[发明专利]电力变压器缺陷信息数据挖掘方法有效

专利信息
申请号: 201610166386.2 申请日: 2016-03-22
公开(公告)号: CN105843210B 公开(公告)日: 2018-11-09
发明(设计)人: 吐松江·卡日;高文胜;陆国俊;王勇;栾乐;熊俊;覃煜;李光茂;陈国炎;肖天为;崔屹平 申请(专利权)人: 清华大学;广州供电局有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 张大威
地址: 100084 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种电力变压器缺陷数据挖掘方法,包括:对电力变压器的历史缺陷数据集D0筛选缺陷属性,形成缺陷数据集D1;对D1中的缺陷属性进行填补或删除以降低数据噪音;基于D1已有属性构造新属性、对于连续型属性进行离散化和对于分类型属性进行合理分层,形成缺陷数据集D2;计算输入属性与目标属性间的相关性,删除不相关属性,剩余属性构成缺陷数据集D3;使用Apriori算法计算缺陷数据集属性间的关联关系;提取有效关联规则,分析电力变压器的缺陷因素,形成关联规则知识库。本发明具有如下优点:多维、多层挖掘电力变压器缺陷,方便快捷提取缺陷属性间的关联关系,为电力变压器状态评价提供依据,提高状态评价的准确率。
搜索关键词: 电力变压器 缺陷 信息 数据 挖掘 方法
【主权项】:
1.一种电力变压器缺陷数据挖掘方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:对电力变压器的历史缺陷数据集D0筛选缺陷属性,保留与挖掘目标可能存在潜在关联的相关数据,形成缺陷数据集D1;S2:对缺陷数据集D1中的缺陷属性通过填补缺失、更正错误、直接删除、删除冗余和消除不一致性中至少一种以降低数据噪音;S3:对缺陷数据集D1的冗余属性通过数据集成与数据变换构造新属性、对于连续型属性进行离散化和对于分类型属性进行分层,形成缺陷数据集D2;S4:基于缺陷数据集D2,计算输入属性与目标属性间的相关性,删除不相关属性构成缺陷数据集D3;S5:基于缺陷数据集D3,设置最小支持度和最小置信度,使用Apriori算法计算缺陷数据集D3属性间的关联关系;S6:提取有效关联规则,分析电力变压器的缺陷因素,形成关联规则知识库。
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