[发明专利]一种面向设备运维的配网信息数据挖掘方法

权利要求书

1.一种面向设备运维的配网信息数据挖掘方法，它包括：

步骤(1)、数据采集，包括人均GDP、供电可靠率、人均生活用电量等数据；

步骤(2)、计算支持度、可信度、期望可信度和作用度四个参数，来计算数据的关联性；

步骤(3)、数据挖掘。

2.根据权利要求1所述的一种面向设备运维的配网信息数据挖掘方法，其特征在于：在步骤(1)数据采集中，收集人均GDP、供电可靠率、人均生活用电量、负荷密度和线损率数据，将这些数据集中在一起。

3.根据权利要求1所述的一种面向设备运维的配网信息数据挖掘方法，其特征在于：在步骤(2)计算支持度、可信度、期望可信度和作用度四个参数中以以上四个数据作为描述各数据中描述关联性的四个重要指标，其中，关联规则如表1所示：

表1

从关联规则定义可知，任意给出事务的两个属性集，它们间都存在关联规则，只不过各参数值有所不同；如果不考虑关联规则的支持度、可信度与作用度，那么事务中就可能出现大量的关联规则，但实际上人们只对满足一定支持度和可信度，并且作用度大于1的关联规则感兴趣；因此为了实现有意义的关联规则，需要给定两个阈值:最小支持度和最小可信度；前者用来描述关联规则的频繁性，如果规则的支持度大于最小支持度则认为此规则是频繁项集，否则为非频繁项集；同时满足最小支持度与最小可信度两属性的规则称为强关联规则。

4.根据权利要求1所述的一种面向设备运维的配网信息数据挖掘方法，其特征在于：在步骤(3)数据挖掘中，将步骤分为：

步骤(3.1)建立历史案例数据库，其中包含负荷特性等相关因素数据和经过模型适用性评价后的模型适用情况；

步骤(3.2)将历史案例数据库中的连续型数据进行数据聚类分析和概化；继而进行相关因素与模型适用情况的关联规则挖掘，依据设定的最小支持度和最小可信度，筛选得到符合条件的关联规则；

步骤(3.3)结合待预测地区的城市特性、负荷特性概化后的条件与关联规则数据库中的结论进行规则匹配，能够得到目标模型的适用结论。