The invention discloses a method for mining association rules based on adaptive energy solution polymerization method, the method comprises the following steps: S1, at the time of sampling, collecting equipment according to certain sampling frequency for electric energy data acquisition and polymerization, polymerization of energy data preprocessing; S2, according to the use of electrical appliances under different working conditions at least the same feature is established by state electric characteristics database; S3, according to the electrical state characteristics database, prior knowledge, get frequent itemsets; S4, by frequent itemsets in association rule mining, strong association rules. The present invention from frequent itemsets for each possible association rule mining association rules, find the strong association rules, the use of strong association rules, polymerization energy data of a certain moment after the sampling time of solution polymerization, the time to find the most likely use of electrical appliances or appliance combination, effective management and solve the family the overall energy consumption, avoid the peak point.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源管理
,具体涉及一种基于自适应关联规则挖掘的能源解聚合方法。
技术介绍
能源的解聚合是指在不增加新的测量设备的情况下,对家庭采集设备中聚合的能耗数据进行分析,解析出单个用电器的能耗情况,给出用电器级的能耗信息的方法。现有技术中关于能源解聚合算法主要存在如下问题:1、从智能采集设备或其他智能设备聚合的能耗数据中解析出单个用电器的耗能情况,需要增加额外的传感器或者其他测量设备,投入成本较高;2、在一个家庭或是商业建筑中作能源的解聚合时,需要提取用电器的特征如功率、电流、功率因子等,当提取的特征相同时如以功率做特征,出现相同功率用电器或是用电器组合时,不能很好的解析出用电器的能耗信息;3、在监测的所有用电器中,大功率的用电器工作时的波动情况往往会影响小功率用电器的识别,依次一般不对小功率用电器进行识别,认为小功率通电器对聚合总线上的数据影响较小,但是现在生活中小功率、低功率用电器越来越多,对小功率用电器的识别同样具有重要意义,且随着家用电器的增加计算复杂度也在增加。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷,本专利技术的目的在于提供一种基于自适应关联规则挖掘的能源解聚合方法,能够很好的解析出用电器的能耗信息,在保证解析的准确度的同时降低计算复杂度。为达到以上目的,本专利技术采取的技术方案是:一种基于自适应关联规则挖掘的能源解聚合方法,该方法包括如下步骤:S1,在采样时间内,采集设备按照一定的采样频率采集用电器的聚合能量数据,并对聚合能量数据预处理;S2,根据用电器不同工作状态下的至少同一特征建立用电器状态特征数据库;S3,根据用电器状态特征数 ...
【技术保护点】
一种基于自适应关联规则挖掘的能源解聚合方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:S1,在采样时间内,采集设备按照一定的采样频率采集用电器的聚合能量数据,并对聚合能量数据预处理;S2,根据用电器不同工作状态下的至少同一特征建立用电器状态特征数据库;S3,根据用电器状态特征数据库,进行先验知识的学习,得到频繁项集;S4,由频繁项集进行关联规则的挖掘,得到强关联规则。
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应关联规则挖掘的能源解聚合方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:S1,在采样时间内,采集设备按照一定的采样频率采集用电器的聚合能量数据,并对聚合能量数据预处理;S2,根据用电器不同工作状态下的至少同一特征建立用电器状态特征数据库;S3,根据用电器状态特征数据库,进行先验知识的学习,得到频繁项集;S4,由频繁项集进行关联规则的挖掘,得到强关联规则。2.如权利要求1所述的一种基于自适应关联规则挖掘的能源解聚合方法,其特征在于:还包括S5,在采样时间后,采集设备按照一定的采样频率采集到的聚合能量数据,使用S4的强关联规则进行解聚合,并根据电器状态特征数据库得到用电器的组合及工作状态。3.如权利要求1所述的一种基于自适应关联规则挖掘的能源解聚合方法,其特征在于,先验知识的学习,具体步骤如下:S31,根据采样时间内的聚合能量数据确定采集设备采集的所有用电器的数量和所有用电器的所有工作状态N,并根据所有用电器的所有工作状态构建所有的可能项集n,其中n为n≤N的自然数;S32,计算所有的可能项集n的支持度,预设与可能项集n对应的频繁项集阈值;S33,将所有的可能项集n的支持度与可能项集n对应的预设频繁项集阈值逐一做比较,若可能项集n的支持度大于预设阈值,则可能项集n为频繁项集n,反之,则为非频繁项集,其中,当n=0时,即所有用电...
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