基于强关联规则辨识与多模型集成的智能电能表运行状态风险评估方法

本发明公开了一种基于强关联规则辨识与多模型集成的智能电能表运行状态风险评估方法，包括以下步骤：多源采集智能电能表的历史运行数据并进行数据预处理后构建综合特征数据库；使用强关联规则辨识模型从综合特征数据库中挖掘对智能电能表有影响的特征因子；对特征因子中的连续特征使用模糊推理系统进行模糊推理，并在模糊推理的环节中进行自适应优化，得到连续特征的风险评估值；对特征因子中的离散特征在滚动时间窗内实时计算局部显著度，并通过衰减因子将局部显著度与基准显著度进行加权融合，得到离散特征的风险评估值；将连续特征的风险评估值与离散特征的风险评估值加权求和，得到最终状态风险评估结果。本发明提高了状态风险评估准确度。