【摘要】：隨著電網(wǎng)線路故障多樣性、多重性、不確定性等因素的積累導致大面積停電事故時有發(fā)生,能否挖掘出潛在的線路隱患并制定相關的應對措施,對政府部門和電力企業(yè)進行決策起著重要作用。針對傳統(tǒng)關聯(lián)規(guī)則挖掘表示形式單一、多維度展現(xiàn)的不足、效率不高的缺點,介紹一種有效地將數(shù)據(jù)立方體技術和FP-Growth算法相結合的線路故障快速預警方法,提出一種從多維角度分析故障的模式,通過可視化輸出的判別規(guī)則來為電力系統(tǒng)故障預測和預警提供可靠的決策依據(jù)。最后以某省電網(wǎng)線路故障數(shù)據(jù)為例,驗證了方法的有效性和實用性。
[Abstract]:With the accumulation of many factors, such as the diversity, multiplicity and uncertainty of power transmission line faults, large area blackout accidents occur from time to time. Can we excavate the potential line hidden dangers and formulate relevant countermeasures, Decision-making for government departments and power enterprises plays an important role. Aiming at the shortcomings of traditional association rule mining, such as single representation, multi-dimension representation and low efficiency, a fast warning method of line fault is introduced, which combines data cube technology with FP-Growth algorithm effectively. A multi-dimensional fault analysis model is proposed, which provides a reliable decision basis for power system fault prediction and early warning by visual output rules. Finally, the validity and practicability of the method are verified by taking the transmission line fault data of a province as an example.
【作者單位】： 長沙理工大學計算機與通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51277015)
【分類號】：TP311.13;TM727

【參考文獻】

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【共引文獻】

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