[发明专利]一种挖掘特高压变电设备状态数据关联规则的方法及系统在审
| 申请号： | 201810023919.0 | 申请日： | 2018-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN108363728A | 公开（公告）日： | 2018-08-03 |
| 发明（设计）人： | 王峰;阎春雨;闫丹凤;毕建刚;赵轩;朱太云;王晶;赵常威;杜伟;张博文;于淼;王文浩 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国家电网公司;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 郭一斐 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种挖掘特高压变电设备状态数据关联规则的方法，包括：基于粒子群算法PSO建立候选规则和粒子的位置之间的一一对应关系，将每个候选规则分别编码为粒子；根据特高压变电站设备状态数据集限定编码的上界和下界并随机初始化粒子群数和迭代次数；设置适应度函数，基于Spark分布式并行处理框架在最大迭代次数内进行并行化的迭代处理，确定全局最优解对应的粒子的位置，即特高压变电设备状态数据的关联规则。本发明基于PSO算法将规则量化构造为粒子表示，在关联规则的挖掘中不必进行离散化处理，保证了数据的准确性；基于Spark进行并行化设计，减少了时间消耗，对于解决大数据量下的含有数值型属性特征的关联规则挖掘提供了有价值的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 关联规则 粒子 变电设备 状态数据 特高压 候选规则 并行化 迭代 挖掘 分布式并行处理 关联规则挖掘 设备状态数据 特高压变电站 一一对应关系 离散化处理 粒子群算法 全局最优解 适应度函数 数值型属性 随机初始化 大数据量 迭代处理 规则量化 时间消耗 粒子群 上界 下界 保证 | ||
【主权项】：
1.一种挖掘特高压变电设备状态数据关联规则的方法，其特征在于，所述方法包括：基于粒子群算法PSO建立候选规则和粒子的位置之间的一一对应关系，将每个候选规则分别编码为粒子，在粒子的规则表示中特高压变电设备状态数据每个记录的每个特征包括：标示域、下界和上界；根据特高压变电站设备状态数据集限定编码的上界和下界并随机初始化粒子群数和迭代次数；设置适应度函数，基于Spark分布式并行处理框架在最大迭代次数内进行并行化的迭代处理，根据帕累托规则确定全局最优解对应的粒子的位置，即特高压变电设备状态数据的关联规则。
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