基于改进Apriori算法的智能变电站二次设备缺陷关联性分析

文档名：基于改进Apriori算法的智能变电站二次设备缺陷关联性分析
智能变电站的出现为大数据的收集、管理提供了技术支持,也为二次设备缺陷数据的关联性分析提供了丰富的数据样本.首先,在此基础上建立了智能变电站二次设备缺陷数据模型.其次,根据智能变电站缺陷数据模型特点对Apriori算法进行了改进,降低了算法的时间复杂度和内存占用量.最后,以某市一年的智能变电站二次设备缺陷数据为例,通过改进的Apriori算法挖掘缺陷数据各个属性之间的关联性并对关联规则进行了分析.研究表明,该方法能够分析缺陷情况,寻找二次设备薄弱环节,为缺陷巡检方式的制定和检修策略的制定提供支持.与传统Apriori算法相比,改进算法的时间复杂度较低.
作者：陈勇 李胜男 张丽 鲁浩 戴志辉
作者单位：云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明650500华北电力大学(保定),河北保定071003
母体文献：第十届中国智能电网学术研讨会论文集
会议名称：第十届中国智能电网学术研讨会  
会议时间：2019年4月19日
会议地点：河南许昌
主办单位：中国电工技术学会
语种：chi
分类号：TM6TM7
关键词：智能变电站  二次设备  缺陷数据  关联性  Apriori算法
在线出版日期：2020年8月24日
基金项目：
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