[发明专利]一种基于大数据挖掘的电网低电压成因诊断方法在审
| 申请号： | 201710550071.2 | 申请日： | 2017-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN107515892A | 公开（公告）日： | 2017-12-26 |
| 发明（设计）人： | 郑建锋;方建亮;许元斌;毛亚明;张宁;毛井国;王春芸;谢颖捷;黄文思;陆鑫 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力公司;国网浙江省电力公司衢州供电公司;国网信通亿力科技有限责任公司;国家电网公司;国网信息通信产业集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京锺维联合知识产权代理有限公司11579 | 代理人： | 赵中璋 |
| 地址： | 310007*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于大数据挖掘的电网低电压成因诊断方法，包括对初始数据进行数据清洗；将所述源数据整合为指定格式；执行聚类算法，将低电压数据归类；低电压成因标识将步骤300的聚类结果分类标识，不同类别代表不同成因的低电压；对所有数据进行分类，直至得到最后的低电压分类结果。本发明适用于处理海量数据，并为优化低电压投资方案、明确低电压投资方向提供决策支持，节省了人力物力，提高了电网管理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 挖掘 电网 电压 成因 诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于大数据挖掘的电网低电压成因诊断方法，其特征在于，包括：步骤100：对初始数据进行数据清洗，删减掉错误数据，得到源数据集合；步骤200：构建基础数据模型，按照输入数据要求，将所述源数据整合为指定格式；步骤300：执行聚类算法，将低电压数据归类；步骤400：低电压成因标识：将步骤300的聚类结果分类标识，不同类别代表不同成因的低电压；步骤500：使用步骤400获得的聚类结果和低电压成因作为训练集，对所有数据进行分类，直至得到最后的低电压分类结果。
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