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新研究運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),揭示氣象變化與電網(wǎng)故障的關(guān)系

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2019-07-11  瀏覽次數(shù):3716

廣東今程光一電力科技有限責(zé)任公司、佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院自動化學(xué)院的研究人員林衛(wèi)銘、吳澤君、周恒旭、郭靜,在2019年第6期《電氣技術(shù)》雜志上撰文指出(論文標題為“基于Apriori算法的氣象與電網(wǎng)缺陷關(guān)聯(lián)研究”),災(zāi)害性氣象是造成電網(wǎng)缺陷進而導(dǎo)致電力設(shè)備出現(xiàn)故障的最主要因素,本文試圖找出災(zāi)害性氣象因素與電網(wǎng)缺陷的關(guān)系,通過改進現(xiàn)有Apriori算法,得到了適應(yīng)南方沿海電網(wǎng)的關(guān)聯(lián)模型。論文還討論了樣本數(shù)(異常氣象樣本偏少)導(dǎo)致的支持度偏低的問題。文末通過南方某電網(wǎng)實例解釋了模型的應(yīng)用。

隨著社會發(fā)展要求的不斷提高,現(xiàn)代電力電網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)模和結(jié)構(gòu)愈發(fā)龐大復(fù)雜。電網(wǎng)架空線路長期暴露于大氣環(huán)境之中,易受雷電、臺風(fēng)、暴雨、覆冰,山火等氣象災(zāi)害的影響而導(dǎo)致故障。在南方沿海一帶地區(qū),臺風(fēng)、雷電等極端自然災(zāi)害頻繁發(fā)生,在短時間內(nèi)會造成電網(wǎng)內(nèi)設(shè)備出現(xiàn)故障,甚至造成大面積停電。有學(xué)者提出了基于氣候模型的輸電線路負載能力預(yù)測系統(tǒng),利用氣候數(shù)據(jù)較好地實現(xiàn)了負載預(yù)測,也說明氣象變化因素對電力系統(tǒng)運行產(chǎn)生較大影響。

傳統(tǒng)的日常巡檢依賴于巡檢員的經(jīng)驗,能夠起到一定的預(yù)防作用,但人工成本高,缺陷類型確定不準,已經(jīng)不能滿足要求。目前電力系統(tǒng)能量管理系統(tǒng)中SCADA(supervisory control and data acquisition)完成了電網(wǎng)數(shù)據(jù)實時采集,為電網(wǎng)缺陷分析提供了數(shù)據(jù)源。

SCADA提供的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)性的且數(shù)據(jù)海量,需要大數(shù)據(jù)理論方法對SCADA數(shù)據(jù)進行處理,達到對設(shè)備進行主動智能觀測與監(jiān)視統(tǒng)計。利用歷史故障缺陷數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一挖掘處理的方法包括K均值聚類法,支持向量機SVM法和統(tǒng)計回歸法等,Apriori關(guān)聯(lián)算法基于概率原理,因而允許人們對結(jié)果進行機理方面的分析,使結(jié)果得到合理的解釋。

因此我們采用Apriori算法對SCADA數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)挖掘,主要貢獻:①樣本處理,主要包括去除無物理上無因果關(guān)系的樣本和樣本數(shù)據(jù)不全的插補;②改進現(xiàn)有Apriori算法,現(xiàn)有算法是基于一維向量的,本文將一維映射到二維空間,減少了操作;③改進了現(xiàn)有算法沒有考慮故障滯后于氣象數(shù)據(jù)的缺點;④對結(jié)果給出了機理分析。

1 災(zāi)害性氣象因素對電網(wǎng)的影響

自然現(xiàn)象對輸電網(wǎng)絡(luò)的影響是巨大的,例如臺風(fēng)經(jīng)過區(qū)域,大風(fēng)和暴雨常常會摧毀輸電塔和輸電線,刮起異物造成短路。在強風(fēng)作用下,桿塔和電線的間隙減少,也可能發(fā)生風(fēng)偏放電;暴雨會影響設(shè)備的絕緣性能,導(dǎo)致雨閃。

在夏季,連續(xù)高溫天氣導(dǎo)致熱積累效應(yīng)(熱島效應(yīng))。同時高溫使得空調(diào)負荷急劇增長帶來電力緊缺。以上的氣象災(zāi)害可以歸結(jié)于:溫度、相對濕度、風(fēng)力和降水量4種參數(shù)來描述。

目前,電力公司已與當?shù)貧庀蟛块T展開合作,實現(xiàn)氣象信息共享。以南方電網(wǎng)為例,南方電網(wǎng)氣象信息應(yīng)用決策支持系統(tǒng)按網(wǎng)省“1+7”模式建設(shè)部署。該系統(tǒng)整合了全網(wǎng)及中央氣象臺資源,提供氣象要素、氣象災(zāi)害監(jiān)測及預(yù)報分析等功能。

