基于联机分析的变压器检修的应用分析2.doc

基于联机分析的变压器检修的应用分析摘要：当前随着联机分析处技术的开发有利于管理和分析在线监测数据，文中首先分析了联机分析处理和数据挖掘，接着就应用分析了数据准备、数据模型、系统模型的建立以及变压器数据分析，这一研究对于实现电气设备在线检测具有一定的意义。关键词：联机分析；变压器检修；数据挖掘0 引言电力已经成为我们生活必不可少的一部分，没有电我们的生活很难想象，但是随着电力系统的广泛应用，电力的设备的维修也成为一大难题。现在，我国电力设备处于检修状态过渡时期，按照设备的特性来实施维修策略，再加上以往的电力设备维修数据，电力维修部门的宏观管理、决策和指导有了保障，解决了电力设备维修质量和电力保障的难题。然而，纵观所有的用电设备，大多数维修变压器的资料数据是比较少的，分析起来很困难。但是，随着联机分析处理(OLAP，Online Analytical Process)技术的开发有利于管理和分析在线监测数据。OLAP技术能够通过查询和分析数据来维修变压器，同时将管理人员对查询结果进一步分析，让管理人员寻得规律，方面判断设备故障和实施维修决策，有利于实现电气设备在线检测的目标。1 联机分析处理和数据挖掘1.1 概述可以肯定的说，数据仓库中所储存的数据信息是大量的，因此处理过程是非常繁琐的，寻找新的处理工具迫在眉睫。20世纪90年代，EFCodd开发OLAP技术，也就是查看和分析某一特定问题的联机数据访。通俗来讲就是，在大量的数据信息中，按照用户的要求，分析可能存在的各种问题和假设，而且即使将答案回馈给用户，及时解决问题。数据挖掘操作是通过查看分析数据，从中获得有用的、未知的信息，并即使进行推断整理，挖掘出新的问题，找出解决方案，为企业的决策提供依据，减少风险投资，提高企业利润。0LAP和数据挖掘是相互贯通的，OLAP的分析结果为数据挖掘共基础，而数据挖掘是对OLAP分析的扩展。1.2分析方法上钻、下钻、切片、切块、旋转等分析方法对数据信息的采集和获取有很大作用。(1)钻取是一般改变维的层次，变换分析粒度的分析方法。上钻是将信息含量少的低层次数据积累形成含量多的高层次数据的过程；下钻则是完善数据信息的过程。(2)切片和切块没有本质区别，只是选取的范围不一样，切片是在多维的数据库的某一维上选定一个维成员的动作；切块选取的是某一区间。(3)旋转就是调整一个报告或页面显示的维方向，也就是调整维的位置。2 系统建立2.1数据准备数据准备也就是数据提选、清理、调整和加载的过程，也就是数据的清理、集中、选取、调整、规约以及数据质量分析。一般情况细下，要首先分析设备维修的历史数据储存结构，提出出有用的信息，再将OLAP数据库中各部分数据通过DTS或专用程序来清理、调整原始数据，使得其 “干净”“完整”、便于数据分析，最后将这些数据输入到SQL Server系统中，并建立OLAP数据库，确保数据类型和结构的一致性，还要把一些重要的数据信息转变为适合挖掘隐含信息的结构方式。像日期和时间格式的一致性，变压器的运行是在不同的时间区间进行的。2.2数据模型数据模型成立的条件是：问题明确，数据结构和内容完整。一般数据信息是大量的，在数据挖掘过程中，我们可以使用客户服务器(CS)结构，客户端用VisualBasic开发，数据库服务器采用SQL Server 2000来进行数据的挖掘。SQL Server的OLAP Service应用服务器可以把规定的主题(立方体)聚集进行实体化变换，接下来的OLAP和数据挖掘都是以处生成的主题为依据的。按照规定的主题和多维结构，本文或建立数据仓库的位置是在SQLServer2000平台上，建立方式是星形模式。