【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电能质量治理，尤其涉及一种基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法及系统。
技术介绍
1、随着电压暂降监测装置安装数量的增多，电压暂降监测数据呈现海量化特征。然而，这并不意味着在电网中发生了相应数量的电压暂降事件。由于电压暂降发生后会在电网中传播，多个监测装置在传播时间片内可能重复记录了同一电压暂降事件的暂降数据。这不仅造成了大量的数据冗余，还可能导致对区域电网电压暂降严重程度的过评估。因此，对电压暂降监测数据进行同源检测是十分有意义的。
2、通过辨识出重复记录的电压暂降事件，发现引发电压暂降事件的源头，还有助于分析电压暂降影响的范围，以提高电压暂降问题的治理效率。
3、现有电压暂降同源识别算法主要通过wasserstein距离来度量多电压暂降波形数据之间的相似度，并基于密度的空间（density-based spatial clustering ofapplications with noise，dbsan）聚类算法对度量结果进行聚类分析。
4、然而，现有电压暂降同源识别算法的识别有效性较差，容易导致电压暂降事件同源识别的准确率较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法及系统，解决了现有电压暂降同源识别算法的识别有效性较差，容易导致电压暂降事件同源识别的准确率较低的技术问题。
2、有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，包括：
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4、根据所述事务表中的各项集的支持度大小筛选出多个频繁项集，所述项集为候选同源暂降事件；
5、根据多个所述频繁项集的支持度构建所述事务表对应的标准顺序树，所述标准顺序树包含多个所述频繁项集；
6、根据所述标准顺序树确定每两个所述频繁项集分别对应的候选同源暂降事件的关联规则，所述关联规则用于表征两个所述候选同源暂降事件为映射关系；
7、根据两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的电压波形进行波形相似度比较，通过波形相似度比较结果判断两个所述候选同源暂降事件是否为同源暂降事件。
8、优选地，所述根据多个事件组依次组建为各所述事件组分别对应的事务，并形成事务表，所述事件组包含两个不同的候选同源暂降事件的步骤之前，还包括：
9、将多个电压暂降事件按发生时间进行排序，并按照排序选取多个所述电压暂降事件作为暂降基准事件；
10、针对每个暂降基准事件，计算所述暂降基准事件与每个除了所述暂降基准事件之外的其它电压暂降事件的发生时间差值；
11、筛选出所述发生时间差值小于预设的发生时间差值阈值的所述暂降基准事件和电压暂降事件作为候选同源暂降事件，并将所述候选同源暂降事件组成事件组。
12、优选地，所述根据所述事务表中的各项集的支持度大小筛选出多个频繁项集，所述项集为候选同源暂降事件的步骤，包括：
13、将所述事务表中各事务中的所述候选同源暂降事件作为项集，并确定每个项集在所述事务表中出现的频次作为每个项集的支持度；
14、针对每个项集的支持度，比较所述支持度与预设的支持度阈值的大小，筛选出所述支持度大于所述预设的支持度阈值的项集作为频繁项集。
15、优选地，所述预设的支持度阈值是根据多个不同的支持度阈值下所挖掘的关联规则数量来确定；根据多个不同的支持度阈值下所挖掘的关联规则数量来确定所述预设的支持度阈值的步骤，包括：
16、初始化设置支持度阈值初始值；
17、根据支持度阈值初始值作为当前支持度阈值，并确定当前支持度阈值下所挖掘的关联规则数量；
18、以当前支持度阈值以及当前支持度阈值下所挖掘的关联规则数量的乘积最大化为优化目标，构建目标函数；
19、对所述目标函数进行迭代寻优，并迭代更新当前支持度阈值直至收敛，输出收敛后的当前支持度阈值作为所述预设的支持度阈值。
20、优选地，所述根据多个所述频繁项集的支持度构建所述事务表对应的标准顺序树，所述标准顺序树包含多个所述频繁项集的步骤，包括：
21、根据多个所述频繁项集的支持度对多个所述频繁项集进行降序排列；
22、根据降序排列后的频繁项集构建多层次的标准顺序树，所述标准顺序树包括多个路径，每个路径包括多个节点，所述标准顺序树将每个节点按照降序排列为多层次结构，每个路径为一组共享相同的前缀节点的事务，每个节点对应一个频繁项集，所述前缀节点为支持度最高的频繁项集。
23、优选地，所述根据所述标准顺序树确定每两个所述频繁项集分别对应的候选同源暂降事件的关联规则的步骤，包括：
24、针对所述标准顺序树中的每个路径，将每个所述路径中每两个所述频繁项集分别对应的候选同源暂降事件进行组合，得到关联规则。
25、优选地，所述根据两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的电压波形进行波形相似度比较，通过波形相似度比较结果判断两个所述候选同源暂降事件是否为同源暂降事件的步骤，包括：
26、判断两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的暂降类型是否相匹配；