該系統(tǒng)運行以來,已為應(yīng)對臺風(fēng)“彩虹”等氣象災(zāi)害提供了技術(shù)支撐。氣象因素對設(shè)備的影響可通過數(shù)據(jù)挖掘得到某些潛在關(guān)聯(lián)信息,這些關(guān)聯(lián)信息存在于大量的歷史缺陷數(shù)據(jù)中,以概率的形式表現(xiàn)。

2 關(guān)聯(lián)規(guī)則及Apriori算法(略)

Apriori算法是個關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,該算法采用遞歸的方法來挖掘頻繁項集,文獻[8]隨后發(fā)展了基于Apriori深度優(yōu)先搜索算法,這一算法包括創(chuàng)建FP-tree結(jié)構(gòu)和記錄節(jié)點的物理存儲消耗,因而在實際應(yīng)用中具有一定的難度。

關(guān)聯(lián)挖掘的效果取決于關(guān)聯(lián)規(guī)則的建立,深入理解數(shù)據(jù)的物理特性和電力系統(tǒng)的運行特點是建立關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ),近年來基于該分析思想的方法開始應(yīng)用于電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理中,本文綜合考慮了以上兩個因素來探討電力系統(tǒng)故障與災(zāi)害性氣象因素之間的關(guān)系。

3 電網(wǎng)缺陷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用(略)

對于電網(wǎng)缺陷與災(zāi)害性氣象因素之間的關(guān)系,傳統(tǒng)的做法是憑借多年經(jīng)驗進行判斷。本文采用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù),分析氣象與電網(wǎng)輸電線路缺陷的關(guān)系。本案例的總體流程如圖2所示。

我們選取廣東某市電網(wǎng)2013年1月至2016年6月電網(wǎng)設(shè)施缺陷數(shù)據(jù),一共2656組數(shù)據(jù),同時選取該時段的氣象數(shù)據(jù)。統(tǒng)計某市6個探測點在2013年至2016年間每個月發(fā)生災(zāi)害性天氣的天數(shù)。

對這2656組項集以缺陷類型進行數(shù)量統(tǒng)計,
由圖3得知銹蝕、損傷出現(xiàn)的數(shù)量占所有缺陷的39%,異物短路占29%。容易得到初步分析,暴雨、高溫和高濕度可以直接造成設(shè)備的銹蝕、損壞。

4 模型建立與關(guān)聯(lián)分析(略)

由分組關(guān)聯(lián)分析明顯發(fā)現(xiàn)每組都出現(xiàn)過高濕度條件,而且在三組中,高濕度關(guān)聯(lián)是首條關(guān)聯(lián)規(guī)則,即支持度比同組的其他關(guān)聯(lián)規(guī)則要高,可得出高濕度條件仍然是電力設(shè)備缺陷的主要氣象影響因素。其次是高溫條件,五組都出現(xiàn)高溫關(guān)聯(lián),且在兩組里,高溫關(guān)聯(lián)是首條關(guān)聯(lián),所以,高溫也是電力設(shè)備缺陷的主要氣象影響因素。

5 模型推廣

為了更好地進行電網(wǎng)設(shè)備運行維護,提供日常維護指導(dǎo)意見,利用上面歸納出歷史數(shù)據(jù)所關(guān)聯(lián)的設(shè)備故障的潛在狀態(tài)信息,加上天氣預(yù)報信息,可以得到一個可靠的維護模型。具體模型應(yīng)用流程圖如圖4所示。

結(jié)論

本文介紹了Apriori算法并將其應(yīng)用于電網(wǎng)缺陷數(shù)據(jù)信息與氣象數(shù)據(jù)信息之間關(guān)聯(lián)研究,并利用實際具體的數(shù)據(jù)進行驗證,為了解決挖掘時出現(xiàn)災(zāi)害性天氣較少而導(dǎo)致的支持度低的規(guī)則被過濾的問題,本文嘗試先通過分類缺陷類型再進行單個缺陷與多種災(zāi)害性氣象因素的關(guān)聯(lián)挖掘,并得出的結(jié)果分析,證明了該方法行之有效。

最后在文末利用上述關(guān)聯(lián)算法設(shè)計出一個實際應(yīng)用的電網(wǎng)維護模型,該模型在利用未來氣象狀況預(yù)測電網(wǎng)缺陷和提高電網(wǎng)運行可靠性方面具有實際使用價值。


特別提示:本信息由相關(guān)企業(yè)自行提供,真實性未證實,僅供參考。請謹慎采用,風(fēng)險自負。


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