基于贝叶斯模型的输电线路运行状态关联规则挖掘及预测方法

    公开(公告)号:CN107247995A

    公开(公告)日:2017-10-13

    申请号:CN201610866011.7

    申请日:2016-09-29

    IPC分类号: G06N7/00 G06Q10/04

    摘要: 本发明公开了一种基于贝叶斯模型的输电线路运行状态关联规则挖掘及预测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)基于与输电线路运行状态相关的项集I生成频繁1‑项集L1,两两连接频繁1‑项集L1以生成候选2‑项集C2,基于该候选2‑项集C2生成频繁2‑项集L2;(2)基于频繁2‑项集L2构造贝叶斯网络;(3)根据贝叶斯网络生成关联规则R;(4)计算所述关联规则R对应的支持度和置信度,得到关联规则R的强关联规则;(5)结合关联规则R的强关联规则及其对应的置信度预测输电线路运行状态。本发明方法可以将与输电线路运行状态相关的各参量之间的关联规则应用到输电线路状态预测中,从而提高预测的精度和准确性。

    一种输变电设备状态异常检测方法

    公开(公告)号:CN105353256A

    公开(公告)日:2016-02-24

    申请号:CN201510862315.1

    申请日:2015-11-30

    IPC分类号: G01R31/00

    CPC分类号: G01R31/00

    摘要: 本发明公开了一种输变电设备状态异常检测方法,包括:步骤S1,在变电站安装在线综合监测装置,测量状态量;步骤S2,确定状态量与设备状态的对应关系;步骤S3,利用高维随机矩阵对的设备状态量数据的时间序列进行表征;步骤S4,分析运行历史中各时段状态数据的谱分布、圆环率;步骤S5,将设备状态量化为状态评估值P;步骤S6,比较设备状态评估值P与设备状态评估值的阈值P阈值判断设备状态矩阵是否出现异常,进而检测出设备状态的异常;步骤S7,根据残差序列矩阵的正态性检验求出异常状态和异常时刻。