[發明專利]換流站的日志關聯分析方法及診斷裝置

有效

• 申請號: 202110021099.3
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112712348B
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 黃劍湘;李少森;楊濤;徐峰;魏金林;陳圖騰;王加磊;朱旭東;孫豪;李浩;丁丙侯;楊鋮;朱盛強;阮峻;韓建偉;梁鈺華;付天乙;鞠翔;趙世偉;張函;郭康;袁虎強;蘇志龍;陳文;楊光;陳諾;李德榮;劉超;龍磊;馬向南;張子聰;何照能;孫靖銣
• 申請（專利權）人: 中國南方電網有限責任公司超高壓輸電公司昆明局
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06Q50/06
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 王華強

1.一種換流站的日志關聯分析方法，其特征在于，包括：

獲取換流站SER事件的數據特征項，并基于該數據特征項對數據進行數據預處理；

建立換流站SER事件模型；其中，直流輸電系統狀態轉換操作或保護出口后相關設備動作將在0-120秒內完成，故采用關聯事件最大時間值為120秒，即選取狀態轉換操作或保護出口后120秒內的SER事件，建立換流站SER事件模型M：M＝(I(ΔI₁,I₂),P(P₁+P₂))；其中，I表示索引維度特征的集合:ΔI₁為時間差值，I₂為主機維度；P表示數據挖掘特征的集合:P₁為報警組，P₂為事件；

在換流站SER事件模型中基于Apriori算法分析SER事件支持組；

在換流站SER事件模型中基于Apriori算法分析SER置信事件；

通過SER事件支持組和SER置信事件判斷換流站產生的SER事件是否異常。

2.如權利要求1所述的換流站的日志關聯分析方法，其特征在于，所述獲取換流站SER事件的數據特征項，并基于該數據特征項對數據進行數據預處理，包括：

提取SER事件的特征項時間、主機名、系統告警；

基于特征項時間、主機名、系統告警對SER事件進行分級處理；

提取SER事件特征項報警組，并根據SER事件的不同等級進行報警處理；

記錄SER事件的報警信息，并依照順序構成事件列表。

3.如權利要求2所述的換流站的日志關聯分析方法，其特征在于，所述建立換流站SER事件模型，包括：

記錄直流輸電系統狀態轉換或保護動作后關聯的SER事件的故障時間；

若故障時間滿足預設時間閾值時，觸發換流站SER事件模型的建立。

4.如權利要求1所述的換流站的日志關聯分析方法，其特征在于，所述在換流站SER事件模型中基于Apriori算法分析SER事件支持組，包括：

對事務數據庫中每個元素出現的次數進行掃描計數，得到一維項集的支待度，將不符合最小支持度的項進行剪枝，得到頻繁1項集L1；

通過對L1項集進行自連接操作，得到候選集C2；

掃描事務數據庫，統計C2中各項出現的次數，對不符合最小支持度閾值的項進行剪枝得到頻繁2項集L2，支持度公式如下：

其中，N為項目集的總數；

以此類推，通過對頻繁k-1項集自連接操作得到候選k項集Ck，再對不符合最小支持度閾值的項進行剪枝；

把最大的頻繁項集作為SER事件支持組。

5.如權利要求4所述的換流站的日志關聯分析方法，其特征在于，所述在換流站SER事件模型中基于Apriori算法分析SER置信事件，包括：

在找出所有的頻繁項集后，在所有長度大于1的頻繁項中利用真子集組合關聯規則，計算規則的置信度，并根據最小置信度閾值進行比較，去掉不滿足條件的項，找出符合最小置信度閾值的強關聯規則；

將符合頻繁項集組合成規則的事件作為SER置信事件。

6.如權利要求1所述的換流站的日志關聯分析方法，其特征在于，所述通過SER事件支持組和SER置信事件判斷換流站產生的SER事件是否異常，包括：

控制系統執行直流輸電系統狀態轉換指令或保護設備檢測到直流輸電系統故障保護動作，并設置最小支持度和最小置信度；

記錄直流輸電系統狀態轉換或保護動作后在預設時間內的SER事件并清洗；

調出SER事件支持組掃描清洗后的SER事件；

調出SER置信事件掃描清洗后的SER事件；

發送是否滿足SER事件支持組和是否缺少SER置信事件以及缺少SER置信事件的置信度至控制中心；

將該故障的清洗后的SER事件加入SER事件集合。