基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘与分析方法

为提升电力系统二次设备的运维和管控水平,从二次设备的缺陷数据出发,提出了基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘与分析方法。首先,分析了关联规则与Apriori算法的基本思路,然后建立了基于关联规则的二次设备缺陷模型,在模型中考虑了二次设备缺陷的几个重要属性:二次设备的生产厂家、设备类型、设备缺陷的原因、发生缺陷的设备部位以及缺陷等级。进一步,以一组自动化设备缺陷数据为例,阐述了基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘和分析方法,分析结果表明所提方法能够用于寻找二次设备的薄弱环节,并能够找到诱发薄弱环节的原因,同时还具有分析设备家族性缺陷等功能。     

基于知识图谱的二次设备测试自动配置方法

随着智能变电站的发展,二次设备更新换代频繁且智能化程度不断提升,以往采用手动测试配置的方法已难以满足工作需求。提出一种基于知识图谱的二次设备自动配置方法。首先,模拟常规测试核心流程,构建基于测试任务的信息点、基于设备厂家的信息点检索路径以及基于测试配置信息类型的命名实体知识三类知识图谱。然后,根据测试设备及测试功能,利用所构建的知识图谱检索需配置信息点,确定设备厂家并基于子图匹配信息路径。采用改进的BERT模型计算配置信息点与描述文本之间的相似性,从而完成映射配置。此外,还加入了端口地址配置数据字符串校验。实验仿真结果表明,基于知识图谱的二次设备测试自动配置方法合理有效,并具有极高的准确性。     

基于知识集成流形的电力设备缺陷文本数据增强方法与应用研究

当前电网数字化转型升级,电力设备智能运维技术快速发展,在运维过程中积累了大量包含电网重要信息的电力设备缺陷文本。由于文本数据标签稀疏,以及描述语言的模糊性、差异性等问题,电力文本中的运维信息难以被有效挖掘。文章提出了一种针对电力设备缺陷文本的数据增强方法。首先,使用缺陷文本数据集微调预训练模型ERNIE(enhanced representation through knowledge integration),应用多阶段知识掩码策略将电气领域专业知识集成到对缺陷文本的动态编码中;然后在流形假设的基础上基于降噪自动编码器架构设计破坏函数和重建函数,遵循基于信息价值的掩码单元选择策略构建破坏函数,基于微调过的ERNIE构建重建函数,在“破坏-重建”过程中获得位于原始数据流形范围内的增强样本;其次对增强数据集基于影响函数和多样性度量进行数据选择,过滤掉数据质量差和重复度高的增强样本;最后通过多层训练框架,将增强数据应用于各种缺陷文本挖掘任务。算例基于真实设备巡检、检修记录构建了电力设备缺陷文本等级分类任务。结果表明,所提出的算法对缺陷文本挖掘效果有较大提升,并且可以广泛灵活地应用在多种电力...     

智能变电站继电保护智能运维系统自动配置技术研究

为提高继电保护智能运维信息采集配置的效率及正确性,提出一种基于知识图谱的智能运维系统信息采集自动配置技术。基于继电保护相关规范建立继电保护装置数据输出端口的标准化模型,依据专家知识按照IED类型建立智能运维系统信息采集点与继电保护装置标准化数据输出端口的关联关系,形成智能运维系统信息采集配置知识图谱本体。结合智能运维系统的历史配置数据进行知识学习,建立智能运维系统信息采集配置知识图谱。基于二次设备数据输出端口地址信息与继电保护装置数据输出端口的标准化模型的相似性计算,自动将二次设备数据输出端口地址匹配到标准信息端口地址实现知识融合,并引入CBOW模型增强语义理解,提高实体相似性算法的精度。实例验证结果表明,基于知识图谱的智能运维系统信息采集自动配置技术可有效提高智能运维系统配置效率,保证配置的正确性。     

基于电力系统二次设备功能缺陷文本数据的设备智能诊断

为了提高电力系统二次设备故障诊断效率和准确性、降低人工劳动强度及提升系统运行稳定性等，提出了一种面向电力系统二次设备的智能诊断方法。首先分析大量文本数据中存在的特征信息；然后利用深度神经网络模型实现文本数据向高维空间映射，得到更加抽象化的语义表示向量，并以此构建电力系统二次设备智能诊断模型；最后将该模型应用于实际电网工程项目中验证所提方法的有效性与可行性。在某大型火力发电厂进行了现场实验，实验结果表明设计的电力设备故障智能诊断模型能快速识别出电力系统二次设备故障类型及位置分布情况，同时可根据电力设备当前状态来判断其是否需维修或更换，具有较强的实用价值。此外，针对电力设备故障诊断过程中出现的一些不足之处进行了相应改进，以期为后续工作提供一定帮助。     

