买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：国网新疆电力有限公司营销服务中心

摘要：本发明涉及基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，包括以下步骤：S1、数据收集与整备：建立一个齐全、精确的数据集，以便后续步骤可以在可信赖的信息上进行操作，需要对电力系统运行的各种参数进行全面捕获，确保分析的准确性和完整性；S2、深度数据预处理：将原始数据集转换成适合分析的格式，并增强数据质量。本发明可以系统化地挖掘现有数据报告与故障信息之间的潜在关联，加快并自动化故障检测过程，从而降低人为错误并提高运维效率。此外，这种方法能深入分析数据，揭示与故障特征匹配的原因和对策建议，增强对未来潜在问题的预警能力，并确保电网故障的诊断准确性和完整性。

主权项：1.基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集与整备：建立一个齐全、精确的数据集，以便后续步骤可以在可信赖的信息上进行操作，要对电力系统运行的各种参数进行全面捕获，确保分析的准确性和完整性；S2、深度数据预处理：将原始数据集转换成适合分析的格式，并增强数据质量，这一阶段为数据挖掘和智能分析打下坚实基础，确保进一步步骤的准确性和高效性；S3、数据探索性分析：利用统计学方法来概括数据的主要特征，同时使用可视化工具来揭示数据中的模式、趋势和异常值，这个阶段是为了建立直观理解并导向后续的高级分析和建模策略；S4、矩阵构建：创建一个能将故障特征和实例紧密相关联的结构化矩阵，这个矩阵是后续频繁项集生成和关联规则挖掘阶段的基础，旨在实现数据从最初带有故障特征的非结构化形式到结构化和易于分析的格式的转变；S5、频繁项集生成：识别出在数据集中频繁出现的模式或属性组合，这一步不仅为下一步的关联规则挖掘提供必要的输入，而且能够揭示可能导致故障的潜在因素组合；S6、关联规则挖掘：识别出变量之间的有意义的关联模式，这些模式反映了变量之间可能的因果联系，在电力系统数据分析中，通过关联规则挖掘，我们可以发现导致电力故障的潜在因素及其相互之间的关系，有助于预见和预防未来可能发生的故障；S7、智能故障诊断：利用关联规则和先前提取的故障特征，实现对电力系统实时数据的监测和分析，此步骤的核心是将监测到的数据与关联规则库进行匹配，以快速识别潜在的故障模式，该过程关键在于实现自动化的故障识别和分析，减少人工参与，提高故障检出速度和精度，确保及时响应和处理；S8、系统验证与优化：通过模拟和实际数据测试来验证系统的性能，以及根据评估结果对系统进行调整和优化，该阶段的目标是提升系统的稳定性、准确性和速度，从而在实际操作中实现可靠的自动化故障诊断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网新疆电力有限公司营销服务中心 基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法