基于告警信号文本挖掘的电力调度故障诊断

电力调度系统在电力系统故障过程中会收到大量告警信号,若调度员无法在短时间内做出决策,则可能使故障扩大,为此提出基于告警信号文本挖掘的电力调度故障诊断方法,该方法包括告警信号文本预处理和故障诊断2个阶段。在第一阶段,基于隐马尔可夫模型(HMM)对告警信号文本进行分词并去除其中的停用词以构建本体词典,并采用向量空间模型(VSM)使文本向量化;在第二阶段,使用滑动时间窗读取实时告警信号,提出一种2层算法,第一层采用支持向量机(SVM)对滑窗内的告警信号进行分类,若分类结果判断为发生故障,则启动第二层k-均值聚类法提取较高可能性的故障供调度员参考。以某电力调度系统实际告警信号作为算例,验证了所提方法的可行性。