[发明专利]基于数据挖掘的电压暂降敏感设备故障水平评估方法

权利要求书

1.基于数据挖掘的电压暂降敏感设备故障水平评估方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤A：从长期监测数据中，选取电压暂降特征属性，并根据监测数据计算敏感设备的故障故障率，根据敏感设备的故障率的大小确定敏感设备的故障水平，将监测数据转化为一个由电压暂降特征属性和敏感设备故障水平组成的数据库；

步骤B：通过多维矩阵简化方法挖掘电压暂降特征属性和敏感设备故障水平之间的关联规则，并设置了两组支持度和置信度的限值；

步骤C：利用改进的灰靶理论，将实际场景的电压暂降特征属性与挖掘出的关联规则进行匹配，获得该实际场景对应的敏感设备的故障水平；

所述步骤B具体包括：

B1、挖掘出高置信度规则，分别设置两个最小支持度和两个最小置信度，其中最小支持度用第一支持度S_min1和第二支持度S_min2表示，且S_min1S_min2，同样最小置信度也用第一置信度C_min1和第二置信度C_min2表示，且C_min1＞C_min2；

挖掘满足以下约束条件的关联规则：

(1)和

(2)和

B2、从1开始对电压暂降特征属性和敏感设备故障水平的所有项目进行编码，每个项目对应一个数字；创建一个矩阵M，其列数是数据库中出现的项目总数；逐行扫描数据库的每个事务T_k，并在矩阵中为其添加一行；该行中事务T_k中出现的项目相对应的代码列标记为1，将其余列记为0；将数据库转换为稀疏矩阵；

式中：M由特征属性矩阵X和故障水平矩阵Y组成，X_ij表示编码为j的暂降特征属性项目在第i条事务中是否出现，出现记为1，未出现记为0，其中i∈[1,k]；j∈[1,a]，k为事务数据库D含有的事务数，a为暂降的特征属性项目总数；Y_ij编码为j的敏感设备故障水平项目在第i条事务中是否出现，出现记为1，未出现记为0，其中i∈[1,k]；j∈[1,b]，b为敏感设备的故障水平项目总数；

B3、合并稀疏矩阵中的相同行，并将其转换为矩阵M′；将一列添加到矩阵M′的尾部以记录相同行的数量；

B4、将故障水平矩阵Y与其对应统计次数n相乘得到Y′，Y′表示对应故障水平出现的次数，接着矩阵M′变为了矩阵M″＝[X_i Y_i′ n_i],然后，由矩阵M″构造规则候选矩阵R；合并矩阵M″中X_i相同的行，并分别将对应的Y_i′与n_i相加以得到矩阵R；

式中：R由特征属性矩阵X，故障水平计数矩阵Y′，和统计次数n组成；

Y_ij是编码为j的故障水平项目在电压暂降特征属性为X_i时对应出现的次数，i∈[1,m]；j∈[1,a]；m为候选规则总数；

B5、对于规则候选矩阵中R的每一行，都有候选关联规则j∈[1,a]，此规则的支持度为Y′_ij/k，k是数据库中包含的事务数；此规则的置信度为Y′_ij/n_i；如果规则的支持度大于S_min1且置信度大于C_min2或支持度大于S_min2且置信度大于C_min1，则将输出此规则，直到扫描完整个规则候选矩阵；从而获得符合预设约束的所有关联规则。