Diagnosis Method for Typical Operation and Maintenance Event Set of DC Converter Station Based on Improved Association Rule

Kezhen LIU; Zheng LIN; Zhao LUO; Jianxiang HUANG; Tao YANG; Jinhui LEI

doi:10.7500/AEPS20210506006

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Diagnosis Method for Typical Operation and Maintenance Event Set of DC Converter Station Based on Improved Association Rule

Engineering Application | 更新时间：2025-06-16

- Diagnosis Method for Typical Operation and Maintenance Event Set of DC Converter Station Based on Improved Association Rule
- Automation of Electric Power Systems Vol. 46, Issue 4, Pages: 180-187(2022)
- 作者机构：
  
  1.昆明理工大学电力工程学院,云南省昆明市 650500
  2.中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局,云南省昆明市 650000
  3.昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省昆明市 650500
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(51907084);China Southern Power Grid Co., Ltd(CGYKJXM20180212);Applied Basic Research Foundation of Yunnan Province of China(202101AT070080)
- DOI：10.7500/AEPS20210506006
  CLC：
- Received：06 May 2021，
  
  Revised：2021-08-03，
  
  Published Online：22 September 2021，
  
  Published：25 February 2022
- 稿件说明：
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刘可真,林铮,骆钊等.基于改进关联规则的直流换流站典型运维事件集诊断方法[J].电力系统自动化,2022,46(4):180-187.

LIU Kezhen,LIN Zheng,LUO Zhao,et al.Diagnosis Method for Typical Operation and Maintenance Event Set of DC Converter Station Based on Improved Association Rule[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(4):180-187.
刘可真,林铮,骆钊等.基于改进关联规则的直流换流站典型运维事件集诊断方法[J].电力系统自动化,2022,46(4):180-187. DOI： 10.7500/AEPS20210506006.

LIU Kezhen,LIN Zheng,LUO Zhao,et al.Diagnosis Method for Typical Operation and Maintenance Event Set of DC Converter Station Based on Improved Association Rule[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(4):180-187. DOI： 10.7500/AEPS20210506006.

摘要

随着中国特高压交直流电网的大规模运行，直流换流站一、二次设备复杂程度不断增高，使得直流系统发生状态转换或故障时，换流站顺序事件记录（SER）系统短时间产生大量SER事件，SER事件集中的特征事件丢失难以被运维人员及时察觉。针对此问题，文中提出了一种基于改进关联规则的直流换流站典型运维事件集诊断方法。首先，分析了换流站原始SER特征类型并筛选SER事件的主要特征类型，实现数据降维与换流站SER事件模型构建；然后，通过改进关联规则算法挖掘换流站相似故障与状态转换的SER强关联事件组与SER关联事件；最后，基于数据挖掘结果诊断SER事件集中是否存在特征事件缺失的情况。结合昆柳龙直流工程换流站试运行数据进行算例分析，结果表明所提方法可以从海量异构、多态SER事件集中挖掘关联规则，为辅助运维人员诊断换流站状态转换与故障发生下SER事件集的缺失情况提供参考。

Abstract

With the large-scale operation of China's ultra-high voltage AC/DC power grids

the complexity of primary and secondary equipment of DC converter stations is increasing

so that in case of state transition or failure of the DC system

the converter station sequential events recording (SER) system generates a large number of SER events in a short time

and the loss of characteristic events in the SER event set is difficult to be detected for the operation and maintenance personnel in time. To solve this problem

a diagnosis method for typical operation and maintenance event set of DC converter station based on improved association rules is proposed in this paper. First

the original SER characteristic types of converter stations are analyzed and the main characteristic types of SER events are selected to realize data dimensionality reduction and the construction of SER event model of converter stations. Then

the SER strong correlation event groups and SER correlation events of similar faults and state transitions in converter stations are mined by the improved association rule algorithm. Finally

based on the data mining results

whether there are missing characteristic events in SER event set is diagnosed. Combined with the trial operation data of the converter stations of Kunliulong DC Project

the results show that the proposed method can mine association rules from a large number of heterogeneous and polymorphic SER events

and provide a reference for assisting operation and maintenance personnel to diagnose the loss of SER event set under the state transition and fault of converter stations.

关键词

Keywords

references

宋国兵，张宇轩，张晨浩，等 . 换流站传递特性及其对交直流电网保护影响［J］. 清华大学学报（自然科学版）， 2021 ， 61 （ 5 ）： 465 - 477 .

SONG Guobing ， ZHANG Yuxuan ， ZHANG Chenhao ， et al . Transfer station transfer characteristics and its impact on AC-DC grid protection ［J］. Journal of Tsinghua University （Science and Technology）， 2021 ， 61 （ 5 ）： 465 - 477 .

张晶，代攀，吴天京，等 . 新一代智能电网技术标准体系架构设计及需求分析［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 9 ）： 12 - 20 .

ZHANG Jing ， DAI Pan ， WU Tianjing ， et al . Architecture design and demand analysis of new generation technical standard system for smart grid ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 9 ）： 12 - 20 .

汤广福，罗湘，魏晓光 . 多端直流输电与直流电网技术［J］. 中国电机工程学报， 2013 ， 33 （ 10 ）： 8 - 17 .

TANG Guangfu ， LUO Xiang ， WEI Xiaoguang . Multi-terminal HVDC and DC-grid technology ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2013 ， 33 （ 10 ）： 8 - 17 .

宋亚奇，周国亮，朱永利 . 智能电网大数据处理技术现状与挑战［J］. 电网技术， 2013 ， 37 （ 4 ）： 927 - 935 .

