基于频繁项集的调控大数据平台设备故障关联分析研究

• 作者: 李大鹏 刘东 狄方春 高兴宇 崔灿 叶瑞丽 黄运豪 陶蕾
• 来源期刊: 电网技术
• 关键词: 调控云 大数据 频繁项集 设备故障 关联分析
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 电力系统|Power System
• 页码范围: 1455-1462
• 页数: 8页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2020.0749

摘要

随着特高压交直流混合电网的大规模建设及"大运行"体系建设的全面推进,电网结构日益复杂,使得设备间相互影响而造成电网设备异常运行的潜在因素也随之增加.文章利用频繁项集关联算法对设备故障间的关联关系进行深度挖掘,指导电网调度对设备故障的发生进行预判,提高电网运行的稳定性.首先对设备故障的关联特征进行选取,同时利用互信息方法筛选出主要特征,然后通过建模对故障设备间的潜在关联关系进行评估、分析,最后将分析结果与实际情况进行对比,并将该算法与其他算法在训练时间和准确度方面进行比较.验证结果表明文章采用的频繁项集的关联算法训练时间较少、准确度较高,对电网设备故障关联分析具有一定的预判指导作用.