摘要：现阶段我国电力设备的运行已与各行业顺利发展具有较为密切的关系。就实际展开分析，电力设备一旦出现故障，对现实中的各项生产、生活相关项目皆会造成较大影响。为保障电力设备顺利运行，需切实掌握一套较为完善的故障诊断、修整方式。本文即从故障诊断工作着手，将电力设备故障诊断结合当前较为发达的数据挖掘技术展开，以技术分析角度展开研究，确定电力设备故障诊断流程，并切实将其实践于实际过程中的故障诊断工作，确保其准确且能够稳定使用。
关键词：数据挖掘技术；电力设备故障诊断；实践
引言
在社会经济稳健发展的大背景下，我国电力设备的故障诊断水平取得了较大的进步及发展。与此同时，为了满足电网建设的要求，电力设备故障诊断的应用重心也逐步向数据挖掘技术转变。一旦电力设备发生故障，不仅严重影响周边居民的正常用电，还造成不可预估的经济损失。
1数据挖掘技术的概述
随着我国科技信息水平的不断提升，数据挖掘技术也在快速发展，数据挖掘技术在我国很多领域都得到了广泛应用，并取得了很好的应用效果。数据挖掘又称作数据采矿，主要是指技术人员通过不同的算法，对海量的数据资料进行分析，得到其中存在的隐藏信息，也是数据知识发现的重要内容。计算机技术和数据挖掘存在密切的联系，同时数据挖掘涉及到搜素算法、建模技术、理论技术、人工智能、模式识别及统计学等多方面的知识。现阶段，数据挖掘技术在电力设备故障诊断中发挥着重要的作用，大大提高了电力设备故障诊断的效率和质量。
数据挖掘技术产生主要有两个方面的原因：（1）随着我国计算机相关技术的快速发展，计算机信息技术在很多企业都发挥着重要作用，大大提高了企业的数据收集、存储及处理的能力。（2）虽然企业的数据较多，但是决策者需要从海量数据中得到有价值的信息，也就是数据虽然丰富，但是缺乏有效的信息。数据挖掘技术成为信息和数据之间的桥梁。
数据挖掘的一般过程，包括以下几个方面：（1）数据的选择。从数据仓库或者数据库中选择和挖掘过程任务相关的数据集，作为数据挖掘的基础，该步骤十分重要，在无效数据空间上挖掘会使得数据挖掘功能大大降低，同时还会产生冗杂数据，影响数据挖掘结果。（2）数据预处理过程。集中处理样本中的数据，包括去除噪声、删除无用的数据、填充丢失的域、保持数据的正确性和完整性，同时还包括整理和归并时序数据。（3）数据转换。对数据进行转换，使之适合挖掘的算法。（4）数据挖掘。作为系统的核心部分，采用智能方法对数据模式进行提取。（5）解释。解释和评价数据挖掘输出的结果，从而可以被用户理解。（6）综合分析。综合分析上一步得到的知识，处理和检查他们之间的关系，在实际处理过程中还应该检测上述各个步骤的有效性和正确性。目前数据挖掘在我国电力企业中应用还不普遍，在电力系统中应用主要包括以下几个方面：电力系统负荷的预测和分类、电力设备状态的评估分析、设备监控及故障诊断等。
2电力设备故障诊断的现状
2.1专业的数据挖掘诊断人才缺乏
受电力知识专业性的限制，我国大部分地区的电力维修人员整体素质参差不齐，很多维修人员缺乏工作经验，甚至少部分工作人员的故障诊断能力不足、诊断方法单一，导致企业在电力设备的故障诊断过程中，存在一定的盲目性，导致成本失衡。同时，缺乏专业的数据挖掘诊断人才，是电力企业在发展进程中所面临的重点问题。
2.2电力设备的监测系统过于老旧
结合相关资料发现，我国数据挖掘技术在电力设备故障诊断中，仍处于发展初期，市场普及度低，仅适用于少部分企业及特殊部门，例如：高压输电线路、配电网、变压器及发电厂设备。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆同时，我国电力设备的监测系统过于老旧，无法完成数据挖掘过程，无法得出完整的数据挖掘规律，企业间没有建立数据共享平台，一定程度阻碍了电力设备故障诊断技术的发展。
2.3对电力设备定期检修的重视程度不足
