数据挖掘--大话设计挖掘整理--Ch3：数据挖掘在电力行业的应用

1. 应用前景

寿命管理：对设备进行监测和评估的基础上优化其运行和检修管理，降低设备寿命周期费用。关键且基础的额要求是科学地评价材料的状态。

电力系统规划设计必须考虑由负荷模型不同引起的系统多种结构及在每种结构下可能出现的故障，由此制定出保证系统安全稳定运行的规划策略，如确定相应的临界运行参数和稳定域，确定保护和控制装置的参数。数据挖掘在海量数据中发现模型和数据间关系，关系可用于制定系统正常情况下的运行法则和故障时的应对策略。

【模型+检测数值=>判断运行状态/应对策略】

应用：

1:关联分析：分析故障发生原因同其他因素的相关性，如故障和对其影响很大的温度、雨量、雷暴、负荷等因素之间的关系，使故障分析符合事物的客观规律；

【改变状态的相关因素，如某种疾病的发生（可能体现在门诊人次）与天气（温度、湿度、压强、阴晴）、季节（雨季、雪季）之间的关系；知道有那么一个客观规律；黑盒；隐马尔可夫？】

2:序列模式分析：找出几类重要的、常发生故障的、具有相同模式的部件；

【序列：有顺序的排列，可能是表示接连发生，比如发生一个故障时，同时出现？】

3:分类分析：定义出常发生故障部件的分类标准，即故障模式

【对发生故障的部件进行分类】

4:聚类分析：以故障模式为分析原则，找出该模式下尚未发生故障的部件，作为重点预维修的参考，实现可靠的安全管理。

【模式出现意味着部件发生故障可能性变大。如并发症也是如此】

 

市场营销中：商家为节省营销成本获得更多的利润，应该通过收集、加工和处理消费者的大量信息确定特定消费群体和消费需求，进而推断出消费群体下一步的消费行为。然后以此为基础，对识别出的消费群体进行特定内容定向营销。

【确定特定群体+需求=》推断出下一步的消费行为=》定向营销；如各种电信、网络套餐；推送；识别用户群体；针对性的方案】

电力市场中：供电方对用户负荷充分了解，对用户行为分门别类，在保证系统安全稳定运行的前提下，制定出有竞争力的供电策略。还应制定有效的负荷管理策略，调整负荷曲线的形状，降低对峰荷的要求，节约能源。

【竞争力的供电策略，这个有点扯，电力就是一垄断企业，原意应该是针对不同用户不同收费标准比较合理；负荷管理倒是可以借鉴；各种设备，也是如此】

 

2. 电力设备状态检修

背景：之前我国对电力设备检修策略以时间为标准的定期检修，计划检修；现在用状态检修的模式代替之

优点：可在维修时发现设备存在的缺陷，保证设备安全运行

缺点：维修不足，维修过剩，部分设备盲目检测，人力物力浪费，增加新隐患几率，降低供电可靠性；

【这一点在许多的应用场合都会遇到，不仅仅是电力设备，还有供水，排水，供气，网络设备，大型仪器，电信设备，一些基础设施，大型设备，游乐场？】

状态检修：以设备的当前实际工作状况为依据，通过状态监测，评估和寿命的预测来判断设备的状态，并识别故障的早期征兆，根据分析诊断结果在设备性能下降到一定程度或故障将要发生之前进行维修；

【就是一个评估故障概率的问题，故障的早期征兆即故障发生的部分充分条件，如A=>B，那么如果得到A'即可以识别可能发生B'，'表示当前观察】

电力系统中进行状态检修的设备有：发电厂设备、变电站设备、输电线路、配电设备，即能够反馈有效工作数据的重要设备都可以实施。

推广：钢铁、化工、铁路、航空航天、制药、电子等至造型企业

【*关键是能够检测到设备的有效工作数据】

举例：变压器的状态检修：长期发热使得矿物绝缘油和固体有机绝缘材料逐渐老化、变质，在这个过程中伴随产生各种气体（H2氢气，CH4甲烷，C2H6乙烷，C2H4乙烯，C2H2乙炔，CO，CO2等），故障日益严重，相应气体浓度不断增加；

故障点温度较低=>CH4比例较大；温度升高=>C2H4，H2成分急剧增加，比例增大；严重过热=>生成C2H2气体；固体绝缘过热性故障=>CO，CO2；

【发现这些规律是基础；也就是这些其实就是一些规则，或者一些决策数分裂的依据，预测的一些前提条件，；还有因果分析；关联分析】

 

to be continued...

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