智能电网大数据关联挖掘：FP-network模型提升效率

本文主要探讨了面向智能电网大数据的关联规则挖掘问题，针对现有关联规则挖掘方法，如FP-Tree算法在实际应用中遇到的困难，如算法实现复杂度高和难以处理数据库更新等问题，提出了一种新的数据结构和挖掘模型——频繁模式网络（FP-network）。FP-network模型通过将关联规则挖掘所需的信息压缩到一个无向网络图中，构建事务项目关联矩阵，实现了高效的数据存储和挖掘。 该模型的设计旨在克服传统方法的局限性，特别适合处理智能电网大数据场景下大规模、多类型、快速变化的数据。作者以输电线路故障分析为例，展示了FP-network算法在实际应用中的效果。实验结果显示，相比于FP-Tree算法，FP-network算法不仅保留了其优点，如挖掘效率高，而且仅需扫描数据库一次，大大降低了维护和更新数据库的复杂性，从而显著提高了智能电网大数据关联规则挖掘的性能和效率。 关键词包括：智能电网、大数据、关联规则、FP-Tree算法和FP-network算法。文章还提到了该研究得到了国家自然科学基金的资助，强调了在当前智能电网建设背景下，利用大数据进行有效数据分析和决策支持的重要性。 本文的研究成果为智能电网的大数据分析提供了一个新颖且实用的工具，对于提升电力行业的运营效率和决策质量具有重要意义。