基于多维关联信息的电压暂降治理需求识别

作者：汪颖; 王曼; 陈韵竹^*; 肖先勇; 刘可; 车克杉

来源：电网技术, 2022, 46(11): 4391-4402.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2021.2331

• 电压暂降
• 需求识别
• 最优特征
• 关联规则
• 自适应FP-Growth算法

准确识别用户的电压暂降治理需求，有助于指导用户的电压暂降治理精准投资决策，保证电网公司优质供电服务的顺利推进。基于用户的多维关联信息，提出用户电压暂降治理需求识别模型。首先，构建用户电压暂降治理需求特征库，包括特征指标定义、条件特征和结果特征的计算方法。其次，对连续特征进行离散化处理，筛选出用于需求识别的最优特征，建立需求识别决策表。然后，提出自适应频繁模式增长(frequent-pattern growth,FP-Growth)算法提取关联规则，并提出改进的余弦相似度方法匹配关联规则，识别用户电压暂降治理需求。最后，基于60个中小型工业用户数据，验证了所提模型的有效性与正确性。

• 单位
  国网青海省电力公司电力科学研究院; 四川大学