[发明专利]一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法

权利要求书

1.一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法，它包括：、

步骤1、通过各种传感器采集和各监控系统汇总，获取系统可靠性相关评价指标；

步骤2、将步骤1获取的可靠性相关评价指标，通过机器学习关联度分析算法Apriori算法，获取系统影响可靠性特性的因素；

步骤3、利用博弈理论完成系统可靠性评价。

2.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法，其特征在于：所述1所述获取系统可靠性相关评价指标，它包括：

系统基本数据，主要来源于系统规划建设平台包括网架结构指标；系统管理运维类指标，包括系统在运维过程中的系统可靠性相关数据；系统可靠性统计指标，这类指标来源于系统的各个监测系统统计出的可靠性指标。

3.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法，其特征在于：步骤2所述将步骤1获取的可靠性相关评价指标，通过机器学习关联度分析算法Apriori算法，获取系统影响可靠性特性的因素的方法为：利用机器学习关联度分析算法Apriori算法提取系统数据和可靠性特性之间的关联关系，找到和系统可靠性具有强关联关系的因素。

4.根据权利要求3所述的一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法，其特征在于：所述利用机器学习关联度分析算法Apriori算法提取系统数据和可靠性特性之间的关联关系的方法为：

步骤2.1、发现频繁项集:即找出满足最小支持度的项集，找出的项集被称为频繁项集；

步骤2.2、找出强关联规则:在找出的频繁项集中产生满足最小置信度的规则，所产生的规就是强关联规则；

其中，支持度support定义为：项集A和项集B同时发生，则关联规则A→B的支持度表示为：

Support(A→B)=P(A∩B)=P(AB)

置信度confidence定义为：项集A发生的前提下项集B发生，则关联规则A→B的置信度表示为：

Confidence(A→B)=P(B|A)。

5.根据权利要求3所述的一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法，其特征在于：所述步骤1获取的可靠性相关评价指标分为：运行类数据，这类数据为表征系统运行状态的指标；评价类数据， 这类数据为系统运行表现的评价数据。

6.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法，其特征在于：步骤3所述利用博弈理论完成系统可靠性评价时，以经济最优作为各个因素博弈所追求的最终目标。

7.根据权利要求1所述的一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法，其特征在于：步骤1所述获取系统可靠性相关评价指标的来源包括：能源管理中心数据库、可靠性管理数据库、用户侧监测中心和电力系统规划中心。

8.根据权利要求3所述的一种泛在电力物联网系统中可靠性的评价方法，其特征在于：步骤2所述将步骤1获取的可靠性相关评价指标，通过机器学习关联度分析算法Apriori算法，获取系统影响可靠性特性的因素的目的为：通过对步骤S1所获取数据进行整理，首先通过分类分为运行类数据和评价类数据，然后将这两类数据在内部再进行划分，划分为不同特征的子集。