电力调度故障诊断：基于告警信号的文本挖掘与智能算法

本文主要探讨了电力调度系统在电力故障处理中的挑战，尤其是在面对大量告警信号时，调度员面临的决策压力可能导致故障扩大。针对这一问题，作者提出了一种基于告警信号文本挖掘的电力调度故障诊断方法。该方法分为两个关键步骤：预处理和故障诊断。 在预处理阶段，研究者利用隐马尔可夫模型（HMM）对告警信号文本进行分词，这是一种统计语言模型，通过计算观察序列的概率来识别有意义的词语组合。同时，为了消除无关或频繁出现的停用词，构建了一个本体词典，这有助于提高文本处理的精确性。接着，通过向量空间模型（VSM），将文本转换为数值向量，使得计算机可以理解和处理非结构化的文本数据。 在故障诊断阶段，采用了一种两层算法策略。首先，利用支持向量机（SVM）对实时告警信号的滑动时间窗口进行分类。SVM是一种强大的监督学习算法，能够有效地将数据划分为不同的类别，这里用于区分正常状态和故障状态。当SVM判断出存在故障信号时，会进入第二层处理，即使用k-均值聚类算法进一步分析这些信号，以确定故障的类型或可能性。k-均值聚类是一种无监督学习方法，它将相似的告警信号聚类在一起，从而提供给调度员更高可能性的故障线索。 作者以一个实际的电力调度系统的告警信号为例，展示了这种方法的有效性。通过实验验证，新提出的基于文本挖掘的故障诊断方法能够在海量告警信号中快速、准确地识别出故障信号，显著提高了调度员的响应速度和故障处理效率，从而降低了故障扩大风险，有利于电力系统的稳定运行。 本文的工作对于提升电力调度系统的智能化水平具有重要意义，特别是在应对大规模数据和复杂故障情况时，文本挖掘技术的应用有望优化调度流程，提高电力系统的安全性与可靠性。