基于Apriori算法和卷积神经网络的配电设备运行效率主要影响因素挖掘

• 作者: 史训涛 孙睿 张强 白浩 袁智勇
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 运行效率 主要影响因素 Apriori算法 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 主动配电系统协同规划与技术评估
• 页码范围: 31-38
• 页数: 8页
• 分类号: TM73
• 字数: 7458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2020.03.004

摘要

针对目前配电系统运行效率研究方面缺少评价手段且缺少内在原因的探究方法的问题,提出了一种基于Apriori算法和卷积神经网络的配电设备运行效率主要影响因素挖掘方法.首先,提出配电设备日运行效率的计算方法;其次,分析可能影响运行效率的原因,提出基于K-means聚类和Apriod算法的运行效率主要影响因素的挖掘方法;然后,基于卷积神经网络,提出运行效率与主要影响因素之间关系的定量度量方法;最后利用算例分析,验证了该文方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁智勇		24	23	3.0	3.0
2	史训涛		13	7	2.0	2.0
3	白浩		18	28	3.0	5.0