在电力设备长期运转的过程中，存在一系列常见问题，一旦忽视设备的保养、维修及检查工作，不仅埋下安全隐患，还可能造成发电厂无法正常运转，损害发电厂的经济效益，影响城市的正常供电。同时，在设备安装前期，少部分发电厂的设备维修人员，没有完成相应的指标测试，无法确定电气设备是否符合国家标准；在设备运行期间，相关技术人员没有遵守相应的规章制度完成定期检修巡视，甚至在设备检修的过程中，受自身技术水平的限制，存在遗漏及错检的问题。
3数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用
3.1提高数据挖掘技术的重视力度
首先电力企业应该重视在电力设备故障诊断中数据挖掘技术的重视程度，相关部门和政府应该结合可持续发展的原则，并且结合电力企业的实际发展状况，不断转变传统的观念，提高数据挖掘技术的重视程度，不断提高资金投入力度。同时，电力企业应该重视数据技术的重要性，弄清数据挖掘技术的工作原理，从而提高数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用效果。
3.2提升工作人员的综合素质
随着我国计算机技术、统计学等相关学科知识的不断发展，我国数据挖掘技术也在不断进步，而数据挖掘技术在用电设备故障诊断中发挥着重要的作用，这也就提高了对故障诊断人员的技术要求。因此，企业应该定期对工作人员进行专业的技术培训，可以结合多媒体技术手段，依靠集中培训的方式，培训的内容包括数据挖掘技术的原理及实际操作，在完成培训之后还应该进行专门的技术考核，只有考核达标的工作人员才可以进入到专门的操作阶段，不仅提高了数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用效果，同时也提升了工作人员的综合素质。
3.3不断完善在线故障诊断措施
这就要求工作人员在充分了解电力设备的工作状态的情况下，通过对基础数据的收集，包括电力设备运行的历史数据、缺陷信息及基础信息，同时以历史数据和缺陷信息的数据为主，实现数据挖掘，同时得到相应设备的基础参数，构建完善的档案，这样可以便于故障的诊断查询。同时，如果一个电力设备出现故障问题，通过对电力设备的监测数据，就可以进行电力设备的在线诊断，这样就大大提高了电力设备故障诊断质量和效率。如以新疆为例，目前新疆电力企业正在大力推广和研究在线故障诊断监测，这样可以提高故障诊断的效率和质量。现阶段，企业已经构建了一个完善的输变电设备监测中心，已经编制完成了技术方案，下一步将进行研究分析在线数据的监测及数据挖掘技术的应用。在状态评估和专家诊断过程中，将构建出诊断的知识库，其以设备故障的分析结果，采用模糊逻辑、人工神经网络等数据挖掘技术和人工诊断相结合的方法，实现快速对用电设备故障的诊断。目前，在一些电网中都使用了监测手段和监测参数，可以量化阐述用电设备的状态，对此，国家电网也提出了构建相应的标准要求，如果用电设备中出现了缺陷，通过数据挖掘技术功能，就可以快速对故障进行诊断，从而提高故障的诊断效率，避免造成更大范围的影响。
结语
针对实际进行分析，本文所使用的数据挖掘技术为诊断电力设备故障的必要因素之一，实际过程中所出现的各项单位数据亦使实际过程中的单位数据有所提升，切实解决问题，保障电力设备的运行稳定。
参考文献：
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[2]杨超，张霖.数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用[J].电气开关，2016（2）：83-86.
[3]韩怀阳.数据挖掘技术在挖掘机故障诊断中的应用效果研究[J].硅谷，2017（23）：34-35.
论文作者:孔会兰
论文发表刊物:《基层建设》2019年第14期
论文发表时间:2019/10/18
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