基于数据挖掘的电力设备状态诊断系统建模-论文.pdf

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1、第26卷第3期中原工学院学报Vo1．26No．32015年6月JOURNALOFZHONGYUANUNIVERSITYOFTECHNOLOGYJun．，2015文章编号：1671—6906(2015)03—0085—05基于数据挖掘的电力设备状态诊断系统建模朱付保，霍晓齐，徐显景(郑州轻工业学院计算机与通信工程学院，郑州450001)摘要：以电力公司的业务需求为背景，为实现电力设备的状态诊断，以数据挖掘技术中的粗糙集和决策树算法为依据，采用粗糙集和决策树相结合的数据处理模型对电力设备的各属性数据进行了分析

2、处理。综合运用粗糙集和决策树两种数据挖掘算法，通过粗糙集技术进行属性约简，并运用决策树的ID3算法对约简后的数据进行分枝、减枝得到规则集，实现对电力设备工作状态的快速、高效诊断，并根据其工作状态提供决策支持。关键词：粗糙集；ID3算法；知识库；模型库中图分类号：TP391文献标志码：ADOI：10．3969／j．issn．1671—6906．2015．03．020随着社会进步和经济的不断发展，工业在人们的法有粗糙集、神经网络、决策树和聚类分析等。日常生活、生产中起到的作用越来越大。迫于各行业本文利用数据挖

3、掘中的粗糙集和决策树建立数据对电力能源的巨大需求，电力系统的规模越来越大，并处理模型，使用粗糙集算法对集合属性进行约简，并使且不断朝着超高压、跨地区的趋势发展。与此同时，当用决策树的ID3算法将简约后的结果进行规则提取，变压器、断路器等电力设备出现故障时，给人们的生活实现对电力设备状态的高效、快捷判断。和工业生产带来的影响也日益增大，这必然对电力设备安全、稳定、可靠的运行提出越来越高的要求。1粗糙集算法然而，电力行业传统的状态检测效率并不高。计划检修作为常规的检测方法机械地按固定周期对所有粗糙集理论是一种

4、新的处理模糊和不确定知识的电力设备进行检测诊断，工作十分繁琐，且存在工作量数学工具，最早起源于波兰数学家PawlakZ于1982大、维修滞后、检修过剩等问题。引起这些问题的主要年提出的数学分析理论口]。粗糙集理论的主要任务是原因是没有对电力设备状态进行充分的分析和评估，近似分类、知识约简、属性相依性分析、根据决策表产在不同的工作环境下通过已有的检测诊断标准和检修生最优或次优决策控制算法等。粗糙集理论的主要思日志对设备进行诊断并做出决策并不容易。怎样根据想是在保持分类能力不变的条件下，通过知识约简，导以往的

5、真实数据通过删除不重要的属性、得到判断规出问题的决策或分类规则。则集、对数据进行高效分析，从而实现对电力设备的状1．1知识的含义态诊断、异常报警、决策分析，成为目前亟待解决的问在粗糙集理论体系中，知识用来表示一种分类的题。能力。日常生活中，人们的各种行为其实就是辨别现数据挖掘能够实现从海量的、无规则的、有干扰以实和抽象的对象的能力。假使起初已经掌握了论域研及随机的训练数据中提取出隐含的、人们原先并不知究对象的必要的信息和知识，就可以通过这些已有的道的有用信息和规则]。当前主要使用数据挖掘技术知识将其划分到

6、不同的类别当中。假如两个对象具有的属性约简、分类和预测等功能。常用的数据挖掘方完全相同的信息，那么它们是不可区分的，也就是说当收稿日期：2014—03—10基金项目：河南省科技攻关计划项目(12210221O492)作者简介：朱付保(1974一)，男，河南柘城人，副教授，博士，主要研究方向为智能信息处理，空间数据库、地理信息系统、数据挖掘。中原工学院学报2015年第26卷前已有的信息并不能够将其分开。示一个样本子集，R表示等价关系，那么一切包含于X粗糙集的核心理论是等价关系，一般可以用等价的基本集合的并集

7、即为R一(x)，一切与X的交集不为关系来代替分类，根据已有的等价关系将样本集合划空的基本集合的并集即为R一(X)。分为等价类。从知识库的观点来看，每一个等价类可定义4粗糙度以被称为一个概念，也就是一条知识或规则。每个等在论域己，中，对于知识R，所选样本子集X的不价类可以唯一地用来表示一个概念，归属于同一个等确定性可用粗糙度来度量，公式表示如下：价类的不同对象对于给定概念不能进行区分。x)一(3)1．2粗糙集的定义n(X)通常也被称为近似精确度，Card为集合的基定义1知识表达系统数，即集合中元素的个数。易

8、知，0≤a(x)≤1，当一个知识表达系统A可以表示为有序四元组：口(x)取值为1时，则集合x对于R为确定的；假如A一{U，R，V，f}，具体说明如表1。aR(X)≤1，则集合X对于R是粗糙的。定义5假设Q∈P，若Q为独立，并且Ind(Q)一表1知识表达系统说明Ind(R)，那么称Q为等价关系族P的一个约简，简记UU一(-z，，⋯，z}是论域，是全体样本的集合作Red(P)。在P中所有不可省略关系的集合称为等R=CUD为属性集合