基于FP-Growth算法的计量主站告警分析研究

随着电力企业信息技术的广泛应用,计量主站系统产生数量庞大和种类繁多的告警信息,缺乏多个告警事件之间的关联分析方法,因而造成误报、漏报等问题。基于计量系统中的历史告警数据,通过引入库尔钦斯基度量以及不平衡比,改进FP-Growth算法,排除关联规则挖掘过程中无意义关联规则的影响,确定计量主站告警的识别方法。结果表明:FP-Growth算法挖掘计量主站告警的关联规则准确率达到了91.2%,算法准确度较高;构建的FP-Growth算法挖掘计量主站告警关联规则具有较高的实际应用价值,剔除外部干扰因素的影响,协助电网公司更加精准地发现计量主站告警源,高效排查并解决计量主站告警,保障电网稳定运行。