（国网山西省电力公司检修分公司）
摘要：随着信息技术和智能电网的飞速发展，在电力系统的日常运行中，存在每分钟上百条描述系统生产、维护、运行的信息，如何从这些大规模、高维的海量数据中提取出隐藏的模式和规则，为电力系统的运行人员提供有效决策支持信息，具有重大的研究价值。
关键词：变电站；运行信息；数据挖掘
近年来，电力行业对通信技术的重视程度不断加强，应用范围不断扩大。为确保配电网管理系统的正常运行，需要对电力系统产生的信息等进行实时记录，因此有更多的数据生成。目前，国家借助多种措施对电力市场进行改革，同时智能电网技术也在不断发展，信息数据会愈发庞大，电力系统数据储存能力必须要逐渐提升起来。
1.概述
最大程度发挥数据的作用，并对其进行高效分析，是如今的重中之重，也是需要解决的关键问题之一。变电站数据采集过程中一定要进行必要的监视与控制，只有如此才能真正促进电力系统及相关设备的运行符合相关要求。为确保电力系统运行的稳定，相关人员在对系统运行数据进行采集时，要严格遵守相关规定，并以此为基础对电力设备的运行状况进行有效监视。故障发生时，必须以报警信息等作为判断依据，并以此为依据对故障进行排除。智能电网中的关键部分是变电站，是保证电网安全、可靠运行的基础。变电站的功能在不断增加，即对采集的信息进行调度，并实现智能调节、在线分析决策等多种功能。在变电站自动化技术逐步提高后，2008年提出了IEC61970/ IEC61850协议，数字化变电站技术的应用会逐渐普及开来，并味最终的分析提供切实可行的操作。电力系统对变电站辅助决策系统智能化、信息化要求，随着时代的发展在不断提高，最大程度上发挥运行数据的作用也越来越被重视，在此条件下，必须尽快建立配套的数据分析系统，更好利用大数据信息，为系统运行人员提供更为方便、快捷的警报查询等，大幅度提升生产效能。此外，建立健全后台监控辅助决策系统，将原有的功能模块进行有效集成，提高变电站的整体使用年限。
2.运行数据特点
2.1告警数据源
选择远程变电站自动化系统数据挖掘平台，需要考虑的问题比较多，首先要完成的工作是提取运行信息，从监控系统中提取到所需信息后，要对其进行分析，挖掘出其中蕴含的重要信息。此项工作是一个海量选取过程，选定模式确定后，需要对数据进行筛选与区分，使不同类型的警报均处于有序状态。在数据挖掘模型最终确定前，应先对信息源进行有效分析，并以此为基础对渠道进行挖掘。
变电设备，尤其是二次设备的运行稳定性等，需要通过变电站自动化监视控制系统进行保障。运行过程中，监控系统会根据电网的运行状况给出相应的监控信息，同时，有关工作人员将以此为基础对电站设备等进行监控。遥控信息涵盖的信息形式和内容较多，其中最主要的是遥测信息。对设备运行和分布状况进行直观反映是遥测信息的主要作用。变电站设备的所有现场信息组成遥信信息，此信息可直观反映出电网的实际运行状况，在整体信息采集量中的占比＞70%。
2.2告警信息格式
现阶段，变电站历史警报涵盖的种类较多，由于不同厂家变电站之间存在一定的差异，因此其配套的系统也会有所不同，有时即便是相同厂家的变电站，其微机保护装置也可能存在差异，在此条件下，告警信息的格式很难统一。表1为部分厂家的告警信息格式。
2.3电网告警信号特征
电网告警信号通过SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统）上传至调度台。但目前缺乏对应的信息筛选系统，因此发出告警信息时需要工作人员辨识。电网告警信息存在2个特征。
（1）信息较多。当电网发生故障时，告警信息呈现出大量发送状态，而且电压等级越高对应的发送信号则越多。以220kV电网故障为例，发生故障后出现的告警信息多达几十条，如果二次保护设备不能正确动作，告警信息更多。
（2）信息关联且复杂。电网是一个巨大而复杂的系统，除了一次设备外，还有二次设备和辅助设施等。为保障电网的稳定运行，一次设备、二次设备和辅助设施都加装有对应的感应装置和状态监视装置，一旦发现异常，这些监视装置都会发出对应的告警信息。
综合以上特点，说明电网告警信息的辨识十分困难。
3.数据挖掘技术在电力系统中的应用
3.1预测
预测是根据历史和当前数据建立模型，找出变化规律，并基于此模型提取未来数据特征的过程。数据挖掘技术在电力调度系统中的负荷预测和电力市场背景下的电价预测问题中得到了广泛的应用。
①电力负荷预测
负荷预测是电力系统优化调度的基础，准确的进行短期负荷预测是电力调度部门制定供电计划和实现电网供需平衡的关键。负荷中长期预测需要考虑负荷类型、所处地理位置等空间因素。
②电价预测
在电力体制改革过程中，电价作为重要的经济杠杆，在优化电力资源配置及调整各种利益关系等方面具有不可替代的作用。准确的电价预测可以为市场参与者提供投资导向并进一步规避风险。
3.2离群分析
在数据分析过程中，往往会发现这样一些数据对象，它们显著不同于其他数据，被称为离群点，在许多数据挖掘过程中，离群点被当成噪声，或者将其排除掉，或者使其影响最小化。离群点预示着故障等异常情况，对离群点进行分析与检测也是一项很有意义的数据挖掘任务。
3.3设备故障信息的改进关联规则分析
针对的变电站运行信息数据是基于属性以及相关节点进行划分的，在此条件下，不同关联规则使用的变电站各不相同，并且互相不具备通用性，这些特性已基本满足分区与抽样检索算法（分区与抽样检索算法）在逻辑方面的需求。需要注意的是，提取获得的关联规则不能直接使用，其最终能否生效必须经过相关工作人员的分析判断。
3.4基于数据挖掘的专家诊断功能实现
专家分析模块囊括3方面内容，包括基于改进的Apriori算法的强关联规则生成及修正等。这些内容的功能：关联规则算法是基于改进的Apriori算法的强关联规则生成的基础，在实际操作过程中，有关参数都由运行人员设置，例如，通过对最小置信度等参数进行合理设置，可以对数量庞大的信息进行关联规则挖掘，而且此功能的实现具有即时性。当强关联规则被确定后，结合系统的特性和运行人员的经验对由算法获取的强关联规则进行修改，并由此衍生出定量的专家规则。一旦该专家规则确定、生效后，即可投入使用。
结语
对电网监控信息工作流程进行系统性分析，指出变电站的信息多而复杂，特别是智能变电站上线后，由于设备的集成以及自动化应用增多，对应的信号也变得多种多样。引入先进技术和信息化手段实现信息的辨识和校核则显得尤为重要。为此，以智能变电站为例，引入数据挖掘的相关方法对信息进行辨识，提出一种基于数据挖掘的设备故障诊断方法，为类似的故障诊断和信息处理提供参考。
参考文献
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[3]张斌，孙士稳.云计算和智能变电站分布式计算[J].信息系统工程，2010（8）：141-142.
论文作者:史敏,周鑫,李鹏飞
论文发表刊物:《电力设备》2019年第5期
论文发表时间:2019/7/24
标签：变电站论文; 信息论文; 电网论文; 数据论文; 规则论文; 设备论文; 数据挖掘论文; 《电力设备》2019年第5期论文;