[發明專利]一種時間序列數據流中的關聯規則的挖掘方法

有效

• 申請號: 201310676175.X
• 申請日: 2013-12-11
• 公開（公告）號: CN103676645A
• 公開（公告）日: 2014-03-26
• 發明（設計）人: 朱亞清;羅嘉;陳世和;陳華忠;張春慨;張曦;葉向前;史玲玲;吳樂;劉哲
• 申請（專利權）人: 廣東電網公司電力科學研究院
• 主分類號: G05B13/00
• 分類號: G05B13/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王茹;曾旻輝

1.一種基于關聯規則挖掘的鍋爐控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

采集鍋爐狀態數據；

對數據進行預處理，將數據進行分段線性化逼近，轉化為二維空間中的向量，再將其擬合時間序列，對每段時間序列進行聚類，再將時間序列流轉變為事務流；

建立全局滑動窗口頻繁項集樹SWFI-tree和局部SWFI-tree，將局部SWFI-tree的信息添加到全局SWFI-tree，修剪全局SWFI_tree；

根據FP-growth算法生成頻繁項集；

利用預先設置的置信度，由頻繁項集生成關聯規則；

利用所述關聯規則預測指定時間過后鍋爐的各參數的變化狀態與趨勢；

根據預測結果提前修改參數，控制鍋爐運行。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將時間序列流轉變為事務流的步驟進一步包括：將多元時間序列流上每個元的拐點進行X軸投影，然后在投影點對所有的時間序列流進行切割，將每個切割段內的數據作為一個事務。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述在將時間序列流轉變為事務流步驟之前，將每段時間序列用一個符號代替，在不同流上的近似的時間序列用同一個符號進行代替，并將所在流的序號作為其前綴。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述SWFI-tree的節點包括若干數據域：item_name,count,segnum,nodelink,parentnode和childnodes，其中

item_name表示節點的名稱；

count表示從根節點算起到目前節點的路徑上所有的元素的支持度計數；

segnum表示時間序列流的序列號；

nodelink表示指向與此節點有相同item_name值的節點的指針；

parentnode表示指向本節點父節點的指針；

childnodes表示指向子節點的指針集合。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將局部SWFI-tree的信息添加到全局SWFI-tree步驟之后，刪除局部SWFI-tree。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述修剪全局SWFI_tree步驟進一步包括：刪除過時模式。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述修剪全局SWFI_tree步驟進一步包括：更新全局SWFI-tree的項目頭表的計數，以及鏈接指針，同時相應的更新SWFI-tree。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述修剪全局SWFI_tree步驟進一步包括：刪除非頻繁模式。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述修剪全局SWFI_tree步驟進一步包括：更新項目頭表的相關信息。

10.一種基于關聯規則挖掘的鍋爐控制裝置，其特征在于，所述裝置包括以下步驟：

采集模塊，用于采集鍋爐狀態數據；

預處理模塊，用于對數據進行預處理，將數據進行分段線性化逼近，轉化為二維空間中的向量，再將其擬合時間序列，對每段時間序列進行聚類，再將時間序列流轉變為事務流；

SWFI-tree建立模塊，用于建立全局滑動窗口頻繁項集樹SWFI-tree和局部SWFI-tree，將局部SWFI-tree的信息添加到全局SWFI-tree，修剪全局SWFI_tree；

頻繁項集生成模塊，用于根據FP-growth算法生成頻繁項集；

關聯規則生成模塊，用于利用預先設置的置信度，由頻繁項集生成關聯規則；

預測模塊，用于利用所述關聯規則預測指定時間過后鍋爐的各參數的變化狀態與趨勢；

參數修改模塊，用于根據預測結果提前修改參數，控制鍋爐運行。