CN107391515A - 基于关联规则分析的电力系统指标分析方法 - Google Patents

基于关联规则分析的电力系统指标分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，通过选取目标指标和相关指标，并挖掘关联规则，再通过提升度的计算分析该关联规则是否为有意义的规则，可以绕开暂时无法用理论说清的问题，从电力系统运行中的数据出发，来发现数据之间定量的规则。采用关联规则分析的方法同样可以根据电力系统当前的运行状态，对可能发生的故障进行预警，是构建智能电网道路上不可或缺的方法。

Description

基于关联规则分析的电力系统指标分析方法
技术领域
本发明涉及一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法。
背景技术
当今电力系统越来越趋于复杂化和智能化，随着智能电网概念的提出，人们对电网自动化程度的需求也越来越高。智能电网是一个多指标自趋优运行的电网，这就要求在发生问题时，电网具有自主分析问题、解决问题的能力。目前的做法是将电力系统中的规则加入计算机中，使电网在发生问题时，自动按照制定的规则来解决问题。但是，这个方法并非对所有故障都实用。由于电力系统太过复杂，其中的许多规则根本无法通过理论分析的方法说清；即使可以定性地说清某些规则，也很难做到定量说明。这将导致在电力系统发生故障时，没有一条准确的规则，来告诉电力系统该如何进行恢复。这将是电力系统自趋优运行的一个难题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，可以绕开暂时无法用理论说清的问题，从电力系统运行中的数据出发，来发现数据之间定量的规则。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，用于根据电力系统运行中的数据，来发现数据之间定量的规则，所述方法包括以下步骤：
(1)选取数据：确认需要通过分析以找出改善方法的目标指标；选取与所述目标指标相关联的相关指标，所述相关指标，在调节时能够直接影响所述目标指标；从数据库中选出所述目标指标和所述相关指标的数据作为分析对象；
(2)数据预处理：对所述数据库中选出的所述数据进行预处理，以提高关联规则分析结果的质量：
2a)数据清理：处理所述数据的缺失值、噪声和不一致问题，所述数据包括多个数据元组，一个所述数据元组对应所述数据库中的一条记录；
对于所述缺失值：
当所述数据元组缺少所述目标指标时，忽略该条所述数据元组；
当所述数据元组中所述缺失值较少时，人工填写所述缺失值；
当所述数据元组中所述缺失值较多时，采用均值方法填写所述缺失值；
对于所述噪声：
采用分箱和/或回归方法处理所述噪声；
对于所述不一致问题，对比所述数据后选取其中合理的数据；
2b)数据集成：按照时标对多个所述数据库中的所述数据进行匹配合并；
2c)数据变换：将所述数据转换成适合于挖掘关联规则的形式；
(3)挖掘关联规则：
3a)根据所述数据，给出所述关联规则的最小支持度阈值和最小置信度阈值；支持度表示所述数据中满足所述关联规则的记录的条数或百分比，用于反映所发现的所述关联规则的有用性；置信度表示所述关联规则的准确度，用于反映所发现的所述关联规则的确定性；
3b)扫描所述数据库，列出满足所述最小支持度阈值的频繁项集；
3c)在所述频繁项集中，将不包含所述目标指标的所述频繁项集剔除，生成形如A＝>B的候选关联规则；若所述候选关联规则的所述置信度大于所述最小置信度阈值，则成为所述关联规则；
3d)针对每一条所述关联规则A＝>B，需要检验事件A、B的相关性；按以下公式计算提升度lift：
若所述提升度大于1，说明事件A和B是正相关的，发现的所述关联规则是一条有意义的规则，可保存并作为电力系统分析的依据；否则舍弃。
优选地，在所述步骤2a)中，采用聚类方法来发现离群点，若确定所述离群点是由测量错误引起，将其剔除。
优选地，在所述步骤2c)中，数据变换的方式包括：变换所述数据的单位；将所述数据按比例放缩，使所述数据落入一个小的特定区间；用高层概念替换低层概念或“原始”的所述数据；用非线性映射将所述数据对映到一个区间上。
优选地，在所述步骤(2)中，当所述数据的规模过大时，会影响到挖掘所述关联规则的时间，通过数据归约来减小所述数据的规模。
更优选地，所述数据归约的方式包括：抽样；将所述数据在不同维度上进行聚集，进行求和或得到平均值；将连续数据离散化。
优选地，在所述步骤3b)中，采用FP增长算法，扫描两次所述数据库列出所述频繁项集。
由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，可以绕开暂时无法用理论说清的问题，从电力系统运行中的数据出发，来发现数据之间定量的规则。采用关联规则分析的方法同样可以根据电力系统当前的运行状态，对可能发生的故障进行预警，是构建智能电网道路上不可或缺的方法。
