尹蕊 郭江濤 王曉磊 王天軍 潘建笠

摘 要：為有效滿足智能電網(wǎng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘需求，在繼承關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘頻繁樹算法優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上完成了 FP-network模型的構(gòu)建，在一個(gè)無向網(wǎng)絡(luò)圖上對(duì)所需挖掘的信息進(jìn)行壓縮處理，在此基礎(chǔ)上完成事務(wù)項(xiàng)目關(guān)聯(lián)矩陣的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和挖掘過程。詳細(xì)介紹了在輸電線路故障分析中該關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法模型的應(yīng)用流程，該挖掘算法只需掃描一次數(shù)據(jù)庫，顯著提高了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率，該模型能夠有效滿足智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)的挖掘需求。

關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng);關(guān)聯(lián)規(guī)則;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

隨著自動(dòng)化及智能化水平的持續(xù)提升，電力系統(tǒng)中的電力數(shù)據(jù)量不斷增加，電網(wǎng)運(yùn)行需基于更高的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析過程提出了更高的要求，尤其是不良數(shù)據(jù)的及時(shí)檢測(cè)和辨識(shí)。目前應(yīng)用處理不斷增加的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)仍面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)可視化、存儲(chǔ)及處理的實(shí)時(shí)性和效率、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效融合等方面，為保障智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行、充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，本研究主要對(duì)面向智能電網(wǎng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了設(shè)計(jì)。

1 現(xiàn)狀分析

我國已相繼完成了特高壓和超高壓輸電線路的建設(shè)，電網(wǎng)規(guī)模及復(fù)雜程度不斷增加，智能電網(wǎng)管理過程中的用電預(yù)測(cè)、設(shè)備故障診斷等問題均需基于電力相關(guān)數(shù)據(jù)的處理完成，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法（包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等）雖已取得了不錯(cuò)的效果，但隨著各輸電網(wǎng)區(qū)域間聯(lián)系日益緊密以及實(shí)際應(yīng)用的不斷擴(kuò)展，輸電網(wǎng)線路信息隨之增多，導(dǎo)致電力系統(tǒng)故障頻繁發(fā)，電力系統(tǒng)故障呈現(xiàn)出復(fù)雜多樣化特點(diǎn)，而電網(wǎng)故障的各屬性間存在不同程度的關(guān)聯(lián)性，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法大多建立在充足的數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上，對(duì)于較為稀疏分散的源領(lǐng)域數(shù)據(jù)會(huì)由于欠擬合問題的存在而難以有效滿足實(shí)際工作對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘需求。將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法運(yùn)用于歷史故障信息中，通過分類和研究故障數(shù)據(jù)獲取潛在聯(lián)系，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的診斷和預(yù)測(cè)分析過程，以確保輸電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行[1]。

2 FP-network模型

Agrawal等提出的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠在大量歷史數(shù)據(jù)中完成相關(guān)關(guān)聯(lián)性的尋找（包括頻繁項(xiàng)或?qū)傩蚤g的關(guān)聯(lián)），目前較為常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法為FP-Tree（頻繁模式樹）和Apriori算法，需尋找大量侯選項(xiàng)目集的Apriori算法在數(shù)據(jù)庫較大的情況下易出現(xiàn)組合爆炸問題，并且需對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行多次掃描。通過FP-Tree 產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集（J.Han提出）可彌補(bǔ)Apriori算法的不足，該算法在FP-Tree上壓縮處理數(shù)據(jù)庫（提供頻繁項(xiàng)集），并始于初始后綴模式完成條件模式基的構(gòu)造以及條件FP-Tree的形成，然后在該樹上遞歸的進(jìn)行挖掘，無需產(chǎn)生候選項(xiàng)，頻繁模式通過遞歸訪問 FP-Tree產(chǎn)生，僅需遍歷2 次事務(wù)數(shù)據(jù)庫，分別完成頻繁 1-項(xiàng)集及FP-Tree的創(chuàng)建。FP-Tree算法較難實(shí)現(xiàn)，雙向遍歷數(shù)據(jù)庫不利于數(shù)據(jù)庫更新的處理，因需不斷遞歸地生成“樹”增加了挖掘過程的時(shí)空復(fù)雜度。為此本研究通過在FP-network上壓縮所需數(shù)據(jù)（提供頻繁項(xiàng)集）及其形成的關(guān)聯(lián)矩陣實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和挖掘過程，無需產(chǎn)生候選項(xiàng)及數(shù)據(jù)庫重復(fù)掃描，更加適用于智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的復(fù)雜規(guī)律的挖掘[1]。

