尹蕊 郭江涛 王晓磊 王天军 潘建笠

摘 要：为有效满足智能电网的关联规则挖掘需求，在继承关联规则挖掘频繁树算法优势的基础上完成了 FP-network模型的构建，在一个无向网络图上对所需挖掘的信息进行压缩处理，在此基础上完成事务项目关联矩阵的构建，实现数据的存储和挖掘过程。详细介绍了在输电线路故障分析中该关联规则挖掘算法模型的应用流程，该挖掘算法只需扫描一次数据库，显著提高了关联规则挖掘的效率，该模型能够有效满足智能电网大数据间关联的挖掘需求。

关键词：智能电网;关联规则;挖掘算法;FP-network算法

Abstract：In order to effectively meet the needs of association rules mining in smart grids， this study completed the construction of the FP-network model by inheriting the advantages of association tree mining frequent tree algorithm， and compressed the information to be mined on an undirected network graph. On the basis of this， the paper completed the construction of the transaction item association matrix， realized the data storage and mining process. It also introduced in detail the application process of the association rule mining algorithm model in the transmission line fault analysis. The mining algorithm only needs to scan the database once. The efficiency of mining association rules is significantly improved， and the model can effectively meet the needs of mining big data associations in smart grids.

Key words：smart grid;association rules;mining algorithm;FP-network algorithm

0 引言

隨着自动化及智能化水平的持续提升，电力系统中的电力数据量不断增加，电网运行需基于更高的实时数据质量实现，进而对数据的处理和分析过程提出了更高的要求，尤其是不良数据的及时检测和辨识。目前应用处理不断增加的智能电网数据时仍面临着严峻的挑战，主要表现在数据可视化、存储及处理的实时性和效率、多源异构数据的有效融合等方面，为保障智能电网的安全稳定运行、充分发挥大数据的作用，本研究主要对面向智能电网的关联规则挖掘算法进行了设计。

1 现状分析

我国已相继完成了特高压和超高压输电线路的建设，电网规模及复杂程度不断增加，智能电网管理过程中的用电预测、设备故障诊断等问题均需基于电力相关数据的处理完成，传统的数据挖掘算……