附图说明
附图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图来对本发明的技术方案作进一步的阐述。
参见图1所示，上述一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，用于根据电力系统运行中的数据，来发现数据之间定量的规则，该分析方法包括以下步骤：
(1)选取数据：确认需要通过分析以找出改善方法的目标指标，目标指标一般不是直接可控，与其他指标之间的关系不够明确，需要通过关联规则分析的方法识别目标指标与相关的可控指标之间的关系；
选取与目标指标相关联的相关指标，在调节相关指标时能够直接影响目标指标，相关指标需要直接可控，通常是反映电力系统一次设备状态的指标，相关指标的选取方法有两种：一是通过电力系统专业知识，可定性确定该指标与目标指标的相关性；二是通过专业知识暂时无法确定相关性，但根据专业领域内工作人员的经验，认为该指标与目标指标可能有关系；
从数据库中选出目标指标和相关指标的数据作为分析对象；
(2)数据预处理：对数据库中选出的数据进行预处理，以提高关联规则分析结果的质量：
2a)数据清理：处理数据的缺失值、噪声和不一致问题，数据包括多个数据元组，通常一个数据元组对应数据库中的一条记录；
对于缺失值：
当数据元组缺少目标指标时，忽略该条数据元组；
当数据元组中缺失值较少时，人工填写缺失值；
当数据元组中缺失值较多时，采用均值方法填写缺失值；
对于噪声，采用分箱和/或回归方法处理；
对于不一致问题，对比数据后选取其中合理的数据，剔除其中不合理的数据；
对于离群点，采用聚类方法来发现离群点，若确定离群点是由测量错误引起，将其剔除；
2b)数据集成：不同指标的数据一般都来自不同数据库中，为了挖掘他们之间的关系，需要将其整合到一张表中；按照时标对多个数据库中的数据进行匹配合并；在数据集成的过程中，还需要注意数据的冗余以及步骤2a)中提到的数据不一致问题；
2c)数据变换：将数据转换成适合于挖掘关联规则的形式，数据变换的方式包括：变换数据的单位；将数据按比例放缩，使数据落入一个小的特定区间；用高层概念替换低层概念或“原始”的数据；用非线性映射将数据对映到一个区间上；
2d)数据归约：当数据的规模过大时，会影响到挖掘关联规则的时间，通过数据归约来减小数据的规模，数据归约的方式包括：抽样；将数据在不同维度上进行聚集，进行求和或得到平均值；将连续数据离散化；
(3)挖掘关联规则：
3a)根据数据，给出关联规则的最小支持度阈值和最小置信度阈值；支持度表示数据中满足关联规则的记录的条数或百分比，用于反映所发现的关联规则的有用性；置信度表示关联规则的准确度，用于反映所发现的关联规则的确定性；
3b)扫描数据库，列出满足所小支持度阈值的频繁项集，采用FP增长算法，扫描两次数据库即可列出频繁项集；
3c)在挖掘出频繁项集中，将不包含目标指标的频繁项集剔除，生成形如A＝>B的候选关联规则；若候选关联规则的置信度大于最小置信度阈值，则成为关联规则；
3d)针对每一条关联规则A＝>B，需要检验事件A、B的相关性；按以下公式计算提升度lift：
若提升度大于1，说明事件A和B是正相关的，发现的关联规则是一条有意义的规则，可保存并作为电力系统分析的依据；否则舍弃。
以下具体阐述下本发明方法应用于一个实施例的分析过程：
利用关联规则分析的方法，挖掘CPS指标与AGC机组投运情况之间的关系。
选取某省电网公司的数据库中的数据，其中CPS指标可直接读取，读取的为一分钟CPS指标；将其离散化，若CPS不小于100，则计为合格，否则计为不合格。AGC机组投运情况的数据需要进行较复杂的变换，数据库中记录了各AGC机组投入和退出的时刻，需要将其变为每分钟投运了哪些AGC机组。
数据预测处理完成后，开始挖掘关联规则。选取最小支持度阈值为30％，最小置信度阈值为75％，并使得频繁项集中包含CPS数据。本实施例暂时只挖掘包含两项的频繁项集，即分析单台AGC机组与CPS指标之间的关系。
挖掘得到14条形如“X机组投运＝>CPS合格”的关联规则，即这些机组长时间投运，且投运时CPS合格率较高，具体AGC机组见表1。下面分析这些关联规则是否为有意义的关联规则。在此将X机组投运时CPS的合格率/不投运时CPS的合格率定义为提升度，分析该AGC机组是否真正对提高CPS的合格率有帮助。
表1 长时间投入AGC的机组投运前后CPS合格率的差别
机组 投运 不投运 提升度
dtp020GEN#3 80.4 74.9 1.073
dtp020GEN#4 82.3 73.3 1.123
hnp022GEN#3 82.7 74.7 1.107
