关联分析与机器学习结合的台区重过载预测技术

"该文提出了一种基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法，旨在解决配电网中的台区重过载问题。通过关联规则挖掘，从设备属性、用户特性、自然环境及短期负荷特性等多个角度识别重过载的影响因素，并运用机器学习构建预测模型，以实现对重过载事件的短期预测。实际数据验证显示，这种方法能更全面、系统地预测重过载事件，预测模型的命中率和准确率表现出色。" 在电力系统的配电网中，台区重过载是指配电变压器或线路负荷超过其设计容量，可能导致设备损坏、供电质量下降甚至引发安全事故。为了解决这一问题，研究者提出了结合关联分析和机器学习的方法。关联分析是一种数据挖掘技术，常用于发现数据集中不同变量之间的隐藏关系。在这里，它被用来从大量的设备信息（如变压器容量、线路状态）、用户行为（如用电习惯、负荷需求）以及环境因素（如温度、湿度）中挖掘出可能引起重过载的关联规则。 关联规则挖掘的过程通常包括Apriori算法等，可以找出频繁项集和强规则，这些规则揭示了哪些因素组合可能导致重过载。例如，可能发现高温天气和高负荷使用时段的组合更容易引发重过载。提取出这些关键影响因素后，接下来利用机器学习模型，如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)或神经网络，构建预测模型。这些模型可以根据历史数据学习并预测未来可能出现的重过载事件。 在实际应用中，该方法使用业务系统的历史数据进行训练和测试，验证其预测效果。结果表明，采用关联分析与机器学习相结合的方式，不仅能够提升预测的系统性和全面性，还能有效提高预测的准确性，降低误报和漏报的概率。这为电力公司提供了更有效的预警手段，有助于提前采取措施，避免或减轻重过载带来的影响，保障电力系统的稳定运行。 这种基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法，是将大数据分析技术应用于电力行业的典型实例，对于提升电力系统的智能运维水平具有重要意义。通过这种方法，可以为电力运营决策提供更精确的依据，同时为其他领域的故障预测和预防工作提供借鉴。