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

刘可真; 林铮; 骆钊; 黄剑湘; 杨涛; 雷金辉

doi:10.7500/AEPS20210506006

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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

工程应用 | 更新时间：2025-06-16

- 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
- Diagnosis Method for Typical Operation and Maintenance Event Set of DC Converter Station Based on Improved Association Rule
- 电力系统自动化 2022年46卷第4期页码：180-187
- 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：
  
  刘可真(1974—)，女，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向：电力设备状态监测与评估技术、信息技术在电力系统中的应用。E-mail：liukzh@foxmail.com
  林铮(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：深度学习、能源互联网。E-mail：linzheng97@foxmail.com
  骆钊(1986—)，男，通信作者,博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：区块链、电力市场与电力监管、能源互联网与电力规划、人工智能在电力系统中的应用。E-mail：waiting.198611@live.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51907084);中国南方电网有限责任公司科技项目(CGYKJXM20180212);云南省应用基础研究计划资助项目(202101AT070080)
- DOI：10.7500/AEPS20210506006
  中图分类号：
- 收稿：2021-05-06，
  
  修回：2021-08-03，
  
  网络出版：2021-09-22，
  
  纸质出版：2022-02-25
- 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

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