【摘 要】
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智能变电站设备监控数据存储分散,主站获取设备缺陷特征的难度大,有必要通过分布式数据挖掘的方法发现设备缺陷和信号之间的关系。分布式并行频繁模式树(FP-growth)算法采用H
【机 构】
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国网福建省电力有限公司漳州供电公司
【基金项目】
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国家重点研发计划专项资助“物联网终端评测平台关键技术研究及标准化”(2018YFB21002)。
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智能变电站设备监控数据存储分散,主站获取设备缺陷特征的难度大,有必要通过分布式数据挖掘的方法发现设备缺陷和信号之间的关系。分布式并行频繁模式树(FP-growth)算法采用Hadoop框架和Mapreduce算法,能够快速有效地发现信号间的强关联关系。针对二次设备的缺陷特征,建立异常模型,提出遥信历史数据准备和清洗方法,滤除复归、抖动等噪声信号,并将字符串数据转换为以关键字为标识的事务数据项集。在此基础上采用分布式并行FP-growth算法挖掘各变电站历史数据库异常信号的频繁项集和强关联关系。应用结果表明
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