电压暂降事件的频繁模式挖掘与知识推理分析

• 作者: 卜凡鹏 田世明 罗燕 齐林海
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 电压暂降事件 频繁模式 电能质量 数据挖掘 推理技术
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 21-27
• 页数: 7页
• 分类号: TM721
• 字数: 6488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2018.05.003

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田世明		40	1298	13.0	36.0
2	齐林海	华北电力大学控制与计算机工程学院	45	223	8.0	13.0
3	卜凡鹏		13	84	5.0	8.0
4	罗燕	华北电力大学控制与计算机工程学院	2	4	1.0	2.0