PDF
摘要
电网风险数据挖掘时由于其数据量大、数据类型多等特性,使得电网风险数据挖掘的及时性和安全性较差。为了提高数字电网的数据利用率,提出数字电网风险数据多层级别挖掘模型构建方法。通过平均比率法处理缺失数据,结合协同过滤思想完成数据缺失值填充。采用在线字典学习算法,消除噪声数据。在三角模糊数的基础上挖掘风险过程中影响因素之间的交互关系,划分出层级关系。建立数字电网数据多层阶梯风险挖掘模型,实现数字电网数据的挖掘。实验结果表明,所提方法的风险挖掘成本系数低于0.4、挖掘风险数据量为4 800 bit且数据挖掘时间较短、挖掘的效率高。
关键词
数据挖掘
/
数字电网
/
缺失值填充
/
在线字典学习算法
/
数据风险挖掘模型
Key words
数字电网风险数据多层级别挖掘模型构建[J].
自动化技术与应用, 2025, 44(03): 96-99 DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)03-0096-04