[发明专利]一种基于关联规则挖掘的电力设备温度预警分析方法

摘要

本发明公开一种基于关联规则挖掘的电力设备温度预警分析方法，对电力设备的温度特性及多方面的影响因素进行全方位分析，建立电力设备温度特性分析模型；根据分析模型，建立关于电力设备温度状态的多个影响因素的事务集合；提出一种改进的关联规则挖掘算法，使用一种自上而下的方法找到频繁项集，将频繁项集划分为存储桶的散列函数；此外，消除候选集中的非频繁项集，大大减少寻找频繁项集时的迭代次数，从而节省时间和空间；最后，建立关联规则，找到多个影响因素与设备温度状态的关联关系，通过对影响因素的实时监控，实现设备温度的及时预警。

主权项

1.一种基于关联规则挖掘的电力设备温度预警分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：分析电力设备的温度特性及其他影响因素，建立电力设备温度特性分析模型；所述的其他影响因素包括时间、月份、天气、实时环境温度、日平均温度、风扇状态、空调状态、排风系统、规划建设情况以及电力设备温度；S2：根据电力设备温度特性分析模型，建立关于电力设备温度状态的多个影响因素的事务集合；S3：提出一种改进的关联规则挖掘算法，使用自上而下的方法找到频繁项集；所述的改进的关联规则挖掘算法，包括以下步骤，Y1：计算每个项在事务集中出现的次数；Y2：根据1‑项集，生成S类‑项集集合；根据S类‑项集集合，对最大频繁项集进行剪枝；Y3：根据第一次剪枝后的最大频繁项集，生成2‑项集，并且根据高于和低于最低支持度分为L和S两类项集集合，支持度高于最低支持度阈值的为L类‑项集集合，其支持度低于最小支持阈值的为S类‑项集集合；Y4：根据最新的S类‑项集集合，持续对最新的最大频繁项集进行剪枝，直到得出最高支持度的最大频繁项集；S4：建立关联规则，找到影响因素与电力设备温度状态的关联关系；S5：对电力设备温度状态进行智能分析和运行趋势预警。