基于预训练语言模型的电力领域设备缺陷检测

电力设备缺陷种类繁多,部分缺陷会引发设备故障,及时检测电力设备存在的缺陷是防止发生设备故障的重要手段。设备缺陷检测旨在从文本中识别触发词并且将文本划分对应的设备缺陷类型。针对电力领域缺陷数据集标注不足,以及由于文本中包含大量专业术语造成语义理解难等问题,研究基于深度学习的设备缺陷检测方法,设计电力领域设备缺陷检测预训练语言模型,利用事件三元组知识。文中,构建一个电力设备缺陷检测数据集,在模型进行缺陷检测任务之前,通过事件三元组预训练的方式提高语言模型的表征能力。实验表明,基于现场设备案例数据经过预训练的模型在缺陷检测任务上具有更好的表现效果,可以有效实现对电力领域缺陷报告文本的缺陷检测。     

一种基于FP-growth算法的变电站二次设备缺陷分析方法

为提高监控人员面对设备海量缺陷信息的研判能力,丰富监控人员缺陷处理的技术手段,提出了一种基于FP-growth算法的变电站二次设备缺陷分析方法。利用关联规则挖掘的思想,为智能变电站二次设备建立缺陷模型,并利用FP-growth算法进行了缺陷数据的挖掘和分析,挖掘二次设备、缺陷和缺陷原因的关联规则。通过对国家电网公司真实缺陷数据分析,表明所提方法可以有效发现变电站、二次设备、缺陷性质、缺陷原因等因素之间的关联关系,为二次设备高效管控和运维提供有价值信息。     

应用门循环神经网络的变电站智能记录分析装置信息配置方法

为了节约人力资源,提高智能变电站二次设备数据输出端口地址信息在智能记录分析装置中的配置效率,提出了基于门循环单元神经网络的智能变电站二次设备端口地址信息的自动配置方法.首先,根据变电站二次设备端口描述文本的特点进行文本预处理;然后,利用word2vec模型对文本进行词向量表示及语义关联分析;最后,设计了基于门循环单元神...     

基于继电保护装置态势感知及辅助决策的智能运维系统

为提高电力系统二次设备的运行安全性和运维效率,设计了一种基于继电保护装置态势感知及辅助决策的智能运维系统。该系统部署于主站,通过分析变电站继电保护设备的上送信息,按照综合逻辑推理机制给出保护功能判别结果;构建自主巡检、信息互校机制,迅速发现并定位设备及回路异常。建立保护告警信息处理和知识数据库,及时提供针对性的检修辅助决策。依托保护运行信息采集平台及知识数据库实现区域内所有保护装置历史异常信息数据的采集、处理、分析和展示,为提高二次保护设备运行可靠性提供决策依据。建立了基于虚拟链路的远程运维方式,实现调度端对站内装置的直接访问。设备厂商技术专家可远程协助快速处理现场问题,显著提高了现场消缺速度。     

水电工程施工安全隐患文本智能分类与知识挖掘北大核心CSCD

基于隐患排查信息的知识挖掘对于工程安全管理具有重要的支持作用。自然语言处理(natural language processing,NLP)技术是目前实现文本知识挖掘的重要方法,知识挖掘的深度和精度是该类方法的重要衡量指标。为了提升水电工程安全隐患文本知识挖掘效率,本文提出了一种结合文本分类与文本挖掘技术的隐患文本知识挖掘方法。该方法利用RoBERTa-wwm-CNN混合深度学习模型进行隐患文本快速智能分类,在此基础上,通过绘制隐患词云图实现不同种类隐患管理要点的可视化分析,以词共现网络构建为基础,分析隐患数据间的内在联系。将该方法应用于白鹤滩水电站安全隐患文本挖掘分析,与现有较先进的文本分类模型相比,本文所提模型精度有所提升,验证了所提模型的优越性。     