hsp024GEN#1 79.9 74.7 1.070
hsp024GEN#2 79.0 76.5 1.033
hsp024GEN#4 78.9 77.3 1.021
hsp024GEN#6 78.9 77.4 1.013
jyc020GEN#2 78.7 77.3 1.018
kmc020GEN#1 81.1 74.4 1.090
kmc020GEN#2 79.0 77.1 1.025
mht016GEN#2 80.0 77.5 1.032
mht016GEN#3 80.8 77.3 1.045
syp020GEN#1 81.8 75.9 1.078
syp020GEN#4 86.8 75.9 1.143
其中dtp020GEN#3、dtp020GEN#4、hnp022GEN#3、hsp024GEN#1、kmc020GEN#1、syp020GEN#1、syp020GEN#4这七台AGC机组在投运后，CPS的合格率明显升高，而其他几台AGC机组在投运后CPS的合格率几乎没有变化。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，用于根据电力系统运行中的数据，来发现数据之间定量的规则，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
(1)选取数据：确认需要通过分析以找出改善方法的目标指标；选取与所述目标指标相关联的相关指标，所述相关指标，在调节时能够直接影响所述目标指标；从数据库中选出所述目标指标和所述相关指标的数据作为分析对象；
(2)数据预处理：对所述数据库中选出的所述数据进行预处理，以提高关联规则分析结果的质量：
2a)数据清理：处理所述数据的缺失值、噪声和不一致问题，所述数据包括多个数据元组，一个所述数据元组对应所述数据库中的一条记录；
对于所述缺失值：
当所述数据元组缺少所述目标指标时，忽略该条所述数据元组；
当所述数据元组中所述缺失值较少时，人工填写所述缺失值；
当所述数据元组中所述缺失值较多时，采用均值方法填写所述缺失值；
对于所述噪声：
采用分箱和/或回归方法处理所述噪声；
对于所述不一致问题，对比所述数据后选取其中合理的数据；
2b)数据集成：按照时标对多个所述数据库中的所述数据进行匹配合并；
2c)数据变换：将所述数据转换成适合于挖掘关联规则的形式；
(3)挖掘关联规则：
3a)根据所述数据，给出所述关联规则的最小支持度阈值和最小置信度阈值；支持度表示所述数据中满足所述关联规则的记录的条数或百分比，用于反映所发现的所述关联规则的有用性；置信度表示所述关联规则的准确度，用于反映所发现的所述关联规则的确定性；
3b)扫描所述数据库，列出满足所述最小支持度阈值的频繁项集；
3c)在所述频繁项集中，将不包含所述目标指标的所述频繁项集剔除，生成形如A＝>B的候选关联规则；若所述候选关联规则的所述置信度大于所述最小置信度阈值，则成为所述关联规则；
3d)针对每一条所述关联规则A＝>B，需要检验事件A、B的相关性；按以下公式计算提升度lift：
若所述提升度大于1，说明事件A和B是正相关的，发现的所述关联规则是一条有意义的规则，可保存并作为电力系统分析的依据；否则舍弃。
2.根据权利要求1所述的一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，其特征在于：在所述步骤2a)中，采用聚类方法来发现离群点，若确定所述离群点是由测量错误引起，将其剔除。
3.根据权利要求1所述的一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，其特征在于：在所述步骤2c)中，数据变换的方式包括：变换所述数据的单位；将所述数据按比例放缩，使所述数据落入一个小的特定区间；用高层概念替换低层概念或“原始”的所述数据；用非线性映射将所述数据对映到一个区间上。
4.根据权利要求1所述的一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，其特征在于：在所述步骤(2)中，当所述数据的规模过大时，会影响到挖掘所述关联规则的时间，通过数据归约来减小所述数据的规模。
5.根据权利要求4所述的一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，其特征在于：所述数据归约的方式包括：抽样；将所述数据在不同维度上进行聚集，进行求和或得到平均值；将连续数据离散化。
6.根据权利要求1所述的一种基于关联规则分析的电力系统指标分析方法，其特征在于：在所述步骤3b)中，采用FP增长算法，扫描两次所述数据库列出所述频繁项集。
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