在实际的电网故障诊断中,面临如何从海量数据找到真正对于诊断结果有帮助的关键数据以及当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论的问题。针对此问题,将关联规则数据挖掘DLG(Direct Large te...在实际的电网故障诊断中,面临如何从海量数据找到真正对于诊断结果有帮助的关键数据以及当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论的问题。针对此问题,将关联规则数据挖掘DLG(Direct Large temsests Generation)算法引入到电网故障诊断中。首先以保护、断路器作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障情况并建立原始决策表,然后利用关联规则挖掘进行属性约简,通过修改阈值进行交互式挖掘,直接提取最佳属性约简组合,然后利用最佳属性约简组合形成的约简决策表和关联规则交互式挖掘,针对各种情况的故障信息进行诊断推理。运用C编写了基于该方法的故障诊断软件,采用四母线配电网系统作为仿真对象,算例结果表明该算法在一定电网规模和保护动作信息不完备的情况下,故障诊断正确性高、容错性好,实用性强。展开更多
文摘在实际的电网故障诊断中,面临如何从海量数据找到真正对于诊断结果有帮助的关键数据以及当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论的问题。针对此问题,将关联规则数据挖掘DLG(Direct Large temsests Generation)算法引入到电网故障诊断中。首先以保护、断路器作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障情况并建立原始决策表,然后利用关联规则挖掘进行属性约简,通过修改阈值进行交互式挖掘,直接提取最佳属性约简组合,然后利用最佳属性约简组合形成的约简决策表和关联规则交互式挖掘,针对各种情况的故障信息进行诊断推理。运用C编写了基于该方法的故障诊断软件,采用四母线配电网系统作为仿真对象,算例结果表明该算法在一定电网规模和保护动作信息不完备的情况下,故障诊断正确性高、容错性好,实用性强。
