基于双层次分析的智能变电站数据分类方法-东北电力大学.PDF

34 2 东 北 电 力 大 学 学 报 Vol． 34 ，No． 2 第 卷第 期 2014 4 Journal Of Northeast Dianli University Apr． ，2014 年 月 文章编号:1005 － 2992 (2014)02 － 0061 － 05 基于双层次分析的智能变电站数据分类方法 1 1 1 2 2 曲朝阳 ， ， ， ， 陈 帅 杨 帆 颜 佳 许邵庆 (1． 东北电 ， 132012 ;2． ， 130000) 力大学信息工程学院 吉林吉林 吉林省电力有限公司信息通信公司 长春 : 数 、 、 ， 摘 要 针对智能变电站中 据体量大 种类多 速度快的特点 对智能变电站中的数据分类方法 ， 。 ， 进行了研究 提出了基于安全指标和遗传模拟退火支持向量机的两级分类方法 首先 构建了智能变电 ， ， ; ， 站安全指标分类规则库 使用其对变电站数据进行初次粗糙分类 缩小数据规模 其次 依据智能变电站 ， ， 故障隐患数据样本 使用支持向量机训练出二类分类器 并采用遗传算法和模拟退火算法对其性能进行 ， ， ， 优化 完成智能变电站数据的二次分类 得到的正类数据为正常数据 负类数据即为需要重点进行下一 。 ， ， 步分析的异常数据 实验表明 该方法在智能变电站数据分类上取得了良好的效果 并且能够有效地控 制数据的规模。 : ; ; ; 关 键 词 智能变电站 数据分类 安全指标 支持向量机 中图分类号:TP 29 文献标识码:A ， ， 、 随着电网智能化建设的进程 变电站相继完成了智能化改造 新一代的智能变电站在信息采集 通 、 。 ， ， 信 分析上都比常规变电站有了长足的发展 然而 由于智能变电站中智能量测装置的大规模使用 以 ， ， 及一次设备数据采集频率的提高 导致智能变电站数据规模呈指数级增长 这给智能变电站的数据处理 ［1 － 3］ 。 ， ， 和分析系统带来了巨大压力 在智能变电站电气设备采集的数据中 大多数为常态数据 而相关的 ， 。 隐患数据却被淹没于大量的常态数据之中 为变电站中数据的进一步智能分析带来了阻碍 、 ，