基于多维关联规则的电网脆弱性识别研究

发布时间：2018-10-12 07:26

【摘要】：随着电网线路故障多样性、多重性、不确定性等因素的积累导致大面积停电事故时有发生,能否挖掘出潜在的线路隐患并制定相关的应对措施,对政府部门和电力企业进行决策起着重要作用。针对传统关联规则挖掘表示形式单一、多维度展现的不足、效率不高的缺点,介绍一种有效地将数据立方体技术和FP-Growth算法相结合的线路故障快速预警方法,提出一种从多维角度分析故障的模式,通过可视化输出的判别规则来为电力系统故障预测和预警提供可靠的决策依据。最后以某省电网线路故障数据为例,验证了方法的有效性和实用性。
[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.
【作者单位】： 长沙理工大学计算机与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51277015)
【分类号】：TP311.13;TM727

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2265282