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基于等距K-means和apriori算法的配电网故障规律挖掘方法
被引量：
17
1
作者
方鑫
殷俊
+5 位作者
蒋苏
陈健
崔晋利
张龙
戴欣
陈锦铭
《智慧电力》
北大核心
2020年第10期99-104,125,共7页
为了提升配电网巡检及运维效率,分析配电网线路故障的特征规律,挖掘其潜在关联因素,提出了一种基于等距K-means和apriori算法的配电网故障规律挖掘方法。该方法基于支持度、置信度和提升度框架,完成强关联规则筛选,适用于构建各类故障...
为了提升配电网巡检及运维效率,分析配电网线路故障的特征规律,挖掘其潜在关联因素,提出了一种基于等距K-means和apriori算法的配电网故障规律挖掘方法。该方法基于支持度、置信度和提升度框架,完成强关联规则筛选,适用于构建各类故障场景的故障规律挖掘模型。相比于传统apriori算法,该方法可处理配电网线路故障数据样本中的连续值类型属性,属性分类计算过程收敛性更强,分类结果更趋于客观性。最后以某电力公司故障数据为例,验证了该算法可获得具有较好解释性与实用性的故障巡检规则,有效缩减了配电网线路巡检范围。
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关键词
配电网故障
等距k-means
APRIORI
频繁项集
关联规则
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职称材料
题名
基于等距K-means和apriori算法的配电网故障规律挖掘方法
被引量：
17
1
作者
方鑫
殷俊
蒋苏
陈健
崔晋利
张龙
戴欣
陈锦铭
机构
东南大学
国网
江苏电科院
国网扬州供电分公司
国网
江苏省检修
分公司
国网
淮安
供电分公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2020年第10期99-104,125,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51707034)
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2019108)。
文摘
为了提升配电网巡检及运维效率,分析配电网线路故障的特征规律,挖掘其潜在关联因素,提出了一种基于等距K-means和apriori算法的配电网故障规律挖掘方法。该方法基于支持度、置信度和提升度框架,完成强关联规则筛选,适用于构建各类故障场景的故障规律挖掘模型。相比于传统apriori算法,该方法可处理配电网线路故障数据样本中的连续值类型属性,属性分类计算过程收敛性更强,分类结果更趋于客观性。最后以某电力公司故障数据为例,验证了该算法可获得具有较好解释性与实用性的故障巡检规则,有效缩减了配电网线路巡检范围。
关键词
配电网故障
等距k-means
APRIORI
频繁项集
关联规则
Keywords
distribution network fault
isometric K-means
apriori
frequent itemset
association rules
分类号
TM727 [电气工程—电力系统及自动化]
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出处
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被引量
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1
基于等距K-means和apriori算法的配电网故障规律挖掘方法
方鑫
殷俊
蒋苏
陈健
崔晋利
张龙
戴欣
陈锦铭
《智慧电力》
北大核心
2020
17
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