基于自适应FP_Growth算法的电能表故障分析

摘要：

2013～2018年,天津市电力公司共拆回14×104台故障电能表,并构建了电能表故障信息库.对信息库进行数据挖掘,对提高电力行业服务能力、保障用户用电稳定性具有重要意义.使用FP_Growth算法对故障电能表故障数据库进行关联性分析.针对FP_Growth算法需要人为设定阈值的缺点,引入自适应的方法进行阈值设定,按照权重调整支持度.对电能表故障类型与故障影响因素进行关联性分析,得出结论:13版电能表在多方面性能上有所改进,可考虑逐渐替代09版电能表;时钟电池电压低与时钟故障组合是电能表的最高发故障.因此,电能表电池性能仍是需要改进的主要方向.

关键词：数据挖掘、FP_Growth算法、自适应阈值、电能表、故障分析

所属期刊栏目：19

分类号：TM933

资助基金：国网公司总部科技项目KJ18-1-39

在线出版日期：2019-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：172-178