基于多维关联规则的电网脆弱性识别研究

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1、学校代号10536学号12108010842分类号TP391.9密级公开硕士学位论文基于多维关联规则的电网脆弱性识别研究学位申请人姓名谢启龙所在学院计算机与通信工程学院指导教师颜宏文教授学科专业通信与信息系统研究方向智能电网的数据通信论文提交日期2015年5月学校代号：10536学号：12108010842密级：公开长沙理工大学硕士学位论文基于多维关联规则的电网脆弱性识别研究学位申请人姓名谢启龙指导教师颜宏文教授所在学院计算机与通信工程学院专业名称通信与信息系统论文提交日期2015年5月论文答辩日期

2、2015年5月25日答辩委员会主席刘宏教授TheResearchForIdendifyingTheVulnerabilityOfPowerGridBasedOnMultidimensionalAssociationRulesbyXieQiLongB.E.(C'hengnanCollege，ChangshaUniversityofScience&Technology)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegr

3、eeofMasterofEngineeringinCommunicationandInformationSysteminChangshaUniversityofScience&TechnologySupervisorProfessorYanHongWenMay，2015长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究。所取得的研究成果除了文中特别加标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出。本

4、人完全意识到重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明本声明的法律后果由本人承担。＾。《作者签名：日期？年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可将本学位论文的全部或、部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１、保密□，在年解密后适用本授权书。２、不保

5、密ｉ／。＂＂（请在１＾上相应方框内打Ｖ）作者签名：曰其瓜ＭＴ年（：４＾曰＾＾：＾月日导师签名：和表心日期＾＾摘要随着电网线路故障多样性、多重性、不确定性等因素的不断积累，区域性大面积停电事故时有发生，能否挖掘出潜在的线路隐患并制定相关应对措施，对政府部门和电力企业的决策分析起着关键性的指导作用。鉴于传统的关联规则挖掘方法普遍表示形式单一、多维度展现不足、效率不高等缺点存在，如何用科学的、有效的方法来解决当下电网方面存在的一系列问题及隐患，以及为电力人员提供更好地去发现问题、解决问

6、题的有力工具，这些正成为了当今社会的迫切需求。本文以前人学者研究为理论依据，针对传统电网在自然灾害风险预警系统中存在的缺陷：故障原因考虑不周全、系统生成的规则缺乏多样性、参数与阈值的设置不完善、算法效能以及准确度不高等，在深入研究故障多维属性模型的构建及追求一种更简便、高效、直观、精确的电网故障识别方法基础上，对数据挖掘技术中的多维度关联规则技术以及电力系统脆弱性展开了研究，具体工作如下：1.介绍了关联规则的基本要素，并结合具体的算法实现对Apriori算法和FP-Growth算法进行了分析，指出了

7、算法的优势与不足以及可以进行优化改进的地方。2.基于经典关联规则分类决策算法，给出了一种基于最优频繁项集的FP-Growth多维关联分析方法，该方法通过对单维度属性、维与维间属性、多维度间属性的关联分析来获取最大、最优的频繁项集并最终生成有效的关联规则。3.将基于OFI（TheOptimalFrequentItems）的FP-Growth挖掘方法成功运用到电网线路脆弱性识别研究中，通过挖掘电网线路与内外界因素之间的关联规则，来为电力系统故障预测和预警提供可靠的决策依据。4.通过实例分析，对本课题所提

8、出方法的可行性与有效性进行了验证。结果表明，该方法对于电网线路风险灾害预测、预警具有一定的实用性。该方法不仅能够较好地分类处理多维频繁集，而且产生置信度较高的预警规则，有效避免了常规方法在规则生成的时候产生高的信息冗余度，并在最大程度上保证关联规则的精确性与客观性。关键词：电网线路；数据挖掘；多维关联规则；OFI；故障预测；FP-Growth;IABSTRACTWiththeaccumulationofdiversity,multiplicityanduncertai