2.1 FP-network模型的建立

電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫主要體現(xiàn)在事務(wù)和項(xiàng)目間的關(guān)聯(lián)，事務(wù)數(shù)據(jù)庫如表1所示。

2.2 FP-network的矩陣形式的構(gòu)建

為使上述網(wǎng)絡(luò)圖形式存在的問題得以有效解決，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)采取了路徑-節(jié)點(diǎn)（對(duì)應(yīng)智能電網(wǎng)電力系統(tǒng)的事務(wù)和項(xiàng)目）關(guān)聯(lián)矩陣的表示方式，具體由T=f（B，I）表示，假設(shè)，事務(wù)集合與項(xiàng)目集合分別由T和I表示，事務(wù)-項(xiàng)目關(guān)聯(lián)矩陣由矩陣B表示（由bij代表的元素構(gòu)成，其中i=1，2…，9、 j= 1，2，…，5），bij定義為：在事務(wù)i同項(xiàng)目j相關(guān)聯(lián)的情況下bij取值為1，否則bij為0，以表1為依據(jù)建立如下關(guān)聯(lián)矩陣[4]。

在生成關(guān)聯(lián)矩陣過程中，由于智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)通常表現(xiàn)為項(xiàng)目數(shù)目遠(yuǎn)小于事務(wù)數(shù)目，矩陣的時(shí)間復(fù)雜度近似為事務(wù)數(shù)目，數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)受到存儲(chǔ)和布爾矩陣B和I的轉(zhuǎn)換顯著節(jié)省了內(nèi)存空間。

2.3 FP-network算法步驟

通過FP-network算法的使用使關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘過程得以有效簡(jiǎn)化，具體步驟為：首先給定由Smin表示的最小支持度閾值，然后對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行掃描，在Smin大于fj的情況下將第j個(gè)節(jié)點(diǎn)信息刪除，在此基礎(chǔ)上完成矩陣B、I的構(gòu)建;接下來找到非零的nk，并以第k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為挖掘初始節(jié)點(diǎn)，矩陣B中僅保留 bik取值1的節(jié)點(diǎn)k的路徑構(gòu)成集合I（I={i|bik=1}），以點(diǎn)k前的節(jié)點(diǎn)信息作為保留內(nèi)容，從而構(gòu)成新的B、I矩陣;對(duì)于節(jié)點(diǎn)k在Smin小于nk的情況下，則將其作為頻繁項(xiàng)集的一個(gè)元素，Smin大于等于nk則刪去此節(jié)點(diǎn)信息，形成新的B、I矩陣，重新進(jìn)行上述操作直至挖掘完全部 nk為非零的節(jié)點(diǎn)。以表1為依據(jù)取Smin=2，節(jié)點(diǎn)頻數(shù)均超過2的I1-I5的所有節(jié)點(diǎn)信息均保留下來，以節(jié)點(diǎn)I3作為挖掘起始點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)I3在矩陣B中對(duì)應(yīng)第3列，第3、5、6、7、8、9行的元素均為1需保留，得到新的矩陣表達(dá)式如下[5]。

3 基于FP-network算法的智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)算例分析

本研究通過設(shè)置對(duì)比實(shí)驗(yàn)介紹基于FP-network算法的智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘過程，實(shí)驗(yàn)環(huán)境選用Windows 10操作系統(tǒng)、CPU為Intel（R）Core（TM），結(jié)合運(yùn)用Anaconda平臺(tái)和python開發(fā)語言，完成對(duì)FP-network、Apriori、FP-Tree三種算法的測(cè)試過程，傳統(tǒng)以估計(jì)后的算法為主的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)方法的計(jì)算量較大，且易出現(xiàn)"殘差淹沒/污染"問題，為此需在估計(jì)前檢測(cè)辨識(shí)出不良數(shù)據(jù)，具體以輸電線路故障分析中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用為例，并以某電力公司提供的輸電線路故障信息作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，預(yù)處理2010—2017年的歷史數(shù)據(jù)（包括除噪、清洗、過濾等）獲取有效信息共1 276條，構(gòu)成線路典型故障事務(wù)數(shù)據(jù)庫，通過復(fù)制真實(shí)事務(wù)信息獲取事務(wù)數(shù)據(jù)庫（包含127 600條信息）以便更好的滿足算法測(cè)試需求。由于其他屬性本身就是離散變量，僅需離散處理數(shù)據(jù)庫的“時(shí)間”屬性，根據(jù)實(shí)際分析需要可不考慮年份信息，春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12月至次年2月）分別由T1、T2、T3、T4表示，預(yù)處理后的結(jié)果如表2所示[6]。

