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摘要：通过把输电线路状态的检修与数据挖掘技术相结合来对输电线路进行状态评价，得出的结构往往科学性更高，通过这个方法可以确定线路检修的重点难点，所以在现代输电线路检修中应用广泛。本文基于此对输电线路孕检数据挖掘技术进行了简述和研究，叙述了数据挖掘技术的功能、方法及在输电线路中的应用，有一定的借鉴价值。
关键词：输电线路；运检；数据挖掘技术
一、数据挖掘技术的功能
1.1数据挖掘技术简述
所谓的数据挖掘技术就是在众多的随机数据中找取需要的数据的一种技术，一般都是在大量模糊、有噪声且不完全的数据中提取具有潜在作用的信息，在输电线路运检等工作中较为常用。
1.2数据挖掘技术的功能
数据挖掘技术所能发现的具有潜在作用的信息是与其功能密切相关的，从其性质上来看数据挖掘技术是综合多门学科的综合性技术，其主要包括以下七个功能：（1）分类能力：可以将看似没有任何规律的数据对象依照所要求的规则进行分类处理，是数据挖掘技术的重要作用；（2）观念模式：数据挖掘技术可以在大量模糊、无序且不完全的数据中找出各个数据之间的相关性，方便对整个数据进行分类；（3）概念描述能力：数据挖掘技术可以通过对某类对象进行分析、对比和比较，在分析其属性的基础上概括出所研究对象的本质含义；（4）聚类分析能力：就是依照数据分类的思想，通过不同计算距离的算法来对所要研究的对象进行划分聚集工作，在输电线路运检中应用广泛；（5）预测能力：通过和输电线路运检管理相结合就可以科学评价输电线路状态，从而分析出输电线路现在和过去的状态，预测其未来的发展趋势；（6）偏差分析能力：数据挖掘技术可以依靠现代科学技术去探测信息的历史记录、现状之间的显著变化以及偏离的实际情况，从而得出其中隐含的具有潜在作用信息；（7）时间序列：所谓的时间序列也就是依据事物发展的不与历史割裂发展以及连续性来推测该事物的发展状况。
二、数据挖掘技术在输电线路运检中的方法分析
输电线路的检修工作一般包括状态检测、决策建议、风险评价、预测评估、故障诊断以及状态评价六个环节，其中的每一个环节都有相关的技术标准和要求，所以每个环节都有遵守相关准则。基于此下文对故障诊断、预测评估以及状态评价三个环节可用的数据挖掘方法进行分析。
2.1状态评价
输电线路的状态评价是一项极为复杂的工作，是一个系统的工程，其中涉及多系统、多层次问题，借鉴输电线路过去发生的事故和故障，通过在线监控、带电测量、停电检查以及巡视检修等技术手段来收集输电线路状态信息，然后根据数据信息创建的数学模型来对原始信息进行计算分析处理，最终得出状态等级结果。
2.1.1贝叶斯网络法
贝叶斯网络法是现代新生的一种状态评价方法，其是人工智能领域推理技术和不确定知识表达的重要方法，科技含量较高。这一方法把数学里的图论与概率理论知识相结合较好的量化了系统中存在的不确定因素，利用贝叶斯网络法说构建的模型一般都具有较好的智能性，所以得出的结论一般精确度较高。
2.1.2灰色评价法
所谓的灰色评价法就是将状态量和其组成要素之间的层次结构作为研究基础，灰色评价法可以依据极少量的数据信息通过灰色理论分析构建出科学的数学模型，从而得出对研究对象的总体评价，另外还可以对不同评价对象进行分类排序，应用起来较为方便。输电线路的状态数据信息一般都是不容易获取的，而且信息也非常少，所以就可以利用灰色评价法来对输电线路的状态进行评价，然后依据评价结果选择合理可行的检修措施。
2.2预测评估
输电线路中预测评估的主要作用就是对输电线路运行状态的未来发展方向进行科学的预测，根据预测结果来确定输电线路运行方式是否进行调整；另外通过预测结果也可以对输电线路的检修范围、检修类型和检修时间进行确定。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通过对输电线路进行预测评估可以发现其预测状态量还存在一定的规律性，一般在较短时间内变化量较小。
