基于数据挖掘的电网故障诊断研究

• 作者: 刘宇星 康建东 张隽 李伟 秦长锋 胡建勇
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 数据挖掘 ETL 电网故障 数据仓库 关联规则 聚类分析 贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2014,（23）
• 所属期刊栏目: 测试工具与解决方案
• 页码范围: 94-97
• 页数: 4页
• 字数: 3074字
• 语种: 中文

摘要

在实际电网故障诊断中，面临如何从海量数据中找到所发生的连锁故障之间的相互影响关系、以及一个故障发生可能引起其他故障发生的概率问题。本文研究内容是将数据挖掘技术中的聚类分析、关联规则、贝叶斯网络、综合应用于电网故障的处理。首先应用聚类分析技术对电网的故障数据进行故障聚类，其次对数据进行关联规则分析、发现故障之间的相互影响关系，再次基于贝叶斯网络统计分析故障间相互影响的概率问题，最后结合以上分析结果给出辅助决策信息。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟		22	242	7.0	15.0
3	秦长锋		3	14	2.0	3.0
5	康建东		8	57	4.0	7.0
7	张隽		9	21	3.0	4.0
9	胡建勇		5	28	4.0	5.0
13	刘宇星		4	26	3.0	4.0