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题名考虑换流站海量事件的关联规则挖掘分析方法
被引量：7
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作者
黄剑湘
林铮
刘可真
骆钊
禹晋云
徐峰
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机构
中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局
昆明理工大学电力工程学院
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期117-125,共9页
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基金
国家自然科学基金项目资助(51907084)
中国南方电网有限责任公司超高压输电公司核心攻关科技项目资助(CGYKJXM20180212)
云南省应用基础研究计划项目资助(202101AT070080)。
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文摘
为提高换流站运维人员面对海量生成事件的分析能力,提出一种考虑换流站海量事件的关联规则挖掘分析方法。首先,利用原始事件元组特性进行记录事件与响应日志的实体特征筛选,并进行换流站实体特征的布尔映射与关联挖掘建模。然后,利用互信息(MI)原理与对称不确定性(SU)理论改进FP-Growth算法。最后,基于改进算法进行换流站事件关联分析,进而基于关联规则结果进行换流站异常反馈。通过挖掘昆柳龙直流换流站调试期间海量生成事件,表明所提出的方法可以有效地从海量事件中提取判断特征与结果特征的强关联规则,及时发现换流站的设备异常动作,并为运维分析提供决策支撑。
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关键词
事件元组特性
布尔映射
改进FP-Growth算法
异常反馈
昆柳龙直流换流站
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Keywords
event tuple characteristics
Boolean mapping
improved FP-Growth algorithm
abnormality feedback
Kun-Liu-Long DC converter station
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分类号
TM721.1
[电气工程—电力系统及自动化]
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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