基于数据流挖掘算法的电网设备风险识别研究

• 作者: 王龙源 田易之 蒋博 邢文琦
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 风险识别 电网设备 数据流 挖掘算法 变压器故障 可视化
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 153-156
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TM732
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2021.01.032

摘要

基于电力设备数据流的复杂特性,首先以双层滑动窗口进行数据的预处理,其次以聚类分析作为数据流挖掘技术,进行电力设备异常数据的分类识别,最后以M电力企业的变压器故障数据作为测试集,将双层窗口的数据流分类风险识别算法、Euclidean cluster算法和LS-SVM算法进行性能对比.从算法计算时间、准确率和有效数据误删除率结果发现,算法的实用性和有效性均优于Euclidean cluster算法和LS-SVM算法.