基于改进序列模式挖掘算法的告警关联模型

在电力故障发生时,会产生大量的电力故障告警信息数据,如何从电力故障告警信息中挖掘出可靠的关联规则,对后续电力的调度运维有着重要的影响。广义序列模式（Generalized Sequential Pattern,GSP）算法通过增加时间上的约束条件提高算法的效率,适合应用于电力故障告警信息挖掘的场景。针对GSP算法中的关键参数多和不同的参数组合影响算法的准确性和可靠性的问题,将遗传算法与GSP算法相结合,自适应地得到一组较好的参数,将参数代入GSP算法,从而得到更加可靠的关联规则,以此来解决在电力故障告警信息应用中很难为不同的数据集找到合适的参数组合的问题。通过实例验证,电力故障告警信息数据应用遗传算法结合GSP算法能够有效地得到更加准确和可靠的计算结果。