27、若判断两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的暂降类型不匹配，则从所述事务表中滤除两个所述候选同源暂降事件构成的事务，并转至所述根据所述事务表中的各项集的支持度大小筛选出多个频繁项集，所述项集为候选同源暂降事件的步骤；
28、若判断两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的暂降类型匹配，则将两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的电压波形变换至变压器同一侧；
29、基于约束微分动态时间包裹算法对两个变换后的电压波形进行波形相似度计算，所述波形相似度采用距离进行表征；
30、比较两个变换后的电压波形的波形相似度与预设的波形相似度阈值的大小；
31、若两个变换后的电压波形的波形相似度小于或等于所述预设的波形相似度阈值，则判定两个所述候选同源暂降事件为同源暂降事件；
32、若两个变换后的电压波形的波形相似度大于所述预设的波形相似度阈值，则判定两个所述候选同源暂降事件不为同源暂降事件，从所述事务表中滤除两个所述候选同源暂降事件构成的事务，并转至所述根据所述事务表中的各项集的支持度大小筛选出多个频繁项集，所述项集为候选同源暂降事件的步骤。
33、优选地，所述将两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的电压波形变换至变压器同一侧的步骤，包括：
34、判断两个为映射关系的所述候选同源暂降事件是否发生在变压器的同一侧；
35、若判断两个为映射关系的所述候选同源暂降事件不发生在变压器的同一侧，则根据两个所述候选同源暂降事件分别对应的电压暂降类型确定暂降传播过程中涉及的变压器类本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述根据多个事件组依次组建为各所述事件组分别对应的事务，并形成事务表，所述事件组包含两个不同的候选同源暂降事件的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述根据所述事务表中的各项集的支持度大小筛选出多个频繁项集，所述项集为候选同源暂降事件的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述预设的支持度阈值是根据多个不同的支持度阈值下所挖掘的关联规则数量来确定；根据多个不同的支持度阈值下所挖掘的关联规则数量来确定所述预设的支持度阈值的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述根据多个所述频繁项集的支持度构建所述事务表对应的标准顺序树，所述标准顺序树包含多个所述频繁项集的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的基于关联规则挖掘的电压暂降
7.根据权利要求1所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述根据两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的电压波形进行波形相似度比较，通过波形相似度比较结果判断两个所述候选同源暂降事件是否为同源暂降事件的步骤，包括：
8.根据权利要求7所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述将两个为映射关系的所述候选同源暂降事件分别对应的电压波形变换至变压器同一侧的步骤，包括：
9.根据权利要求7所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述基于约束微分动态时间包裹算法对两个变换后的电压波形进行波形相似度计算，所述波形相似度采用距离进行表征的步骤，包括：
10.一种基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述根据多个事件组依次组建为各所述事件组分别对应的事务，并形成事务表，所述事件组包含两个不同的候选同源暂降事件的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述根据所述事务表中的各项集的支持度大小筛选出多个频繁项集，所述项集为候选同源暂降事件的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述预设的支持度阈值是根据多个不同的支持度阈值下所挖掘的关联规则数量来确定；根据多个不同的支持度阈值下所挖掘的关联规则数量来确定所述预设的支持度阈值的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的基于关联规则挖掘的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述根据多个所述频繁项集的支持度构建所述事务表对应的标准顺序树，所述标准顺序树包含多个所述频繁项集的步...
【专利技术属性】
技术研发人员：要若天，白浩，刘通，徐敏，李巍，刘亦朋，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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