邱剑[1]2016年在《电力中文文本数据挖掘技术及其在可靠性中的应用研究》文中认为随着电网智能化与信息化的建设,电网企业积累了大量的数据,逐渐构成了学术界和工业界共同关注的电力大数据。本文将电力系统全生产过程、电力设备全寿命过程中产生的数据,统称为全寿命数据,其类型涵盖了结构化和非结构化数据。目前在电力领域中,主要侧重于结构化数据挖掘的研究,也有针对图像识别的研究,但是,电力文本挖掘研究才刚刚起步。本文以获取可靠性的相关指标(统计指标、健康指数、广义故障率和可靠性)为目的,以电力设备资产管理为着眼点,重点对电力文本挖掘及多源数据的融合技术进行了深入研究,取得了如下成果。1.针对可靠性和资产管理的特点,给出了电网自然语言处理(Natural language processing for power grids,NLP4PG)的基础定义。编撰了专业词典、变压器本体词典和领域语料库,并将部分内容开源共享。融合了本体论与电力领域知识,建立了适用于NLP4PG的总框架。指出了NLP4PG的工作原理和潜在应用,并分析了若干语言特性和语言模型,填补了电力中文文本挖掘研究的空白。2.基于语义框架思想,将离线统计学习与在线语义规则的方法相结合,提出了适用于故障与缺陷分类统计的文本挖掘模型。解决了缺陷文本句子成分难以划分、数字量无法精确提取等问题,并实现了本体字典的半自动化构建技术。3.针对设备健康指数(Health Index)多源、多类型的特点,改进了kNN算法,提出了具备自主区间寻优能力的电力缺陷短文本分类模型。该模型实现了从故障缺陷文本到HI的自学习映射,能够在最大程度上挖掘同类设备的相似信息、融合同台设备的历史信息,使得HI更加合理、精准。在一定程度上,改变了运维人员主观评价故障/缺陷等级的方式,并符合电网企业精细化管理的发展要求。4.为了能够充分利用从全寿命数据中挖掘到的亚健康状态信息,同时处理多类型复发事件,提出了基于鞅过程和非参数理论的设备故障率预测模型。该理念完全区别于以往单一变量的故障率模型(基于时间或状态量的定参数分布函数),通过算例结果、鞅残差检验、灵敏度分析表明,该模型能够定量地、精确地描绘短期故障率,为剩余寿命预测、状态检修优化提供基础可靠性指标。5.针对智能变电站自动化系统(Smart Substation Automation System,SSAS)这类新型的、缺乏运维数据的场景,提出了基于网络层次分析法的广义可靠性评估模型。参考IEC 61850标准、设计文档和相关文献,构建了SSAS本体平台,包括物理本体、逻辑本体和信息流本体。对应地,将系统可靠性作为总指标,涵盖了物理可靠性、逻辑可靠性、信息流可靠性和系统经济性。四大指标下面包含了若干定量与定性的指标。通过算例结果与灵敏度分析表明,在缺乏运维数据的情况下,本模型能够用于新型系统的可靠性评估,为设计方案的遴选提供一种新思路。
杨静[2]2005年在《数据挖掘在输变电管理系统中的应用研究》文中指出电力系统中的信息化管理从70年代末开始兴起。近些年来,各个电力企业纷纷建立了企业内部的局域网,将系统中的生产、管理系统联合起来,实现各部门之间的信息交互。输变电系统中每天产生大量数据,汇聚在网络中,形成海量数据。在这些数据中,隐藏了很多规律性的知识,可以帮助管理人员制定生产决策。将数据挖掘技术应用到输变电管理中,对系统中的数据进行自动分析、归类,找出有助于管理人员分析生产情况的有用信息,可以大大提高生产效率,带来更大的经济效益。在本文中,以电力设备故障诊断、缺陷监控预测系统为例,详细介绍了几种数据挖掘技术的概念、方法及其在输变电管理系统中的具体应用。