维数据结构也就是说维整理的原始数据的最终结果。OLAP Server创建的多维数据结构也叫做Cube，这种多维数据结构的具有独特的优势，例如性能好、灵活性高、处理速度快。这里我们采用的星形模式和关系型数据库、OLAP的多维化数据有着密不可分的联系。在关系型数据库中，多维结构有事实表和多维表两类，第一类对于储存事实的度量值和各维的码值有很大作用；另一类能够很好地描述维的信息，每一维都有至少一个表能够保存维的元数据。诸如：用时间维、单位维、型号维、总运行时问维、总维修次数维、大修次数维等分析变压器的运行状况；用时间维、单位维、型号维、地理环境维等分析故障的各种情形和解决办法。于此同时，维可以进行细分，形成层层连接的树状图，比如说，时间维就能够细分为：年、月、日。2.3系统模型的建立下面我们以某市电业局为例，研究该局变电站设备在线监测数据信息。这个电业局内包括两个220kV变电站和两个110kV变电站，它们都安装了在线监测系统，目的是在线监测站内的变压器、电容设备和氧化锌避雷器。（一）系统设计客户服务器(CS)体系的系统结构是为了满足用户的需求，在因特网和相应的数据环境下建立的，OLAP技术通常应用在服务器端口，Excel则是客户端查看的主要形式。数据仓库的建立有利于OLAP和数据挖掘操作，我们可以分析、挖掘整理其中的某一个主题。通常情况下，OLAP的分析层次比较低，数据挖掘却是深入内部，所以如果两者共同进行就会达到意想不到的效果，数据挖掘操作可以挖掘出大量的隐形信息，对未来的发展方向有重要的作用。然后再用0LAP检测数据挖掘结果的真实性和准确性。（二）系统结构数据分析系统是由三部分构成的，即数据准备、数据仓库建立和设备维修数据，它们三者是相互联系、密不可分的。(1)来自不同数据源的原始数据在不断提出的过程中，从业务数据库转移到OLAP数据库。(2)OLAP服务器的主要作用是储存数据仓库中的全部的数据。 (3)客户端是为用户服务的，一般它支持OLAP系统的运行，可以方便迅速的分析处理数据信息。因为客户主要目的是进行电子设备的维修，所以在OLTP基础上加上OLAP应用是简单方便的，一般我们选择OLAP Server来达到目的， OLAPService的注册和维护费用低，但是功能不太强，低于高层MOLAP产品20%40%。图1是系统部分结构图。图1分析系统OLAP模块结构2.4变压器数据分析细节数据占据了变压器维修数据库信息的绝大部分，但是决策者的时间是宝贵的，一般是言简意赅、点到为止，那么对总的数据信息就提出了要求，因此，描述式数据分析产生了。经验之谈，变压器维修数据需要数据挖掘操作，因为它包含有很多隐含的、未知的、有应用价值的信息。这些信息的价值量不可估计，最基本的是按照规律，估计接下来的变化，及时提出解决措施。这样的信息对变压器维修数据的估计和分析提出了要求。本文只在预测分析变压器的维修数据，所以再在系统平台上建立了关联、预测等模型。例如，如果变压器出现故障，那么可以推测变压器发生故障可能的原因是：天气的变化、主变型号不适当、地理环境差异、故障件出现问题等，与此同时，分析各种原因的可能性大小。因此，按照分析结果决策者就能够明确信息：若天气的变化变压器的影响很大，那么在遇到雷电雨雪等不凉天气状况时要及时做好防范，一旦出现故障，及时采取措施进行维修工作。3小结数据表明，这种系统的作用是非常大的，有利于很好的分析、处理了在线监测数据，对规律也有了一定的了解，有利于及时处理设备故障并进行维修决策，有利于提高电气设备的在线监测能力。参考文献：1 靳越,苑津莎,周芝田. 基于联机分析处理技术的变压器检修系统J. 电气应用. 2006(08) 2 苗雪兰,任汴. 电力调度系统的数据处理与数据统计算法分析J. 河南