基于告警信号文本挖掘的电力调度故障诊断

摘要：

电力调度系统在电力系统故障过程中会收到大量告警信号,若调度员无法在短时间内做出决策,则可能使故障扩大,为此提出基于告警信号文本挖掘的电力调度故障诊断方法,该方法包括告警信号文本预处理和故障诊断2个阶段.在第一阶段,基于隐马尔可夫模型(HMM)对告警信号文本进行分词并去除其中的停用词以构建本体词典,并采用向量空间模型(VSM)使文本向量化;在第二阶段,使用滑动时间窗读取实时告警信号,提出一种2层算法,第一层采用支持向量机(SVM)对滑窗内的告警信号进行分类,若分类结果判断为发生故障,则启动第二层k-均值聚类法提取较高可能性的故障供调度员参考.以某电力调度系统实际告警信号作为算例,验证了所提方法的可行性.

关键词：电力调度、文本挖掘、向量空间模型、支持向量机、k-均值聚类

所属期刊栏目：39

分类号：TM761(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国网浙江省电力有限公司科技项目5211HZ15018Y

在线出版日期：2019-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：126-132