在Smin=0.5%且實(shí)驗(yàn)環(huán)境相同的情況下，對(duì)在不同規(guī)模數(shù)據(jù)庫下三種算法的運(yùn)行速率進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，如圖1所示。

相比于其他2種算法本研究算法的運(yùn)行速率最優(yōu)，隨著數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增大FP-network的優(yōu)勢(shì)更加明顯。支持度的改變會(huì)改變頻繁項(xiàng)集的規(guī)模（對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫的規(guī)模不產(chǎn)生影響），在不同支持度下（包括最小支持度）采用數(shù)據(jù)庫（包含127 600條信息）對(duì)算法性能及執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行測(cè)試，如圖2所示。

結(jié)果表明在不同支持度下相比于其他兩種算法本研究算法的運(yùn)行速率最優(yōu)，3種算法的執(zhí)行時(shí)間在調(diào)低最小支持度后均增加，但FP-network算法的運(yùn)行速率變化幅度最小，能夠較好地應(yīng)對(duì)支持度的變化。證明了FP-network算法的性能優(yōu)勢(shì)，能夠有效滿足智能電網(wǎng)電力系統(tǒng)的大型數(shù)據(jù)庫的實(shí)時(shí)性處理需求。

取Smin=0.5%分析故障信息數(shù)據(jù)庫并獲取全部的頻繁項(xiàng)集，在此基礎(chǔ)上對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則做進(jìn)一步挖掘，所獲取的上百條關(guān)聯(lián)規(guī)則中并非全部都有價(jià)值，部分關(guān)聯(lián)性極弱的規(guī)則沒有實(shí)際的意義，通過使用計(jì)算規(guī)則置信度方法完成置信度超過75%的規(guī)則的篩選，部分結(jié)果如表3所示。

根據(jù)實(shí)際電力知識(shí)及獲取的挖掘結(jié)果即可對(duì)智能電網(wǎng)中的線路故障情況進(jìn)行分析，找到薄弱環(huán)節(jié)并據(jù)此提出改進(jìn)措施和方案：對(duì)于規(guī)則1，在3—5月份（春季）該省中部地區(qū)220 kV線路出現(xiàn)了導(dǎo)線及地線舞動(dòng)，需做好相關(guān)預(yù)防措施;對(duì)于規(guī)則2，在6—8月該省南部地區(qū)出現(xiàn)了較多的導(dǎo)線及地線故障，主要由因外力破壞導(dǎo)致，需采取措施杜絕違規(guī)施工;對(duì)于規(guī)則3，在12月至次年2月，該省中部地區(qū)的500 kV出現(xiàn)了主要有絕緣子故障引起的線路故障，需檢修部門有針對(duì)性地對(duì)中部地區(qū)增加冬季巡查;對(duì)于規(guī)則 4，東部110 kV線路故障主要由導(dǎo)線及地線故障引發(fā)，需對(duì)脆弱地區(qū)的線路布局等進(jìn)行優(yōu)化處理;對(duì)于規(guī)則5，3—5 月是該省線路（以中部地區(qū)的500 kV線路為主）覆冰故障的集中發(fā)生期，需中部地區(qū)在此時(shí)段內(nèi)加強(qiáng)線路監(jiān)測(cè)并及時(shí)進(jìn)行處理[7]。

4 總結(jié)

為進(jìn)一步完善現(xiàn)有關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，本研究根據(jù)智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)發(fā)展需求未處理更加適用的FP-network模型的構(gòu)建，F(xiàn)P-network模型繼承了FP-Tree算法的優(yōu)點(diǎn)，適用于分類（離散）變量，需先離散化處理事務(wù)數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)壓縮于一個(gè)無向網(wǎng)絡(luò)圖上，只需掃描1次原數(shù)據(jù)庫，并采取矩陣式的存儲(chǔ)形式，顯著擴(kuò)大了存儲(chǔ)的事務(wù)規(guī)模。使智能電網(wǎng)中的大型數(shù)據(jù)庫在時(shí)間和空間上的復(fù)雜度得到顯著降低，在簡(jiǎn)化被挖掘數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)過程的同時(shí)，提高了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的效率，能夠有效滿足智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘需求。

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（收稿日期：2019.09.23）