[发明专利]关联规则挖掘方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种关联规则挖掘方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取换流站的历史事件集和响应日志；对历史事件集进行特征筛选得到判断特征集，对响应日志进行特征筛选得到结果特征集；计算判断特征集与结果特征集间的第一互信息，以及计算判断特征集中的各判断特征之间的第二互信息；基于第一互信息和第二互信息确定特征子集，特征子集为满足第一互信息取最大值并且第二互信息取最小值的目标判断特征和目标结果特征的组合；对特征子集中的目标判断特征和目标结果特征进行关联规则挖掘，得到强关联规则；强关联规则用于确定待分析事件的异常反馈结果。采用本方法能够提高换流站海量事件的关联规则的挖掘效率。

技术领域

本申请涉及电力工程技术领域，特别是涉及一种关联规则挖掘方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着换流站的复杂程度与设备智能化程度的不断提高，对换流站的智能化运维水平提出了更高的要求。当直流系统进行顺控操作或出现故障时，换流站记录系统生成海量异构、多态的数据，这些数据包含了很多典型的事件集及强关联性的特征事件，对其进行数据挖掘与数据分析对提升换流站的运维管控水平具有重要的意义。

但国内外对于换流站故障事件进行数据挖掘的技术较少。当前换流站的运维数据主要依靠事件顺序记录即SER(Sequence Event Recorder)系统记录运维事件，SER系统记录运维事件是运维人员监视换流站设备运行状态最重要的手段之一。目前，对于换流站故障事件的分析方法主要获取换流站事件的数据特征项并基于Apriori算法对换流站事件的数据特征项进行分析，判断换流站事件是否异常。

然而，采用Apriori算法挖掘海量事件的关联规则时，由于需要扫描数据库多次且操作过程中产生大量的候选集，导致算法的挖掘速度较慢。因此，现有方法存在换流站海量事件之间的关联规则的挖掘效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高换流站海量事件的关联规则挖掘效率的关联规则挖掘方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种关联规则挖掘方法。所述方法包括：

获取换流站的历史事件集和响应日志；

对所述历史事件集进行特征筛选得到判断特征集，对所述响应日志进行特征筛选得到结果特征集；

计算所述判断特征集与所述结果特征集间的第一互信息，以及计算所述判断特征集中的各判断特征之间的第二互信息；

基于所述第一互信息和所述第二互信息确定特征子集，所述特征子集为满足第一互信息取最大值并且第二互信息取最小值的目标判断特征和目标结果特征的组合；

对所述特征子集中的目标判断特征和目标结果特征进行关联规则挖掘，得到强关联规则；所述强关联规则用于根据待分析响应日志的结果特征判断待分析事件的判断特征是否匹配，以确定待分析事件的异常反馈结果。

在其中一个实施例中，所述包括历史事件集包括多个历史事件，每个历史事件包括历史时间、主机、报警组和事件列表；所述响应日志包括故障内容；所述对所述历史事件集进行特征筛选得到判断特征集，对所述响应日志进行特征筛选得到结果特征集，包括：以历史时间和主机为索引，对所述历史事件集中每个历史事件的报警组和事件列表进行筛选，得到多个判断特征；对筛选后的多个判断特征进行布尔映射，得到判断特征集；对所述响应日志的故障内容进行实体筛选，得到多个结果特征，并对筛选后的多个结果特征进行布尔映射，得到结果特征集。