发明公开
- 专利标题: 一种基于大数据挖掘的电网低电压成因诊断方法
- 专利标题(英): Big data mining-based power network low voltage cause diagnosis method
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申请号: CN201710550071.2申请日: 2017-07-07
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公开(公告)号: CN107515892A公开(公告)日: 2017-12-26
- 发明人: 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
- 申请人地址: 浙江省杭州市黄龙路8号
- 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
- 当前专利权人: 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
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市黄龙路8号
- 代理机构: 北京锺维联合知识产权代理有限公司
- 代理商 赵中璋
- 主分类号: G06F17/30
- IPC分类号: G06F17/30 ; G06Q50/06
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。