本发明属于输电线路雷害关联挖掘技术，尤其涉及一种输电线路雷击故障关联规则挖掘方法、装置及电子设备。
背景技术：
1、据统计，输电线路故障有相当一部分是由雷害引起的，并且在电网电能传输走向高压大容量传输发展方向的背景下，输电线路杆塔的高度和走廊宽度也逐渐增加，其在雷雨天气下遭受雷击从而造成输电线路故障的可能性也逐渐变大。
2、若想对线路走廊区域的雷害风险进行研究从而提高线路安全稳定运行的能力，就要确定不同线路走廊区域的地形及气象因素与该区域地闪活动的关系。地形及气象因子对于电网雷害的影响不是一种单一的决定关系，而是通过多种影响因子产生作用的，不同影响因子也不是单独发生作用，而是通过多个因子发生耦合的方式对线路走廊区域的雷害特征产生影响。大数据算法等理论，从事物自身所产生的大量数据出发，挖掘其中蕴含的关联规律，从大数据集中挖掘出的关联与规律是经过产生大数据所需要的时间尺度所验证过的，故而对事物的认知、改造与预测是具有实用价值的。
3、现有的关联挖掘算法在输电线路雷击故障上应用局限，处理大规模高维数据效率低，生成的关联规则过于复杂影响实际应用。
技术实现思路
1、基于此，本发明旨在提出一种输电线路雷击故障关联规则挖掘方法、装置及电子设备，为输电线路的防雷工作和改造提供理论依据。
2、第一方面，本发明提供一种输电线路雷击故障关联规则挖掘方法，包括：
3、获取目标地区内杆塔对应的雷击跳闸数据和特征因子数据；
4、根据雷击跳闸数据和特征因子数据计算各特征因子与雷击故障的关联度，得到雷害关联度矩阵；
5、确定各特征因子的权重，根据各特征因子的权重和雷害关联度矩阵计算得到加权雷害关联度矩阵；
6、基于加权雷害关联度矩阵利用证据理论计算各特征因子影响输电线路雷击故障的确信度，根据确信度挖掘输电线路雷击故障的关联规则。
7、进一步地，根据雷击跳闸数据和特征因子数据计算各特征因子与雷击故障的关联度，得到雷害关联度矩阵包括：
8、对特征因子数据进行离散化处理，得到各特征因子对应的类别或划分区间；
9、利用经过离散化处理的特征因子数据计算各特征因子对各杆塔发生输电线路雷击故障的置信度，置信度的计算如下：
10、
11、式中，是关联规则的前项，表示特征因子，表示包括特征因子的事务数，事务表示第个特征因子的第类别或划分区间造成第个杆塔发生输电线路雷击故障；
12、以置信度为矩阵元素构建雷害关联度矩阵，矩阵元素表示第个特征因子与第个杆塔发生输电线路雷击故障的关联度。
13、进一步地，确定各特征因子的权重包括：
14、利用熵权理论根据各特征因子的信息熵确定与特征因子对应的权重。
15、进一步地，根据各特征因子的权重和雷害关联度矩阵计算得到加权雷害关联度矩阵包括：
16、对雷害关联度矩阵g进行如下归一化处理得到归一化关联度矩阵y，
17、
18、式中，表示雷害关联度矩阵的矩阵元素，表示特征因子的数量，表示目标地区内杆塔的数量；
19、根据归一化关联度矩阵y计算熵值矩阵e，
20、
21、式中，表示第个特征因子的熵值；
22、利用熵值矩阵e计算权重矩阵w如下：
23、
24、式中，表示第个特征因子的权重；
25、对归一化关联度矩阵和熵值矩阵作如下矩阵相乘运算，得到加权雷害关联度矩阵
26、
27、式中，表示第个特征因子与第个杆塔发生输电线路雷击故障的加权关联度。
28、进一步地，基于加权雷害关联度矩阵利用证据理论计算各特征因子影响输电线路雷击故障的确信度，根据确信度挖掘输电线路雷击故障的关联规则包括：
29、根据加权雷害关联度矩阵计算各特征因子与各杆塔关联的灰色关联系数；
30、以杆塔为证据体，利用证据理论结合灰色关联系数，计算各特征因子在各个杆塔输电线路雷击故障的基本信度分配值，基于dempster合成规则融合以各杆塔为证据体的基本信度分配值，得到各特征因子影响输电线路雷击故障的确信度；
31、根据各特征因子的确信度挖掘输电线路雷击故障的关联规则，确信度的值越大，其对应的特征因子与输电线路雷击故障的关联性越大。
32、进一步地，确信度的计算还包括：
33、根据各特征因子影响输电线路雷击故障的确信度计算无倾向确信度值，无倾向确信度值的值越小，表示各特征因子影响输电线路雷击故障的确信度计算准确度越高。
34、进一步地，特征因子数据包括环境特征因子和线路特征因子，环境特征因子包括目标地区气象数据和地理数据，线路特征因子包括导线类型、绝缘子类型和状态、电压等级、杆塔高度、杆塔型号、档距长度。
35、第二方面，本发明提供一种关联规则挖掘装置，用于挖掘输电线路雷击故障的关联规则，包括：
36、数据获取模块，用于获取目标地区内杆塔对应的雷击跳闸数据和特征因子数据；
37、关联度计算模块，用于根据雷击跳闸数据和特征因子数据计算各特征因子与雷击故障的关联度，得到雷害关联度矩阵；
38、加权关联度计算模块，用于确定各特征因子的权重，根据各特征因子的权重和雷害关联度矩阵计算得到加权雷害关联度矩阵；
39、关联挖掘模块，用于基于加权雷害关联度矩阵利用证据理论计算各特征因子影响输电线路雷击故障的确信度，根据确信度挖掘输电线路雷击故障的关联规则。
40、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器，当计算机可执行指令被所述处理器执行时使得该设备执行第一方面提供的输电线路雷击故障关联规则挖掘方法的各个步骤。
41、第四方面，本发明提供一种可读存储介质，存储有计算机可执行程序，当该程序被执行时可实现第一方面提供的输电线路雷击故障关联规则挖掘方法的各个步骤。
42、从以上技术方案可以看出，本发明具有如下有益效果：
43、本发明提出了一种基于证据理论的输电线路雷击故障关联规则挖掘方法、装置及电子设备，提出了一种新的关联规则挖掘方法，考虑环境特征因子以及线路特征因子计算各特征因子与输电线路雷击故障的关联度值，基于证据理论根据关联度计算值挖掘各特征因子与线路雷击故障之间的关联性，从而得到造成输电线路雷击故障的关联规则，以此为架空输电线路的防雷预警及改造工作提供理论依据。
1.一种输电线路雷击故障关联规则挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述雷击跳闸数据和特征因子数据计算各特征因子与雷击故障的关联度，得到雷害关联度矩阵包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各所述特征因子的权重包括如下过程：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述特征因子的权重和雷害关联度矩阵计算得到加权雷害关联度矩阵包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述加权雷害关联度矩阵利用证据理论计算各所述特征因子影响输电线路雷击故障的确信度，根据所述确信度挖掘输电线路雷击故障的关联规则包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确信度的计算还包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述特征因子数据包括环境特征因子和线路特征因子；
8.一种关联规则挖掘装置，其特征在于，用于挖掘输电线路雷击故障的关联规则，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器，当计算机可执行指令被所述处理器执行时使得该设备执行如权利要求1~7任一项所述的输电线路雷击故障关联规则挖掘方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行程序，当该程序被执行时可实现如权利要求1~7任一项所述的输电线路雷击故障关联规则挖掘方法。