王琼[3]2012年在《基于物联网的电力设备信息管理研究与实现》文中研究表明电力设备是电力系统的重要组成元素，它的可靠性是电网安全运行的保证。其中电力设备状态监测和其全寿命周期管理是智能电网建设的重要组成部分，而物联网和智能电网的融合将有助于提升电力设备的状态监测和诊断，提高电网的运行管理水平，促进智能电网建设。为了提高设备管理效率，根据电力设备信息管理需求开发了基于物联网的电力设备信息管理系统，进而实现电力设备信息管理的标准化、信息化和形象化，对电力设备信息管理进行研究具有重要意义。本文重点研究了电力物联网体系架构及智能信息处理技术，并对电力设备信息管理进行了详细系统的分析。整个过程流程是：首先将电力物联网感知层采集到的海量电力设备信息返回到电力设备信息管理系统的存储系统中，其次应用数据挖掘技术对这些海量数据进行数据搜索和分析处理，从而得到有价值的决策信息。在电力设备信息管理中，设备缺陷预测和故障诊断是电力设备状态评价的基础，本文通过改进的ID3算法为故障诊断提供有用的决策信息，运用Apriori关联规则算法对设备进行缺陷的预测，实现对电力设备信息的智能化处理。在此基础上设计并实现了基于物联网的电力设备信息管理系统，该系统采用B/S架构，使用叁层模式实现，实现了人员及系统管理、设备信息管理，设备运行管理、设备故障管理等系统功能，对节约设备检修成本，在线监测以及状态评估，提高设备利用率具有重要的意义。
上官娜娜[4]2016年在《基于多维数据的电力变压器缺陷预测方法的设计与实现》文中研究指明随着电力系统的发展,电网中输变电设备的安全问题越来越引起人们的注意。电力变压器作为电力系统中重要的能量枢纽,其缺陷事故不仅严重影响到居民的日常生活,且有可能造成巨大的社会经济损失。目前,已有学者采用数据挖掘技术来预测变压器的缺陷隐患,并获得了一定成效,但大多仅限于发现变压器设备质量引起的缺陷问题,或者是对变压器整体做出的宏观缺陷预测,不适用于个体。随着电力技术的发展,电力系统中引入了实时监测系统,不仅让电力数据更多维化,且增加了电力数据可挖掘的价值,为预测变压器的缺陷问题带了新思路。变压器的缺陷发生通常与其设备参数、运行环境等具有相关性。且运行环境对变压器的损耗影响是常年累月形成的,具有时间序列的特质。因此,本文设计了一种基于多维数据的变压器缺陷预测方法,并实现了相应的原型系统。该方法从电力数据的多维度角度入手,将电力数据按是否具有时间序列特质分为实时类环境气象数据和非实时类设备参数数据,使用时间序列预测法对实时类环境气象数据进行建模,得出环境因素对变压器缺陷影响的综合衡量属性,然后结合非实时类设备参数数据与变压器缺陷数据,使用逻辑回归算法建立变压器缺陷预测模型。该原型系统采用离线建模和在线分析的工作方式,包含数据预处理、数据挖掘、实时预测等处理流程,对变压器的缺陷预测问题提供了方法上的参考。本文首先阐述了变压器缺陷预测方法提出的研究背景和社会意义,并介绍了相关技术的发展现状及其优缺点和适用场景。接着针对变压器缺陷预测方法的目标需求,分析了电力多维数据的特点、实时性需求、功能性需求和非功能性需求;提出了基于多维数据的变压器缺陷预测方法,选取了合适的方法对电力数据进行预处理,实现了核心的时间序列预测和逻辑回归算法;设计和实现了变压器缺陷预测原型系统的总体架构及核心模块的交互接口;并对变压器缺陷预测系统进行了单元测试和集成测试。测试结果表明,本文所提出的方法具有可用性。
