数据挖掘技术在电网报警分析中的应用研究.pdf

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3、D.C:621.3ThesisfortheMasterDegreeResearchandApplicationofPowerGridAlarmAnalysisBasedonDataMiningTechnologyCandidate：ChenXinSupervisor：AssociateProf.XuYanEnterpriseTutor:SeniorEngineer.LiuYanSchool：SchoolofElectricalandElectronicEngineeringDateofDefence：March,2015Degree-C

4、onferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity$A~m~~:~~M-~~~±#&~~«DM~mtt*a~~NV~m~8'-JiliZffliJf~)),~:.$:A{£~~iP1~~~,1'£$:~t~7J::k¥J_ti~@l±~fliMfHJ~!RJ'L*1fiJf~IWm~~~~*-M*Am~.~~~~Btt~$%*~§*~AB~~~m~M~~~~-·~*~~~ni~ti~-~~~~~A~-~~~Ba~$~~-~~tt~o*~~~~W~-~~~~*A*m·«~17E1

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7、快速性和准确性。同时，由于缺少规则推理，使调度员无法在第一时间从报警信息中提取出真正重要的信息。因此，研究电网报警分析有着重要意义，本文研究了数据挖掘技术在电网报警分析中的应用。本文首先对数据ETL技术和数据仓库理论进行了深入研究，并详细描述建立电网报警数据仓库的过程。然后，提出采用贝叶斯决策树算法用于滤除电网报警信息中的噪声数据，并具体阐述了得到去噪分类决策树和去噪分类规则的实现过程。实例证明该算法可以提高电网报警去噪率。最后，提出采用关联规则方法挖掘出线路故障类型和线路故障报警信息之间的关联关系。将实时线路故障报警信息与挖掘出的关联

8、规则相匹配实现线路故障类型诊断，可以向调度员提供故障诊断的参考依据，同时防止线路故障进一步发展。上述研究成果都通过编程实现，实例证明了本文方法能够有效地滤除电网报警噪声数据和实现线路故障类型诊断。关键词：电