输电线路预测评估有两种方式：（1）：对输电线路的整体状态进行预测，预测其分值，这一方式脱离了对单一预测状态量进行预测计算的形式；（2）：分别对预测状态量进行精准的预测，预测过程中保证其他状态量不变，这样对输电线路状态的预测评估往往就更为精确，举一种常用的预测模型：时间序列预测模型，其中的时间序列就是自然现象或是社会经济现象依照一个规定的指标按照先后顺序进行排列的序列，一般都是数字序列，这主要包含现象具有的时间属性和对应的指标值两个要素。
2.3故障诊断
输电线路的故障诊断工作是保障输电线路运检顺利进行的重要工作，主要是通过对线路中的状态量的检测来判断输电线路损伤程度和引起故障的主客观原因，并以此确定线路缺陷位置，便于检修工作的进行。故障诊断工作的核心就是熟悉并掌握输电线路状态量的变化，依据变化数据建立科学合理的数学模型并准确判断边界条件。输电线路故障诊断主要有粗糙集故障诊断和人工神经网络分析法两种方法：
2.3.1粗糙集故障诊断
粗糙集故障诊断法的主要作用是对不完整、不精确的数据信息进行分析，并找出其中的特征联系，从而得出较为简明的知识表达形式；粗糙集故障诊断法的特点就是不需要任何初始信息和附加数据就可以进行科学的数据分析。需要注意的是，在应用粗糙集故障诊断法进行输电线路状态诊断时必须先对线路故障类型和线路大量故障征兆进行分类，并按照一定的标准进行汇总，把故障征兆和故障类型作为决策的基础，分类故障类型后就可以制定出决策表，然后利用粗糙集对故障进行约简化处理，这样就可以获取细化的诊断标准，并生成相应的规则集。之后就是输电线路状态的查询工作，通过规则集就可以较为详细的查询，以此得出细分的线路诊断结果，最后根据诊断结果进行输电线路的修复工作。
2.3.2人工神经网络分析法
人工神经网络分析法是用于输电线路故障诊断的重要方法，顾名思义，人工神经网络分析法就是通过模仿人的神经元结构性质，建立的一种类似于大脑神经元的非线性动力学系统。主要是通过大量简单的非线性数据并联或互联形成的，主要用于识别输电线路的状态，所以广泛用于输电线路运检的故障诊断领域，也有较为广阔的发展前景。
三、数据挖掘技术在输电线路状态检修中的作用
3.1状态评价方法
输电线路一般都是由通道环境、附属设施、接地装置、金具、绝缘子、基础、杆塔以及导地线等八个单元模块构成的。一般都是依照国家电网规定的标准对各个输电线路进行状态评价的，评价得分就是其属性变量所代表的属性值。此外，还常利用主成分分析法降低评价维数，再依据结果进行数据的排序以确定输电线路维修的重点。
3.2线路故障预测
首先把各个输电线路进行分类，也就是划分每条输电线路中线路状态和单元模块的等级，然后利用上文提到的贝叶斯分类法进行状态的预测和相关数据计算，以此判断各个线路的运行状况；另外，利用这一分析方法来进行输电线路的故障预测也可以，如果运行状态不良就可以在通道环境、附件设备、接地装置、金具、基础、绝缘子、导地线、杆塔等八个单元模块中检测出故障点的具体位置，进而解决故障。
结束语：
运用数据挖掘技术来对输电线路进行状态评价，预测输电线路在运行状态下出现故障的可能性，并及时找出相应状态下的输电线路检修措施，就可以实现对输电线路运检的事前预防，从而减少输电线路的事故发生率，提高输电线路运检的管理质量，提高经济效益。
参考文献
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[3]国家电网.高压架空输电线路运检评价标准[R].北京：国家电网，2012.
论文作者:陈代永
论文发表刊物:《电力设备》2016年第4期
论文发表时间:2016/6/2
标签：线路论文; 状态论文; 数据挖掘论文; 评价论文; 技术论文; 数据论文; 故障诊断论文; 《电力设备》2016年第4期论文;