面向变电站工程设计信息的数据挖掘技术研究

摘要

随着电力体制改革和国民经济的迅猛发展，电网建设步伐在逐年加快。变电站工程设计的评价过程从人工评价向系统智能评价的过度是必然趋势，也是输变电系统工程可靠性的必然要求，虽然近年来在部分环节上采用了智能评价手段，为变电站工程智能评价提供了一定的参考，但是对于变电站工程设计整体的评价还是十分有限的，这就需要通过对变电站工程设计的基础信息，设计方案，参数数据等工程设计信息进行数据挖掘分析，对其特征参量进行提取、收集，作为变电站工程设计的评价基础，进而选择有效的工程设计评价方法，确定科学合理的评价策略，提高对变电站工程设计评价的可靠性和准确性。
　　针对以上问题，本论文开展了面向变电站工程设计信息的数据挖掘技术研究。首先，分析了智能电网背景下变电站工程设计信息的特点并对其进行数据预处理工作，利用有限覆盖原理和聚类分析原理对变电站设计信息进行基于峰值聚类的数据清洗;其次，采用社会网络相关原理对清洗过的工程设计数据进行分析处理，利用属性空间投影、指标关联因子、空间关联因子以及子属性空间关联矩阵等概念构建变电站工程设计评价指标体系以及基于属性模式识别的评价模型;最后，以220kV变电站工程电气一次部分设计信息数据为例进行实例分析，利用本文所涉及的数据挖掘技术，对全国100多个220kV变电站工程电气一次设计信息数据进行数据清洗，并且对其中8项新建变电站工程进行基于社会属性网络的变电站设计电气一次评价。
　　本论文实现了基于峰值聚类理论对多数据源变电站工程电气一次设计信息数据的数据清洗工作，并且，基于社会属性网络的评价结果也与国家电网公司评出的优质工程相符合，从而验证了本论文中所提出的社会属性网络SANs在变电站工程初步设计电气一次评价应用的合理性，进一步验证了面向变电站工程设计信息的数据挖掘技术的有效性。
　　论文中所涉及的数据挖掘技术在输变电工程甚至其他领域的工程项目设计与评价环节中有着极大的参考价值。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景及研究意义

1．2 国内外研究现状综述

1．2．1 变电站工程设计综合评价技术研究现状

1．2．2 数据挖掘技术研究现状

1．3 主要工作和内容安排

1．4 本章小结

第2章 变电站设计信息相关数据挖掘基本理论

2．1 有限覆盖定理介绍

2．2 聚类分析基本理论

2．3 社会网络相关介绍

2．4 属性识别基本理论

2．5 本章小结

第3章 峰值聚类的数据预处理研究

3．1 数据预处理的重要性

3．2 峰值覆盖聚类重复记录检测

3．3 数据预处理复杂度计算

3．4 本章小结

第4章 变电站设计评价的社会属性网络模型

4．1 社会网络与属性空间投影

4．2 属性模式识别评价模型

4．3 本章小结

第5章 基于数据挖掘技术的变电站工程设计评价实例

5．1 基于峰值覆盖聚类的变电站工程设计信息数据清洗

5．2 基于社会属性网络的变电站设计电气一次评价

5．2．1 变电站设计电气一次评价指标体系

5．2．2 基于SANs的评价应用

5．3 仿真实验与结果分析

5．4 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 本论文工作总结

6．2 进一步的研究工作

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