【摘 要】
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随着温室效应的加剧,全球气候变暖的问题变得越来越严重,这导致近年来全球各地都频繁地发生极端天气。由于这个原因,电网的安全稳定运行也就受到了极大的威胁。因为现在电网在人们的日常生产生活中扮演着日益关键的角色,所以一但电网出现故障那么后果将不堪设想。为了解决这个问题,本文提出使用Apriori算法来找出气象灾害与电网设备故障之间的关联。根据所得到的关联规则,我们可以直观判断气象灾害的影响范围和程度,从
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随着温室效应的加剧,全球气候变暖的问题变得越来越严重,这导致近年来全球各地都频繁地发生极端天气。由于这个原因,电网的安全稳定运行也就受到了极大的威胁。因为现在电网在人们的日常生产生活中扮演着日益关键的角色,所以一但电网出现故障那么后果将不堪设想。为了解决这个问题,本文提出使用Apriori算法来找出气象灾害与电网设备故障之间的关联。根据所得到的关联规则,我们可以直观判断气象灾害的影响范围和程度,从而提前做好应对准备。首先,本文对电网故障信息数据进行预处理。这里本文使用关键词提取方法将数据中的故障设备信息提取出来,同时对天气数据进行更加详细的分类。从而为后面使用Apriori算法分析气象灾害和电网设备故障之间的关联规则提供方便。然后本文分析了经典Apriori算法的缺陷,并以此为基础提出了改进方案。针对最小支持度的取值问题,本文将电网故障信息数据按气象类型进行聚类,从而确定最小支持度的值。为减小I/O负担,本文选择映射来存储目标事务数据库,减少算法在执行过程中遍历目标事务数据库的次数。本文还对频繁项集和候选项集进行预剪枝操作,从而减少需要计算支持度的候选项集的数量。本文的重点就是基于映射和预剪枝来改进经典Apriori算法,本文将改进后的算法称为Mapping-purningApriori 算法,简称为 MPApriori 算法。最后本文进行了实验验证分析。实验结果表明,本文提出的MPApriori算法性能明显优于经典Apriori算法,最小支持度的取值方法也是合理的。同时本文使用MPApriori算法可以有效的找出气象灾害与电网设备故障之间的关联,能够为电网防灾减灾提供帮助。
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