胡震亮[5]2011年在《胜利油田输配电架空线路现状评价》文中指出胜利油田电网的架设比较特殊,前期油田会战期间,电力线路往往根据地下油藏走向的分布来架设,而胜利油田地处沿海,天气环境恶劣,电力线路导致的电网事故频发,电网的事故造成的停电导致油井停运,影响到油田的原油产量。胜利油田目前的电力设备的检修方式,已经由定期巡视检修向状态检修转变,但是状态检修的依据不科学,目前只是依靠地形和缺陷情况,人为依据经验的定出状态检修计划。这样的检修方式势必造成人力、物力的浪费,更严重的是没有真正检修到需要维护的电力线路,不仅缺乏科学性,且具有很大的盲目性。本文计划利用电力系统可靠性理论,建立电力线路的状态评价可靠性数学模型,采用故障树分析理论(FTD),运用最小割集原理建造输电线路运行状态故障树,对架空输配电线路进行评价。通过对电力线路状态评价来预估线路的缺陷故障状态,用其结果来指导输配电线路正确的日常巡视,实施状态检修,对及时修复线路缺陷和保证可靠供电起到重要作用。
张珂斐[6]2016年在《电力变压器全维度智能决策支持系统研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着国家经济和国民生活水平的提高,电网规模迅速扩大,对电网的供电质量和运行可靠性提出了更高的要求。而变压器作为输变电设备中的重要设备,其安全稳定运行对电网具有至关重要的作用,因此,开展变压器的决策分析研究对电网供电品质及可靠性的提高有着举足轻重的意义。本文在深入分析变压器决策分析研究现状的基础上,对变压器的状态评价、风险评估、检修决策、故障诊断及寿命分析五个研究方面开展了研究,并提出了融合数据全维度、设备全维度和决策分析全维度的变压器全维度智能决策分析体系。为了使本文体系能够更好的为电网服务,还对体系进行了信息化的尝试,构建了变压器全维度智能决策支持系统,系统上线运行后,带来了巨大的经济效益和社会效益,明显提高了运维管理工作效率,证明了全维度智能决策支持体系的有效性。论文的主要结论和成果有：(1)变压器的状态评价是决策分析的基础,但由于变压器结构复杂,运行状态受众多因素的影响,仅靠单一指标无法确定变压器的运行状态。因此,本文结合模糊综合评价和证据理论,提出了基于模糊综合评价和改进D-S证据理论的变压器状态评价模型,有效地消除了多源信息间的不确定因素,为变压器的安全稳定运行及检修试验工作的制定提供科学参考与支撑。(2)本文在分析现有风险评估模型和检修决策模型的基础上,通过对风险评估故障模式及其危害性的分析以及检修决策影响因素的深入研究,构建了基于FMECA的变压器风险评估模型和检修决策分析知识库。(3)变压器潜伏性故障的及时诊断对变压器的安全运行乃至电网的安全可靠运行都有极其重要的意义,同时考虑到油中溶解气体分析是目前诊断油浸式变压器潜伏性故障的有效手段。为了克服传统油中溶解气体分析过程中存在的缺陷,提高故障诊断模型的准确率,本文基于人工智能算法,通过化学反应优化算法、BP神经网络和模糊C-均值算法的引入,构建了基于改进BP神经网络的变压器故障诊断模型,有效提高了变压器故障诊断模型的准确率。(4)变压器的绝缘寿命是变压器运行可靠性的重要指标之一,它与绝缘材料的老化及部件的损耗密切相关。因此,本文从绝缘寿命可靠性指标和层次分析指标两方面综合考虑,提出了一种基于熵权融合体系的变压器寿命评估模型,提高了变压器绝缘寿命评估的准确性及合理性；并结合改进灰色预测算法构建了变压器寿命预测模型,并最终形成了基于健康指数的绝缘寿命分析体系。通过实际案例验证表明,本文提出的寿命分析体系模型能够对变压器的绝缘寿命状态及趋势进行更准确的预测。(5)本文在对变压器状态评价、风险评估、检修决策、故障诊断和寿命分析深入研究的基础上,提出了融合数据全维度、设备全维度和决策分析全维度的变压器全维度智能决策支持体系,综合包括变压器的台账数据、在线监测数据、巡检数据和试验数据在内的全维度数据,通过决策分析全维度模型并结合相似设备的横纵向对比,对变压器的检修决策提供理论分析,提高了变压器决策分析的准确度及合理性,提升了变压器运维工作的水平；并对变压器全维度智能决策支持体系进行了信息化尝试,构建了变压器全维度智能决策支持系统。
