基于数据挖掘的电网故障诊断研究

在实际电网故障诊断中,面临如何从海量数据中找到所发生的连锁故障之间的相互影响关系、以及一个故障发生可能引起其他故障发生的概率问题。本文研究内容是将数据挖掘技术中的聚类分析、关联规则、贝叶斯网络、综合应用于电网故障的处理。首先应用聚类分析技术对电网的故障数据进行故障聚类,其次对数据进行关联规则分析、发现故障之间的相互影响关系,再次基于贝叶斯网络统计分析故障间相互影响的概率问题,最后结合以上分析结果给出辅助决策信息。     

基于三道防线的故障集自动批量生成方法

基于在我国电网建设中普遍采用的电力系统三道防线的概念,提出了分类的故障模板,并在此基础上实现了故障集的自动批量生成,可对同一区域或同一电压等级的若干节点进行同类故障的批量生成,与现有的针对元件的单一故障生成相比,为用户省去了许多重复性操作,大大节省了故障生成的时间,提高了工作效率。同时,将各类故障模板按照三道防线的要求进行分类,概念清晰,能够使用户更全面准确的发现电网运行中的薄弱点和安全危险点,为大电网的安全稳定运行提供依据。