智能变电站信息一体化平台数据挖掘技术研究

发布时间：2017-03-20 16:07

  本文关键词：智能变电站信息一体化平台数据挖掘技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着智能变电站的全面发展,站内设备之间的信息互联,调度主站与子站之间的信息交换,以及其他高级应用访问站内数据信息的需求与日俱增,信息一体化平台基于网络互联技术,为访问站内数据的各种应用提供服务。数据挖掘技术是对变电站内大量的结构化与非结构化数据分析处理的重要方法,主要包括预测分析、关联分析、聚类分析、分类分析、离群点检测等应用。本文以智能变电站信息一体化平台为依托,基于数据挖掘的相关算法,在通信隔离装置入侵检测、智能巡检系统图像数据处理以及安监视频监控中运动目标检测等方面展开研究,主要包括以下几部分内容:1.在改善安全隔离装置入侵检测系统方面,本文提出了一种基于图像不变矩技术的多维数据降维方法对入侵检测数据集进行降维,并利用支持向量机的分类方法完成对降维后入侵数据的分类识别。为保障智能变电站信息化平台的安全可靠运行,提高信息系统防御网络攻击的能力,针对目前变电站信息一体化平台的网络安全隔离装置对Web入侵攻击识别准确率低,数据降维后维度依然较高的问题,本文首先基于几何不变矩提取高维数据的低阶特征量对待检的多维数据进行降维,并利用ART2网络改进的支持向量机分类模型完成入侵行为类型的分类分析。根据林肯实验室的KDD 99数据集进行实验验证,结果表明本模型可以有效提升现有网络安全隔离装置的检测率。2.在变电站智能巡检子系统中,本文提出了一种基于改进分水岭与Krawtchouk不变矩、灰度共生矩阵相结合的变电站设备图像特征量提取方法,并根据HSIM函数,提出了改进的DENCLUE聚类方法完成最终的设备聚类识别。变电站的巡检机器人在执行巡检任务时,由于拍摄位置变动导致采集的现场设备图像内容出现差异。针对传统定点拍摄的图像处理方法不能满足变电站设备图像处理要求的问题,本文首先利用改进的分水岭实现巡检图像中的设备目标分割,然后在分割的基础上利用Krawtchouk不变矩与灰度共生矩阵实现存在遮挡物及仿射变换情况下的特征量提取,最后基于Hsim函数改进的DENCLUE聚类方法完成目标识别,经验证本方法能够对变电站设备图像在仿射变换及遮挡物的影响下对设备有效识别,并能够对图像中的异常目标进行有效地离群点检测,提升设备状态监测的目标识别能力。3.在智能视频监控系统中,本文提出了一种基于改进混合高斯模型的变电站视频中设备运行状态异常的检测方法。目前变电站视频监控设备运行状态时,如遇设备运行异常的情况不能及时告警。运动目标检测方法在智能视频监控应用广泛,当设备出现异常震动情况且目标运动的幅值较小时,传统的识别方法不能有效区分目标物体与更新背景。本文基于时间序列的挖掘方法对原混合模型模型进行修正,对于原算法标记的背景部分像素,记录其运动轨迹,并依此判断其是否为运动目标,为变电站内设备故障监测、智能检修、以及在恶劣天气时设备的运行管理提供理论依据。4.设计并实现了一套智能变电站数据挖掘应用系统,根据本文提出的算法,将分类、聚类、时间序列等数据挖掘技术应用于入侵检测子系统、智能巡检子系统以及智能视频监控子系统中,为后续研究工作提供了一个有效的框架和平台。
【关键词】：智能变电站 数据挖掘 入侵检测 智能巡检 目标检测
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM63;TP311.13
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-24
• 1.1 研究背景及意义11-14
• 1.2 智能变电站与数据挖掘的研究现状14-16
• 1.2.1 智能变电站的研究现状14-16
• 1.2.2 数据挖掘在电力系统中的应用现状16
• 1.3 信息一体化平台中数据挖掘的应用16-22
• 1.3.1 入侵检测系统17-19
• 1.3.2 变电站智能巡检系统的图像数据分析处理19-21
• 1.3.3 安监系统监控视频中的目标检测与跟踪21-22
• 1.4 本文主要内容及结构安排22-24
• 1.4.1 研究的主要内容22
• 1.4.2 论文结构安排22-24
• 第2章 基于不变矩技术的变电站入侵检测数据降维分类方法24-43
• 2.1 智能变电站的信息安全体系24-26
• 2.1.1 常见的攻击类型24
• 2.1.2 变电站信息安全体系结构24-26
• 2.2 入侵检测数据降维26-33
• 2.2.1 高维数据降维26-29
• 2.2.2 基于不变矩技术的特征量提取29-33
• 2.3 基于改进支持向量机的入侵检测数据分类方法33-38
• 2.3.1 支持向量机工作原理33-35
• 2.3.2 基于ART2网络的改进多分类SVM模型35-38
• 2.4 入侵检测数据降维仿真38-42
• 2.4.1 入侵检测数据集38-39
• 2.4.2 入侵检测数据降维分类39-42
• 2.5 本章小结42-43
• 第3章 基于密度聚类分析的变电站设备图像识别方法43-66
• 3.1 变电站设备图像的目标分割43-49
• 3.1.1 常见的图像分割方法43-46
• 3.1.2 基于改进分水岭的分割方法46-49
• 3.2 基于不变矩与灰度共生矩阵的设备图像特征量提取49-55
• 3.2.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取49-52
• 3.2.2 基于灰度共生矩阵与Krawtchouk不变矩的图像特征提取52-55
• 3.3 基于HSIM函数的密度聚类分析方法55-61
• 3.3.1 常用聚类方法55-59
• 3.3.2 基于HSIM函数的改进密度聚类算法59-61
• 3.4 变电站设备图像的分割与聚类分析应用61-65
• 3.4.1 图像设备目标的分水岭分割62-63
• 3.4.2 提取目标的Krawtchouk不变矩与纹理特征量63-64
• 3.4.3 基于改进HSIM函数的密度聚类64-65
• 3.5 本章小结65-66
• 第4章 基于时间序列的改进GMM变电站视频目标检测方法66-79
• 4.1 运动目标检测的主要研究方法66-69
• 4.2 基于混合高斯模型的背景更新方法69-71
• 4.3 基于时间序列的改进混合高斯模型71-77
• 4.3.1 基于时间序列的数据挖掘72-73
• 4.3.2 基于聚类的时间序列相似性分析方法73-77
• 4.4 本章小结77-79
• 第5章 智能变电站数据挖掘平台框架的设计与实验分析79-94
• 5.1 智能变电站辅助应用数据挖掘平台设计79-81
• 5.2 入侵检测分类方法的实验验证81-84
• 5.2.1 实验对象81-82
• 5.2.2 实验分析82-84
• 5.3 变电站设备图像识别方法的实验验证84-88
• 5.3.1 DENCLUE的学习率与方差84-86
• 5.3.2 不同图像特征量选取的聚类分析86-88
• 5.4 变电站监控视频运动目标检测的实验验证88-92
• 5.4.1 视频中天气变化情况的检测88-91
• 5.4.2 天气变化与设备运动的目标检测91-92
• 5.5 本章小结92-94
• 第6章 总结与展望94-96
• 6.1 总结94-95
• 6.2 后续工作展望95-96
• 参考文献96-103
• 在学研究成果103-104
• 致谢104

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