基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘与分析方法

被引：80

作者：

张延旭 ^{[1
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胡春潮 ^{[1
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黄曙 ^{[1
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冯善强 ^{[1
]}

林冠强 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东电网有限责任公司电力科学研究院

[2] 广东电网有限责任公司惠州供电局

来源：

电力系统自动化 | 2017年 / 41卷 / 19期

关键词：

二次设备; 关联规则; 数据挖掘; Apriori算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM507 [维护、检修];

学科分类号：

090303 [农业农村环境保护与治理（农业环境保护）];

摘要：

为提升电力系统二次设备的运维和管控水平,从二次设备的缺陷数据出发,提出了基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘与分析方法。首先,分析了关联规则与Apriori算法的基本思路,然后建立了基于关联规则的二次设备缺陷模型,在模型中考虑了二次设备缺陷的几个重要属性:二次设备的生产厂家、设备类型、设备缺陷的原因、发生缺陷的设备部位以及缺陷等级。进一步,以一组自动化设备缺陷数据为例,阐述了基于Apriori算法的二次设备缺陷数据挖掘和分析方法,分析结果表明所提方法能够用于寻找二次设备的薄弱环节,并能够找到诱发薄弱环节的原因,同时还具有分析设备家族性缺陷等功能。

引用

页码：147 / 151+163 +163

页数：6

共 11 条

[1]

面向能源系统的数据科学:理论、技术与展望 [J].