本文關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)規(guī)則決策樹算法在電網(wǎng)故障中的分析及應(yīng)用　出處：《長沙理工大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著國家經(jīng)濟發(fā)展,人民生產(chǎn)和生活用電的規(guī)格和安全等級上升,各用電網(wǎng)區(qū)域的聯(lián)系變得緊密。電網(wǎng)線路異常信息的增多,電力系統(tǒng)事故的頻繁發(fā)生成為制約國家發(fā)展的重要因素。惡劣天氣下電力系統(tǒng)事故呈現(xiàn)出多樣性與繁雜性,各屬性間的聯(lián)系看似毫無關(guān)聯(lián),通過數(shù)據(jù)挖掘的手段可發(fā)現(xiàn)許多潛在的強關(guān)聯(lián)性規(guī)則和決策模式。對真實的電力系統(tǒng)運行案例進行故障信息挖掘,用于故障預(yù)測與預(yù)警提供科學(xué)依據(jù)、對于電力系統(tǒng)持續(xù)的穩(wěn)定運行就顯得十分有意義。本文通過對某省電網(wǎng)110KV及以上架空輸電線路事故情況進行理論與數(shù)據(jù)源的詳細分析研究及其在惡劣天氣影響下的電網(wǎng)運行特征進行了歷史統(tǒng)計分析。通過構(gòu)建模型來挖掘不同惡劣天氣下的電網(wǎng)災(zāi)害的類型和影響程度,采用優(yōu)化后的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與決策樹算法進行數(shù)據(jù)挖掘。此算法可從紛繁的電網(wǎng)歷史故障信息中提取有價值的信息,用于預(yù)防和減少電網(wǎng)事故的發(fā)生與快速進行電網(wǎng)故障信息分類,起到預(yù)測作用。該方法用來解決電網(wǎng)故障信息挖掘難以及電力系統(tǒng)中事務(wù)數(shù)據(jù)集不斷變化的問題,以期能為該省電網(wǎng)今后的電網(wǎng)建設(shè)和高效發(fā)展提供了寶貴的經(jīng)驗和理論支撐,具體工程如下:1、本文介紹了一種電網(wǎng)故障信息快速預(yù)測模型。采用某省電網(wǎng)近五年來實際線路運行過程中致使電網(wǎng)線路出現(xiàn)故障的各因素進行分析、歸納與整理,并按照電力系統(tǒng)中指標(biāo)體系構(gòu)造事務(wù)數(shù)據(jù)模型。2、提出了結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則與決策樹算法分析電網(wǎng)故障信息的新模式。通過優(yōu)化后的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法形成新屬性,重組數(shù)據(jù)集。將數(shù)據(jù)集進行分區(qū)分塊優(yōu)化,處理引入到?jīng)Q策樹算法。彌補決策樹在構(gòu)造過程中過度擬合的缺陷,解決同一事務(wù)不同時期的電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)源不斷變化的問題。3、通過實例分析,將算法運用到實際的電網(wǎng)故障環(huán)境進行診斷分析,對預(yù)處理的故障數(shù)據(jù)進行分類、模型應(yīng)用和分析結(jié)果來驗證方法的可行性及有效性。
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM73;TP311.13

【參考文獻】

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