基于Apriori算法的网架接线模式选择方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术提供基于大数据及Apriori算法的网架接线模式选择方法，属于配电网网架规划技术领域。包括：获取现有各分区的网架规划方案、以及各分区的用地性质所属类型、地理位置、特定时间区间的GDP数据、人口数和特定时间区间的历史负荷数据；建立项集S

【技术实现步骤摘要】
基于Apriori算法的网架接线模式选择方法、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及配电网网架规划
，尤其涉及一种基于Apriori算法的网架接线模式选择方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]配电网的网架结构是规划电网工作当中的重点，在变电站选址后，电网公司考虑该规划分区的预测用电负荷，设计出匹配预测用电负荷的配电网网架结构及接线模式，以达到安全、可靠、绿色、高效的配电网建设目标。现有技术根据预测的负荷大小及可靠性要求进行网架规划，缺乏对已有区域网架结构的参考，影响网架结构的规划效果。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供一种基于Apriori算法的网架接线模式选择方法、设备及存储介质，将已有区域的相关信息及网架结构通过Apriori算法结合分析，根据得到的关联规则选择网架接线模式。
[0004]本专利技术实施例解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0005]一种基于Apriori算法的网架接线模式选择方法，包括：
[0006]步骤S1，获取现有各分区的网架规划方案、以及所述各分区的用地性质所属类型、地理位置、特定时间区间的GDP数据、人口数和特定时间区间的历史负荷数据；
[0007]步骤S2，建立项集S
i
，S
i
＝{A
i
,B
i
,C
i
,D
i
,E
i
,F
i
}，其中，A
i
>为第i分区的所述网架规划方案，B
i
为所述第i分区的用地性质所属类型，C
i
为所述第i分区的地理位置所属区域，D
i
为所述第i分区的所述特定时间区间的GDP数据所对应的数值区间，E
i
为所述第i分区的所述人口数所对应的数值区间，F
i
为所述第i分区的所述特定时间区间的历史负荷数据所对应的数值区间，A
i
∈{a
j
}，符号a
j
表示网架规划方案集{a
j
}中第j种网架规划方案，B
i
∈{b
j
}，符号b
j
表示用地类型集{b
j
}中第j用地类型，C
i
∈{c
j
}，符号c
j
表示区域集{c
j
}中地图中的第j区域，D
i
∈{d
j
}，符号d
j
表示按数值大小排列的GDP值区间集{d
j
}中第j个GDP值区间，E
i
∈{e
j
}，符号e
j
表示按数值大小排列的人口值区间集{e
j
}中第j人口值区间，F
i
∈{f
j
}，符号f
j
表示按数值大小排列的负荷值区间集{f
j
}中第j负荷值区间；
[0008]步骤S3，基于Apriori算法找出数据集{S
i
}的频繁项集以及强关联规则，所述频繁项集中的元素包括所述a
j
，还包括b
j
、c
j
、d
j
、e
j
、f
j
中至少一种；
[0009]步骤S4，基于所述强关联规则，根据待规划分区的预测负荷值、拟用地性质和所在地理位置选取所述待规划分区的网架接线模式。
[0010]较优地，所述步骤S3基于Apriori算法找出数据集{S
i
}的频繁项集以及强关联规则包括：
[0011]步骤S31，将所述数据集{S
i
}的各个所述项集S
i
中各元素转换成所述网架规划方案集{a
j
}、用地类型集{b
j
}、区域集{c
j
}、GDP值区间集{d
j
}、人口值区间集{e
j
}、负荷值区间集{f
j
}中的对应值；
[0012]步骤S32，令k＝1，利用Apriori算法扫描转换后的所述数据集{S
i
}得到1项集C1；
[0013]步骤S33，计算所述1项集C1中各项的支持度，删除所述1项集C1中支持度小于预设最小支持度的项、以获得频繁1项集L1，对所述频繁1项集L1自身连接生成的集合执行剪枝策略产生候选2项集的集合C2；
