[发明专利]一种基于Apriori算法的变电站电压暂降特性分析方法

摘要

本发明的目的在于提供一种基于Apriori算法的变电站电压暂降特性关联分析方法，根据区域电网的部分变电站电压暂降历史数据和各类影响因素从而提取关联规则，以获取的规则对区域内的所有变电站的电压暂降特性进行分析，对电压暂降历史数据进行梳理，形成数据表，有助于挖掘产生电压暂降的主要因素并进行相对应的防治并对电压暂降可能带来的风险进行评价，本发明以变电站为对象，充分利用部分变电站所监测到的电压暂降历史数据来分析区域电网内全部变电站的电压暂降特性，实现对现有的电能质量监测系统的扩展应用，该方法是直接基于历史数据的分析方式，只要对拥有电能质量监测系统的区域电网均能实施，具有良好的实用性和可推广性。

主权项

一种基于Apriori算法的变电站电压暂降特性关联分析方法，其特征在于：方法包含以下操作：首先，对设有监测点的变电站的电压暂降历史数据进行梳理，统计并整理每次暂降事件的相关属性包括时间属性、节点属性、故障属性、影响因素属性等方面，最终形成数据表，以每一次记录的暂降事件作为数据表中的行，每项属性作为列；其中各属性按照一定的规则量化分层，并且以离散的整数代表不同的互斥层次；随后对数据表进行关联规则分析，其中包含频繁项集的产生和规则的产生两个环节；频繁项集的产生是为了发现满足最小支持度阈值的所有项集，而随后从所发现的频繁项集中提取高置信度的规则作为强关联规则；最后将挖掘后得到的强关联规则形成知识库，对区域电网内的变电站在指定了一定的条件之后，通过与知识库中的规则进行匹配，就可以得到该站点可能出现的电压暂降情况的预估，并可开展对应的暂降原因排查和防治工作。