李立生, 刘 洋*, 卢文华, 张世栋, 张林利

(1.国网山东省电力公司电力科学研究院， 济南 250002； 2.国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司， 武汉 430000； 3.南京南瑞集团， 南京 210000)

在电力系统向智能电网及能源互联网发展的过程中，海量的运行数据一方面促进电网的再发展，另一方面也带来了数据利用处理难题。据调查，某省配电自动化后台故障告警页面一天可刷出(20～30)万条故障告警信息，包含大量的重复、扰动、错误等故障数据。录波型故障指示器主要应用于当下配电网故障数据记录与故障诊断，当电网中元件发生故障或线路发生故障后，与该故障线路或元件相近的线路也会启动录波故障指示器，是造成更多重复数据的原因；运行老化和调试错误的故障指示器会造成干扰、抖动故障数据及错误故障数据混入正常故障数据中，加大了数据的复杂度和准确度，也是造成配电自动化后台告警窗口数据刷新频繁数据量大的主要原因。如此复杂和繁多的故障数据，运维人员短时间内无法准确定位实际的故障发生与故障类型，数据利用效率低下致使运维人员工作效率低下，如此便可能导致真实故障的恶化与扩散[1-2]，严重情况下会导致电气设备损坏，大面积长时间停电，造成巨大的经济损失。因此对海量故障数据的处理和应用无疑是个亟需解决的技术问题。

针对海量故障数据智能清洗以获得关键故障数据，中外学者已开展大量研究[3-5]。其……