[0014]步骤S34，令k＝k+1，利用Apriori算法扫描所有所述候选2项集的集合C2；
[0015]步骤S35，对所述候选2项集的集合C2中各项进行计数并进行支持度计算，删除所述候选2项集的集合C2中支持度小于所述预设最小支持度的项、以获得频繁2项集L2，对所述频繁2项集L2自身连接生成的集合执行剪枝策略产生候选3项集的集合C3；
[0016]步骤S36，重复执行步骤S34
‑
步骤S35，对频繁k项集Lk自身连接生成的集合执行剪枝策略产生候选k+1项集的集合C(k+1)，当基于所述候选k+1项集的集合C(k+1)不再产生新的频繁项集时，迭代结束；
[0017]步骤S37，依据频繁k项集Lk构造所述强关联规则，并计算所述强关联规则的置信度；
[0018]步骤S38，当所述置信度超过预设最小置信度时，所述强关联规则为最终结果。
[0019]较优地，所述强关联规则为(X)
→
(Y)，代表子集X存在时子集Y同时存在，所述子集X、所述子集Y均为同一个所述频繁k项集Lk中的元素。
[0020]较优地，所述步骤S4基于所述强关联规则、根据待规划分区的预测负荷值、拟用地性质和所在地理位置选取所述待规划分区的网架接线模式包括：
[0021]在所述负荷值区间集{f
j
}中找到所述预测负荷值所对应的第x区间f
x
，在所述用地类型集{b
x
}中找到所述拟用地性质所对应的第x用地类型b
x
，在所述区域集{c
j
}中找到所述所在地理位置所对应的第x区域c
x
；
[0022]选取出包含{f
x
,b
x
,c
x
}中元素个数最多的子集X所对应的所述强关联规则作为优选强关联规则；
[0023]将所述优选强关联规则中的所述网架接线模式a
j
作为所述待规划分区的网架接线模式。
[0024]本专利技术还提供一种基于Apriori算法的选择网架接线模式的电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Apriori算法的网架接线模式选择方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取现有各分区的网架规划方案、以及所述各分区的用地性质所属类型、地理位置、特定时间区间的GDP数据、人口数和特定时间区间的历史负荷数据；步骤S2，建立项集S
i
，S
i
＝{A
i
,B
i
,C
i
,D
i
,E
i
,F
i
}，其中，A
i
为第i分区的所述网架规划方案，B
i
为所述第i分区的用地性质所属类型，C
i
为所述第i分区的地理位置所属区域，D
i
为所述第i分区的所述特定时间区间的GDP数据所对应的数值区间，E
i
为所述第i分区的所述人口数所对应的数值区间，F
i
为所述第i分区的所述特定时间区间的历史负荷数据所对应的数值区间，A
i
∈{a
j
}，符号a
j
表示网架规划方案集{a
j
}中第j种网架规划方案，B
i
∈{b
j
}，符号b
j
表示用地类型集{b
j
}中第j用地类型，C
i
∈{c
j
}，符号c
j
表示区域集{c
j
}中地图中的第j区域，D
i
∈{d
j
}，符号d
j
表示按数值大小排列的GDP值区间集{d
j
}中第j个GDP值区间，E
i
∈{e
j
}，符号e
j
表示按数值大小排列的人口值区间集{e
j
}中第j人口值区间，F
i
∈{f
j
}，符号f
j
表示按数值大小排列的负荷值区间集{f
j
}中第j负荷值区间；步骤S3，基于Apriori算法找出数据集{S
i
}的频繁项集以及强关联规则，所述频繁项集中的元素包括所述a
j
，还包括所述b
j
、所述c
j
、所述d
j
、所述e
j
、所述f
j
中至少一种；步骤S4，基于所述强关联规则，根据待规划分区的预测负荷值、拟用地性质和所在地理位置选取所述待规划分区的网架接线模式。2.如权利要求1所述的基于Apriori算法的网架接线模式选择方法，其特征在于，所述步骤S3基于Apriori算法找出数据集{S
i
}的频繁项集以及强关联规则包括：步骤S31，将所述数据集{S
i
}的各个所述项集S

【专利技术属性】
技术研发人员：张科，马向林，张作宇，王勤，陈娜，张慧，贺洁，李宁，郭志峰，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司银川供电公司，
类型：发明
国别省市：