面向电力通信网的故障诊断技术要点探析.pdf
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1、运行与维护Operation And Maintenance电力系统装备Electric Power System Equipment134丨电力系统装备 2023.62 0 2 3 年第6 期2023 No.6电力通信网的正常运行对于电力系统的稳定运行有着极为重要的影响,如电力调度、安防业务等电力系统日常运行都得益于电力通信网的信息传输。如果电力通信网出现故障,必然会严重影响电力系统调度,甚至严重影响到系统的正常生产活动。因此,如何在最短时间内明确故障产生原因就成为了电力通信网故障诊断的最关键因素。因为电力通信网告警数据量的增加,传统加权管理规则挖掘的故障诊断技术存在正确率低、故障响应时间较
2、长的问题,实际故障诊断需求难以得到满足。在这种情况下,探析电力通信网的故障诊断技术要点对于加强故障诊断以及定位都有着重要意义。1 电力通信网故障诊断关键技术1.1 关联规则挖掘算法(1)Apriori 算法。此类算法是基于宽度优先搜索策略的数据处理模式。在执行前对最小支持度与最小置信度两个参数值进行提取1。Apriori 算法会首先生成候选k-项集,从而找寻所有满足最小支持度的特性项集。在生成 k-项集时不会影响关联规则的挖掘效率。但是因为数据量持续增大会严重影响 Apriori 算法的数据库与后续候选集的生成效率,所以利用 Apriori 算法的“子集”与“超集”性质可对频繁项集进行剪枝操作
3、,减少生成候选项集的个数。流程如图1所示。频繁项集LK频繁项集LK输入数据开始关联规则挖掘LK还存在?结束候选k项集CKk+k=1YN图1 Apriori算法执行流程由图1可见,Apriori 算法执行的具体步骤为:第一步,用户对参数设定完毕后获取最小置信度与最小支持度2。第二步,整合数据集并统计支持度计数,明确待挖掘数据集从而判断是否满足最小支持度要求,得到频繁项集 Q1。第三步,扫描 Q1并得到项集 Z2,重复第一步得到频繁项集 Q2。第四步,重复以上步骤并扫描全部候选项集。如果出现项集支持度与最小支持度出现偏差时应停止挖掘频繁项集并输出所有频繁项集,记为Q。第五步,结合最小置信度原则从频
4、繁向集中找出所有关联规则。(2)FP-Growth 算法。完整的 FP-Growth 算法用于摘 要 电力通信网的快速发展使得网络拓扑越发复杂。在电力通信网承载网络设备数量越来越多的大前提下,网络故障种类复杂程度更为明显。对于电力通信网故障诊断技术来说,如何准确、全面获取告警信息并挖掘其中具有价值的信息时完成故障诊断的基础与要点。基于此,文章首先阐述了电力通信网故障诊断的关键技术,从而探析了基于加权关联规则的电力通信网故障诊断要点,旨在为加强电力通信网诊断响应时间、故障诊断效率提供参考。关键词电力通信网;加权 FP-Growth;故障诊断;告警数据预处理中图分类号TN915.853 文献标志码
5、A 文章编号1001523X(2023)06013403Key Points of Fault Diagnosis Technology for Power Communication NetworkZHANG XiaofengAbstractThe rapid development of electric power communication network makes the network topology more complex.The complexity of network faults is more and more obvious when the number of
6、 network equipment is increasing in the power communication network.For the power communication network fault diagnosis technology,how to accurately and comprehensively obtain the alarm information and mining the valuable information is the basis and key point of fault diagnosis.Based on this,this p
7、aper first describes the key technologies of power communication network fault diagnosis,and then analyzes the key points of power communication network fault diagnosis based on weighted association rules,in order to provide reference for improving the response time and fault diagnosis efficiency of
8、 power communication network.Keywordselectric power communication network;weighted FP-Growth;fault diagnosis;alarm data preprocessing面向电力通信网的故障诊断技术要点探析张晓峰(内蒙古电力(集团)有限责任公司阿拉善供电分公司,内蒙古阿拉善750300)运行与维护Operation And Maintenance电力系统装备Electric Power System Equipment2023.6 电力系统装备丨1352 0 2 3 年第6 期2023 No.6数据
9、储存挖掘方法组成,在进行关联规则挖掘时因为不需要生成候选集项可实现事务项与各算法途径的对应。但是因为事务项之间并非完全独立致使不同事物集之间可能存在重叠问题。FP-Growth 算法的具体构造流程为:首先扫描一次给定的数据集从而结合最小支持度阈值得到频繁项集3。其次创建根节点与项节点技术,将新节点链接与根节点相对接。最后进行算法挖掘时按照由下向上的方法生成路径。1.2 Spark框架Spark 框架是一种并行计算架构,能够实现单一任务的并行计算。关联规则挖掘算法在此架构中能够对于集群中的 Cluster Manager 节点,作用类似人脑能够实现对整个集群的控制。此外,通过 Master-Sl
10、ave 的计算集群模式对应 Worler 节点从而负责任务的处理与计算。Spark 框架组件的具体情况如表1所示。表1 Spark部分组件及其作用组件名称作用Executor执行具体计算任务Client客户端口的统一,并为客户提交应用端口Driver执行 main 算法并创造 SparkContextSparkContextSpark 应用程序的入口,负责调度各个运算资源,协调各个 worker node 上的 executor由表1可见,Spark 各部件在构架中部署完成后一依次启动 Master 和 Worker 进程从而实现集群的整体推进。Spark 框架的集群核心为弹性分布式数据集使用
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