面向混凝土坝施工管理的知识图谱智能构建

混凝土坝施工管理知识多以文本的形式记录存储,具有数据量大、碎片化严重、层次性差等特点。本文从非结构化文本数据中智能挖掘施工知识,理清知识间的逻辑关系,提升知识的应用效率是混凝土坝施工管理面临的重要问题。本文提出一种混凝土坝施工管理知识图谱智能生成方法,将海量文本数据转化为可直接利用的知识。融合字词向量、BiLSTM-CRF(Bi-directional Long Short-Term Memory-Conditional Random Field)网络、Attention机制,建立混凝土坝施工管理实体智能识别模型,强化施工实体特征,获取混凝土坝施工管理文本中的实体词语。结合已识别的施工实体,定义实体间关系类型,利用互信息提取实体关系,组合形成施工知识链,构建混凝土坝施工管理知识图谱。该方法应用于实际混凝土坝施工管理文本分析中,经过计算得到混凝土坝施工管理实体智能识别模型的F1值为92.48%,优于其他实体识别模型;利用已识别实体间的关联关系,建立了混凝土坝施工管理知识图谱,形成基于知识图谱的施工知识检索机制,实现施工知识的快速提取,提高了施工知识的应用效率。     

面向电网调度领域的实体识别技术

近年随着电网调度领域数据自动化、智能化管理需求的日益增长,知识图谱成为提供知识管理、智能查询、辅助决策等功能的重要技术.实体作为构成知识图谱的核心要素,识别的准确率将直接影响知识图谱的质量.针对电网调度领域,首先分析电网调度实体识别研究现状,明确了实体识别任务目标,然后根据电网调度领域文本数据特征,设计了同时满足局部特...     

基于形状约束语言的电网模型知识图谱验证方法

随着电网规模的扩大、分布式能源的高比例渗透,电网分析决策对电网模型的全面性和准确性提出了更高的要求.针对交换模型所依赖的公共信息模型(common information model,CIM)存在版本变化频繁、自定义扩展不可避免以及模型质量要求动态演化的问题,提出基于形状约束语言(shapes constraint l...     

基于知识图谱技术的风电数据管理与应用研究

随着我国风电领域的发展,行业内产生的相关数据在来源和数量上都达到了一个新的高度.这些数据被分散在各个业务系统中,若能对其进行统一管理并应用,则对行业具有积极作用.提出了一种用知识图谱管理风电数据的方法.首先,从多源风电数据中抽取出实体、关系、属性等知识图谱元素.在此过程中,分别给出了针对结构化与非结构化数据的抽取方法....     

面向风电机组运维的知识图谱构建研究与应用

规模化风机高频运维信息愈发呈现数据高维、类间互联、规模攀升的特点,传统人工孤岛式故障检修运维模式难以适应人机料法环一体式发展进程。针对风机全环节、全要素的主动运维要求,提出知识规则、主从设备、规范条例一体融合的风电机组运维知识图谱构建方法。利用图论文本关键词提取算法(TextRank)完成对风电专业运维文本的实体识别与关系抽取,用以提高特征词的提取精度。采用Neo4j图数据库构建风电安全管理规程图谱及风电设备运维图谱,实现多元数据的互联与可视,进而实现风电运维信息的智能化查询。应用上述方法构建了629个实体、742条关系类型的风机知识图谱。数据查询试验表明：该方法的精确率及召回率等主要指标均在89%以上,较传统数据库方法平均提升了6.5%。该方法建立了运维要求可视表达和类间任务关联。运维大数据的有效查询,将有助于节省双碳战略风电运维力量,提高运维智能化水平。     

基于对话文本智能挖掘的电力设备供应商评价

目前电网企业的电力设备供应商满意度评价主要依赖于人工统计和指标计算,其准确性受评价人员和评价内容的影响较大.以电力业务平台的对话文本为研究对象,在扩充已有电力本体词典的词条和属性的基础上,建立了基于文本挖掘技术的电力设备供应商评价模型.首先提出了基于Transformer的双向编码器下句预测与余弦相似度加权的单轮对话文...     

飞机二次电源负载特性仿真计算与检测分析

二次电源设备是飞机直流电网的供电电源,也是飞机交流电网的用电设备,其交流侧负载特性反向影响了飞机交流电网质量,直流侧电源特性直接影响了飞机直流电网品质.基于Matlab/Simulink建立某飞机二次电源设备变压整流器的数学模型,并完成负载电流仿真计算.实验室搭建该设备的负载特性检测硬件平台,并开发LabVIEW虚拟仪...