李 金，高 寿

(1.中国南方电网电力调度控制中心，广东 广州 510663； 2.南瑞集团公司(国网电力科学研究院)，江苏 南京 210003)

一种基于数据挖掘分析的设备状态评价方法

李 金1，高 寿2

(1.中国南方电网电力调度控制中心，广东 广州510663；2.南瑞集团公司(国网电力科学研究院)，江苏 南京210003)

为提高电力设备状态评估的准确性和效率，提出了一种将数据挖掘方法应用到设备状态评价中的思路和方法。介绍了基于数据挖掘方法的状态评价模型，从大量设备历史数据库中采集电力设备的台账信息、在线监测信息、运行信息等作为设备评价的基础参量，将这些历史数据分别归类为不同状态的数据集，然后对每个数据集提取其主要特征向量，以此作为设备状态评价分类依据。该方法为设备状态评估提供了新的思路。

数据挖掘；主成分分析；电力设备状态评价

0 引言

随着社会发展和经济的不断进步，社会各行业对电力设备安全、稳定、可靠地运行提出了越来越高的要求，电力行业传统的按固定周期对所有电力设备进行监测诊断的方法难以有效地对电力设备的状态进行有效评估和分析，预测设备故障状态，存在工作量大、维修滞后、检修过剩等问题[1-3]。而设备的状态评价技术是实施状态检修的核心，只有在准确评价设备的实时运行状态的基础上，才能合理安排设备检修的项目和时间。

本文将数据挖掘分析算法应用到设备状态评价中，通过对大量设备历史运行数据进行特征提取和降维处理，提取出能够表征设备运行状态的特征信息，然后结合设备当前运行情况，对设备状态进行评估，为设备状态检修工作安排提供数据基础。……