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近年来电网上传的报警信号显著增加,呈现给调度员的报警信息也比较复杂。这些电网报警信息中存在着大量的噪声数据,会严重影响事故处理的快速性和准确性。同时,由于缺少规则推理,使调度员无法在第一时间从报警信息中提取出真正重要的信息。因此,研究电网报警分析有着重要意义,本文研究了数据挖掘技术在电网报警分析中的应用。本文首先对数据ETL技术和数据仓库理论进行了深入研究,并详细描述建立电网报警数据仓库的过程。然后,提出采用贝叶斯决策树算法用于滤除电网报警信息中的噪声数据,并具体阐述了得到去噪分类决策树和去噪分类规