一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法

1.一种基于数据挖掘的设备状态趋势分析和预警方法，其特征在于：所述方法包括：确定设备缓慢故障集；建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表；建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表；对设备状态变化进行全过程监测；通过对设备故障预警知识和海量电气量数据进行分析，确定设备缓慢故障集；具体包括：分析已积累的设备故障预警知识，获取包括断路器、电压器和交流线段的设备可能发生的缓慢故障；对海量电气量数据进行分析，获取主站系统记录的设备缓慢故障；确定设备缓慢故障集，并通过图形化配置工具录入数据库；对海量电气量数据进行清洗、剪裁和融合，分析故障征兆与电气量变化趋势之间的逻辑关系，建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表；建立故障征兆-电气量变化趋势的映射表具体包括：从主站系统的历史告警库中逐个读取设备故障告警记录，过滤主站系统所记录的全部缓慢故障并分类存储；读取设备故障告警记录中电气量正常、异常与故障情况下的采样数据，并对电气量正常、异常与故障情况下的电气量变化趋势进行拟合度对比，提取异常或故障的电气量变化趋势；对提取出的异常或故障的电气量变化趋势进行人工校验，确认无误后将其存储至故障征兆-电气量变化趋势的映射表；通过图形化配置工具在故障征兆-电气量变化趋势的映射表中新增、修改或删除故障记录；对海量电气量数据进行清洗、剪裁和融合，分析各设备及其状态变化表达式的对应关系，建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表；建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表具体包括：结合监控基础信息库和设备缓慢故障集，从历史告警库中抽取出典型故障案例，所述典型故障案例包括设备故障告警及设备故障前的告警信息；对所述典型故障案例进行分析，获取设备故障发展过程中各状态下的故障征兆，所述故障征兆包括保护信号动作频次过高或保护动作长时未复归；结合电气量运行趋势知识库及获取的故障征兆，通过图形化配置工具建立设备ID-设备状态变化表达式的二维表；通过开发设备故障预警分析引擎，对设备的状态变化进行全过程监测，具体包括：当设备故障告警信息发生时，根据设备故障告警信息对应的一次设备ID激活对应的设备状态变化表达式；滚动读取设备电气量的采样数据，当电气量变化趋势与电气量运行趋势知识库中相应电气量趋势拟合度达到设定阈值时，根据该电气量对应的一次设备ID激活对应的设备状态变化表达式；通过时序和动作频次分析是否存在故障征兆，并推出故障预警，实现设备状态变化的全过程监测。