王元冬;;變電站監(jiān)控后臺機遠(yuǎn)程維護(hù)及保護(hù)定值遠(yuǎn)程修改的實現(xiàn)[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集[C];2012年

7 程明;;淺析煤礦變電站監(jiān)控解決方案[A];煤礦綜合自動化與機電技術(shù)[C];2012年

8 秦勇;劉曙光;羅兵;;基于IEC 61850 GOOSE的變電站遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控系統(tǒng)[A];第十九屆測控、計量、儀器儀表學(xué)術(shù)年會(MCMI'2009)論文集[C];2009年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 本報記者 秦虹;給變電站裝上“千里眼”[N];中國電力報;2014年

2 燕艷;九江電網(wǎng)變電站監(jiān)控中心掛牌[N];國家電網(wǎng)報;2010年

3 馮迪邋陳非 張健;常州成立500千伏監(jiān)控中心[N];國家電網(wǎng)報;2008年

4 買秀芳　陳建華;吐魯番電業(yè)局調(diào)控一體化試運行[N];國家電網(wǎng)報;2010年

5 本報記者 王廣文 殷曾宏;變電站的“守護(hù)神”[N];運城日報;2010年

6 記者 金振文　通訊員 付艷華 方瓊;天津公司變電站集約化運行管理出效益[N];國家電網(wǎng)報;2009年

7 國家電網(wǎng)公司西北分部;全面實現(xiàn)750千伏變電站集中監(jiān)控功能[N];國家電網(wǎng)報;2013年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 崔巨勇;智能變電站信息一體化平臺數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2015年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 程智;智能變電站智能告警技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué);2015年

2 郝景昌;智能變電站技術(shù)在縣級供電企業(yè)的研究與應(yīng)用[D];華北電力大學(xué);2015年

3 孔祥雯;500kV無人值守新一代智能變電站輔助控制系統(tǒng)的設(shè)計與研究[D];鄭州大學(xué);2014年

4 左國明;變電站自動化綜合智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年

5 湯沁;35kV變電站智能遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的通信管理機設(shè)計[D];長沙理工大學(xué);2014年

6 金劍;10kV變電站監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[D];山東大學(xué);2015年

7 馬新國;變電站交直流電源在線監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[D];濟(jì)南大學(xué);2015年

8 楊炳爐;變電站現(xiàn)場通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2015年

9 任頻波;變電站微機防誤系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];大連理工大學(xué);2004年

10 潘夏清;變電站無線視頻監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：智能變電站信息一體化平臺數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：258055