基于数据挖掘和支持向量机的配网历史量测数据校正方法

摘要

本发明涉及一种基于数据挖掘和支持向量机的配网历史量测数据校正方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、读取配网主站历史数据库中一段时间内的量测数据记录，将历史数据库中电压、电流、有功功率、无功功率等量测数据进行离散化处理；步骤2、通过Apriori算法，挖掘历史量测数据中频繁项集的强关联规则并辨识出可疑的不良数据；步骤3、构建剔除了可疑的不良量测数据的数据集合，并训练支持向量机的回归模型，将可疑不良数据对应的时刻代入回归模型，计算出拟合值，代替可疑的不良数据，完成数据校正。本发明有利于配网调度控制决策，减少不良数据对配网运行的影响，进而有助于配电自动化系统高效、稳定、安全、智能地运行。