陈拥军[7]2003年在《电力系统设备缺陷预测》文中提出电力系统设备缺陷管理是电力生产运行管理的重要内容。 预测技术通过对已有的历史信息的处理，得到未来信息的预测值。电力系统设备缺陷预测是通过对设备当前和历史缺陷数据的分析，对未来可能发生的缺陷做出预测，帮助检修部门提前做好缺陷处理准备。 影响设备缺陷发生的因素很多，开展设备缺陷预测比较困难，目前国内对此开展的研究还不多。本文对此开展了研究。 本文把电网运行分析决策支持系统作为开展设备缺陷预测的工作平台，对其进行了研究，并对缺陷数据进行了整理分析。 本文提出了一种基于时间序列法的电力系统设备缺陷预测方法，该方法简单、方便，能够较为准确地预测设备缺陷的发生。本文还使用时间序列法对某单位某型开关设备缺陷进行了预测，收到了较好的效果，表明了本方法的有效性。
张得君[8]2004年在《靖电二厂设备状态检修管理研究》文中研究表明随着电力体制的改革，厂网分开模式的建立，电厂在经济上将独立核算。如何不断的降低发电成本、提高发电机组的安全运行系数和提高经济效益已成为发电企业面临的一个重大课题。电厂的费用一般分为几个部分：原材料(包括燃料)支出、劳动力支出和运行维修费用支出。燃料支出主要取决于市场，劳动力支出是企业不可缺少的投入，所以，削减运行维修费用成为发电企业降低发电成本的首选目标，也就是对设备可靠性、对检修成本效益比的要求提高，因此检测设备状态，在设备发生实质性故障之前进行维修的方式，即状态检修必将得到广泛的重视。 本文以靖电二厂设备为研究对象，首先综述设备检修的几种方式及优缺点；其次分析靖电二厂设备检修的现状及存在问题，分析靖电二厂在设备检修方式上实行状态检修的必要性和可行性；应用可靠性管理理论建立靖电二厂设备故障分布的数学模型，对靖电二厂设备可靠性进行分析和预测：探讨了靖电二厂设备状态检修的技术构架：针对主设备、主要辅机和辅助设备分别采取不的检测技术，并建立设备状态数据中心，利用采集到的数据对设备运行状况进行预测和分析，针对设备的运行状态确定不同的检修计划：最后探讨了靖电二厂设备状态检修管理问题，包括数据综合管理、备品备件管理、检修人员管理以及优化检修计划的内容，提出靖电二厂设备状态检修方案的实施措施。
黄凌洁[9]2007年在《高压断路器状态监测与故障诊断方法的研究》文中提出高压断路器是电力系统中最重要的控制和保护设备,其可靠运行对电力系统的安全、稳定至关重要。对高压断路器实施状态检修,可显着提高其运行的可靠性和经济性。而状态监测与故障诊断技术是实现电力设备状态检修的基础性技术。高压断路器状态监测和故障诊断为实现由计划检修到状态检修的转变创造了条件。本文在对国际大电网会议13.06和国家电力科学研究院的统计和分析的基础上,确定了断路器的状态监测内容。通过分析研究高压断路器运行监测机理,分析断路器在分、合闸操作的行程、时间特性曲线,操作线圈电流、电压波形,断路器的机械振动信号,断路器提升杆的泄漏电流以及灭弧室和控制箱内温升等,深入研究监测信号与故障之间的对应关系,提出用于故障诊断的特征信号。由于断路器故障具有模糊的特点,本文提出了基于模糊理论的断路器故障诊断方法。并以LW6B-252型断路器为研究对象,建立了高压SF6断路器的模糊故障诊断的数学模型。确定了模糊故障诊断模型中的故障集、故障征兆以及模糊诊断矩阵,最后通过仿真计算验证了故障诊断模型的正确性。由仿真结果可以得出,该模糊故障诊断方法使用方便、可信度高。为了使故障诊断的结果更加准确,本文以径向基函数神经网络作为高压断路器操动机构故障诊断的辅助诊断方法,确保了模糊故障诊断系统中操动机构故障诊断的正确性。电寿命是衡量断路器使用寿命最重要的指标。本文以LW6B-252型断路器为研究对象,给出了其相对电磨损公式。为掌握断路器的状况和预测电寿命提供了方便、可靠的手段。为了在断路器发生故障前预防故障的产生,提前对断路器进行检修,本文提出了将统计过程控制用于断路器趋势诊断。将断路器的运行参数和历史运行参数相比,根据非正常运行的典型判据判断断路器的缺陷发展趋势,起到预防故障发生的作用。
