一种基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法，该方法采用分布式数据挖掘的思想，运用以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法对超高压电网历史故障数据进行故障规则挖掘，利用基于信息熵的属性约简算法对分布式决策表进行属性约简，然后在约简后的决策表上应用关联规则中的Apriori算法进行故障规则提取。本发明能够有效地解决传统数据挖掘方法对于大数据量的历史故障数据库的不适应性，降低了规则提取的复杂度，具有故障规则挖掘效率高的优点。
【专利说明】一种基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法
【技术领域】
[0001]本发明属于电力系统故障数据挖掘领域，涉及一种基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法。
【背景技术】
[0002]随着当前电网规模的扩大、超高电压等级网架建设的国情，准确、快速的判断电网故障，实现事故情况下科学调度成为保证电网安全、稳定、经济运行的重要手段。电网事故情况下虽然所获得的信息更加完备和全面，但随着电网故障信息传输量的增加，由此而带来的电网调度运行人员所需关注、处理的信息量也大大增加，导致调度运行人员在海量故障信息前对于快速准确地识别故障信号和分析事故原因、判断事故性质造成了一定的难度。利用历史故障数据库中大量故障信息，通过数据挖掘技术找出各种故障的故障特征，从而提取故障规则。能够为调度人员提供辅助决策作用。由于超高压电网历史故障数据库中故障信息量巨大，传统的数据挖掘算法无法实现高效、准确的故障规则挖掘。基于历史故障数据库分析故障规则数据挖掘技术的研究甚少，未形成超高压电网下基于历史故障数据分析的直观全面的故障规则挖掘方法。
【发明内容】
[0003]本发明要解决的技术问题是提供一种能够有效地解决传统数据挖掘方法对于大数据量的历史故障数据库的不适应性，降低了规则提取的复杂度，故障规则挖掘效率高的基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法。
[0004]为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为:
[0005]一种基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法，其实施步骤如下:
[0006]I)从历史故障数据库获取故障数据并通过属性筛选、数据清洗建立待挖掘故障样本库；
[0007]2)采用分布式故障规则挖掘方法，把所述待挖掘故障样本库的故障数据样本按照每一个变电站下的故障设备类型进行分类分割成多个故障数据样本库；针对每一个故障数据样本库，将故障数据中涉及到的断路器和保护信号作为故障分类的条件属性集、将故障设备作为决策属性集从而得到该故障数据样本库对应的一个决策表；
[0008]3)通过运用基于信息熵的属性约简算法对所述决策表进行约简；
[0009]4)针对约简后的决策表运用Apriori算法进行关联规则挖掘故障规则；
[0010]5)建立故障规则库，按照变电站所在故障区域为第一层、故障设备类型为第二层逐层分类储存各个决策表得到的故障规则。
[0011]作为本发明基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法的进一步改进:
[0012]所述步骤3)的详细步骤如下:
[0013]3.1)根据式(I)计算每一个决策表中决策属性集的信息熵、根据式(2)计算决策属性集相对条件属性集的信息熵；
【权利要求】
1.一种基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法，其特征在于实施步骤如下: 1)从历史故障数据库获取故障数据并通过属性筛选、数据清洗建立待挖掘故障样本库； 2)采用分布式故障规则挖掘方法，把所述待挖掘故障样本库的故障数据样本按照每一个变电站下的故障设备类型进行分类分割成多个故障数据样本库；针对每一个故障数据样本库，将故障数据中涉及到的断路器和保护信号作为故障分类的条件属性集、将故障设备作为决策属性集从而得到该故障数据样本库对应的一个决策表； 3)通过运用基于信息熵的属性约简算法对所述决策表进行约简； 4)针对约简后的决策表运用Apriori算法进行关联规则挖掘故障规则； 5)建立故障规则库，按照变电站所在故障区域为第一层、故障设备类型为第二层逐层分类储存各个决策表得到的故障规则。
2.根据权利要求1所述的基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法，其特征在于，所述步骤3)的详细步骤如下: ` 3.1)根据式(I)计算每一个决策表中决策属性集的信息熵、根据式(2)计算决策属性集相对条件属性集的信息熵；
3.根据权利要求2所述的基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法，其特征在于，所述步骤4)的详细步骤如下: . 4.1)根据式(4)设定支持度阈值和置信度阈值；
【文档编号】G06F19/00GK103488802SQ201310490344
【公开日】2014年1月1日 申请日期:2013年10月16日 优先权日:2013年10月16日
【发明者】梁勇超, 马瑞 申请人:国家电网公司, 国网湖南省电力公司检修公司