基于机器学习的配电网监控信息智能分析规则库构建方法

• 作者: 陈章国 周波 乔治中 胡超
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 机器学习 配电网 监控信息 智能分析 规则库 关联规则更新
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 148-153
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202203027

摘要

为构建一种具有实时性的配电网监控信息智能分析规则库，提出了基于机器学习的配电网监控信息智能分析规则库构建方法。将规则库中全部配电网监控规则头排序并设成主链，将规则导进链表里生成规则集，保证各个监控信息数据包都存在一个分析规则。使用基于机器学习的配电网故障数据分类方法，识别配电网监控信息中的故障数据，并提取故障数据频繁项集。使用基于 MapReduce 的并行关联规则增量更新算法，更新分析规则库中的信息智能分析规则，保证分析规则库中的信息智能分析规则具有实时性。实验结果表明，所提方法的识别结果准确度、检出率均值都大于0.97，假阳性率都是0.01，可以及时识别出配电网监控系统实时检测故障信息，保证信息智能分析规则更新具有实时性。