SONG Yaqi ， ZHOU Guoliang ， ZHU Yongli . Present status and challenges of big data processing in smart grid ［J］. Power System Technology ， 2013 ， 37 （ 4 ）： 927 - 935 .

薛禹胜，赖业宁 . 大能源思维与大数据思维的融合：（一）大数据与电力大数据［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 1 ）： 1 - 8 .

XUE Yusheng ， LAI Yening . Integration of macro energy thinking and big data thinking： Part one big data and power big data ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 1 ）： 1 - 8 .

朱朝阳，王继业，邓春宇 . 电力大数据平台研究与设计［J］. 电力信息与通信技术， 2015 ， 13 （ 6 ）： 1 - 7 .

ZHU Chaoyang ， WANG Jiye ， DENG Chunyu . Research and design of electric power big data platform ［J］. Electric Power Information and Communication Technology ， 2015 ， 13 （ 6 ）： 1 - 7 .

江秀臣，盛戈皞 . 电力设备状态大数据分析的研究和应用［J］. 高电压技术， 2018 ， 44 （ 4 ）： 1041 - 1050 .

JIANG Xiuchen ， SHENG Gehao . Research and application of big data analysis of power equipment condition ［J］. High Voltage Engineering ， 2018 ， 44 （ 4 ）： 1041 - 1050 .

彭小圣，邓迪元，程时杰，等 . 面向智能电网应用的电力大数据关键技术［J］. 中国电机工程学报， 2015 ， 35 （ 3 ）： 503 - 511 .

PENG Xiaosheng ， DENG Diyuan ， CHENG Shijie ， et al . Key technologies of electric power big data and its application prospects in smart grid ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2015 ， 35 （ 3 ）： 503 - 511 .

胡军，尹立群，李振，等 . 基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法［J］. 高电压技术， 2017 ， 43 （ 11 ）： 3690 - 3697 .

HU Jun ， YIN Liqun ， LI Zhen ， et al . Fault diagnosis method of transmission and transformation equipment based on big data mining technology ［J］. High Voltage Engineering ， 2017 ， 43 （ 11 ）： 3690 - 3697 .

QI Bo ， ZHANG Peng ， RONG Zhihai ， et al . Differentiated warning rule of power transformer health status based on big data mining ［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems ， 2020 ， 121 ： 106150 .

王磊，陈青，高洪雨，等 . 基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构［J］. 电力系统自动化， 2018 ， 42 （ 3 ）： 84 - 91 .

WANG Lei ， CHEN Qing ， GAO Hongyu ， et al . Framework of fault trace for smart substation based on big data mining technology ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2018 ， 42 （ 3 ）： 84 - 91 .

李再华，白晓民，周子冠，等 . 基于特征挖掘的电网故障诊断方法［J］. 中国电机工程学报， 2010 ， 30 （ 10 ）： 16 - 22 .

LI Zaihua ， BAI Xiaomin ， ZHOU Ziguan ， et al . Method of power grid fault diagnosis based on feature mining ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2010 ， 30 （ 10 ）： 16 - 22 .

浦雨婷，杨洪耕，马晓阳 . 基于数据挖掘与改进灰靶的电压暂降严重度分析与评估［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 2 ）： 198 - 206 .

PU Yuting ， YANG Honggeng ， MA Xiaoyang . Analysis and evaluation of voltage sag severity based on data mining and improved grey target theory ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 2 ）： 198 - 206 .

杨志淳，沈煜，杨帆，等 . 考虑多元因素态势演变的配电变压器迁移学习故障诊断模型［J］. 电工技术学报， 2019 ， 34 （ 7 ）： 1505 - 1515 .

YANG Zhichun ， SHEN Yu ， YANG Fan ， et al . A transfer learning fault diagnosis model of distribution transformer considering multi-factor situation evolution ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2019 ， 34 （ 7 ）： 1505 - 1515 .

邱凤翔，徐治皋，司风琪，等 . 基于主元分析的关联规则挖掘及在电厂中的应用［J］. 电力系统自动化， 2009 ， 33 （ 16 ）： 81 - 84 .

QIU Fengxiang ， XU Zhigao ， SI Fengqi ， et al . Association rule mining based on principal component analysis and its application in power plants ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2009 ， 33 （ 16 ）： 81 - 84 .

TIAN Mingwei ， ZHANG Lie ， GUO Peng ， et al . Data dependence analysis for defects data of relay protection devices based on apriori algorithm ［J］. IEEE Access ， 2020 ， 8 （ 7 ）： 120647 - 120653 .

HEATON J . Comparing dataset characteristics that favor the Apriori， Eclat or FP-Growth frequent itemset mining algorithms ［C］// IEEE SoutheastCon 2016， March 30-April 3 ， 2016 ， Norfolk， USA ： 1 - 7 .

TSENG V S ， SHIE B ， WU C ， et al . Efficient algorithms for mining high utility itemsets from transactional databases ［J］. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering ， 2013 ， 25 （ 8 ）： 1772 - 1786 .

徐哲炜，郑成航，张涌新，等 . 基于改进关联规则算法的燃煤电厂脱硫系统工况参数优化［J］. 中国电机工程学报， 2017 ， 37 （ 15 ）： 4408 - 4414 .

XU Zhewei ， ZHENG Chenghang ， ZHANG Yongxin ， et al . Operation optimization of flue gas desulfurization system in power plant based on an improved association rules algorithm ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2017 ， 37 （ 15 ）： 4408 - 4414 .

HAN Jiawei ， PEI Jian ， YIN Yiwen . Mining frequent patterns without candidate generation ［J］. ACM SIGMOD Record ， 2000 ， 29 （ 2 ）： 1 - 12 .

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