许力[10]2015年在《电力变压器状态检修与在线监测的实际运用与探索》文中研究指明随着现代社会和经济的发展,对能源的巨大需求促进了电力工业的飞速发展,使得电力系统向大容量、超高压和跨区域方向发展。电网建设的步伐加快,电网科技含量的提升,新技术、新装置的大规模应用,以及企业自身发展要求和社会供电服务承诺工作的推进,对安全生产、提高供电可靠性和优质服务提出了更高的要求。电力系统安全稳定经济运行的基础是电力设备的安全运行,特别是其中的电力变压器,因其承担着电能的转换与传输,所以其地位及作用是不可替代的,其运行状况的好坏也将直接影响到整个电力系统的安全与稳定运行。在电力系统中,如果电力变压器发生了故障,那就可能导致其他电气设备发生故障,甚至是对电力系统造成严重的影响和巨大的经济损失,严重时甚至会影响到社会的发展和人们的正常生活。可见,随着人们对电能质量要求的不断提高,必须提高电力变压器的运行维护和检修水平,只有这样才能够有利于有效的预防和降低设备发生故障的概率,并且要建立合理的检修策略,针对监测的潜在故障进行及时有效的处理,对电力行业的发展具有重要的理论和实际意义。状态检修由于其智能化、高效化,成为电气设备检修发展的必然趋势,是一种新型的、先进的检修技术。状态检修是通过在线监测技术来获得设备的实时状态量,再根据状态量对设备进行状态评估,然后根据其评估结果确定设备的健康状态,从而开展相应的试验、检修工作。由此可见,状态检修不但推动了电气设备检修和管理的发展、进步,也促进了在线监测技术的提高,更重要的是降低了检修成本,提高了供电可靠性。本文在概述发展状态检修与在线监测的需求与意义以及国内外变压器状态检修的发展动态与现状的基础上,首先对电气设备的状态检修与在线监测系统进行了全面的分析,给出了状态检修的基本规则和状态检修实施的管理系统,从整体上把握了状态检修的步骤与过程：设备分类、状态监测、状态分析、检修管理、检修结果分析。在电气设备状态检修的基础上,通过对变压器基本结构、故障类型、在线监测原理以及状态检修评估系统等的分析,着重对变压器的状态检修进行了分析与设计。最后,结合某电力公司的实际项目,对变压器状态检修的实际运用进行分析,可知推广状态检修是电力企业检修方式的战略调整。
参考文献：
[1]. 电力中文文本数据挖掘技术及其在可靠性中的应用研究[D]. 邱剑. 浙江大学. 2016
[2]. 数据挖掘在输变电管理系统中的应用研究[D]. 杨静. 华北电力大学（河北）. 2005
[3]. 基于物联网的电力设备信息管理研究与实现[D]. 王琼. 华北电力大学. 2012
[4]. 基于多维数据的电力变压器缺陷预测方法的设计与实现[D]. 上官娜娜. 北京邮电大学. 2016
[5]. 胜利油田输配电架空线路现状评价[D]. 胡震亮. 山东大学. 2011
[6]. 电力变压器全维度智能决策支持系统研究[D]. 张珂斐. 武汉大学. 2016
[7]. 电力系统设备缺陷预测[D]. 陈拥军. 浙江大学. 2003
[8]. 靖电二厂设备状态检修管理研究[D]. 张得君. 西安理工大学. 2004
[9]. 高压断路器状态监测与故障诊断方法的研究[D]. 黄凌洁. 北京交通大学. 2007
[10]. 电力变压器状态检修与在线监测的实际运用与探索[D]. 许力. 东南大学. 2015
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