电压暂降事件的频繁模式挖掘与知识推理分析

作     者：田世明 卜凡鹏 齐林海 罗燕 TIAN Shiming;BU Fanpeng;QI Linhai;LUO Yan

作者机构：中国电力科学研究院有限公司北京市100192 华北电力大学控制与计算机工程学院北京市102206 

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2015AA050203) 国家电网公司科技项目(52094016000A)~~ 

出 版 物：《电力建设》 (Electric Power Construction)

年 卷 期：2018年第39卷第5期

页      码：21-27页

摘      要：电能质量在线监测系统积累了大量电压暂降事件数据。海量数据中蕴含着项间的关联关系,通过关联规则,可以预测事件发生的规律。文章设计了一种将复杂暂降数据库中暂降事件特征维度数据等价转换为一维数组的方法,通过对暂降数据库进行一次扫描,实现特征维度数据的全面提取,基于该数组进行多维频繁模式挖掘,大大提高了算法的效率。利用生成的关联规则库,融合知识推理技术,计算预测数据与规则数据之间的相似度,实现电压暂降预测。文章提出的方法适合事件型数据的挖掘与预测。

主 题 词：电压暂降事件 频繁模式 电能质量 数据挖掘 推理技术 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 0830[工学-生物工程类] 0808[工学-自动化类] 080802[080802] 0809[工学-计算机类] 0817[工学-轻工类] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 0827[工学-食品科学与工程类] 0703[理学-化学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7229.2018.05.003

馆 藏 号：203288988...