基于机器学习的调度操作行为挖掘与推荐技术研究及应用

吴自博; 王波; 陈清; 郭耀松; 赵京虎; 闪鑫

doi:10.7500/AEPS20210625005

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基于机器学习的调度操作行为挖掘与推荐技术研究及应用

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于机器学习的调度操作行为挖掘与推荐技术研究及应用
- Research and Application of Dispatch Operation Behavior Mining and Recommendation Technologies Based on Machine Learning
- 电力系统自动化 2022年46卷第8期页码：181-188
- 作者机构：
  
  1.南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），江苏省南京市 211106
  2.国电南瑞科技股份有限公司，江苏省南京市 211106
  3.智能电网保护和运行控制国家重点实验室，江苏省南京市 211106
- 作者简介：
  
  吴自博(1991—)，男，通信作者，硕士，主要研究方向：大数据技术在电力调度系统中的研究与应用。E-mail：wuzibo2019@163.com
  王波(1981—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：人工智能在调度自动化技术中的研究与应用开发。E-mail：wwwbo1981@163.com
  陈清(1994—)，男，硕士，主要研究方向：人工智能在调度自动化技术中的研究与应用开发。E-mail：small_persimmon@163.com
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20210625005
  中图分类号：
- 收稿：2021-06-25，
  
  修回：2021-10-28，
  
  网络出版：2022-01-10，
  
  纸质出版：2022-04-25
- 稿件说明：
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吴自博,王波,陈清等.基于机器学习的调度操作行为挖掘与推荐技术研究及应用[J].电力系统自动化,2022,46(8):181-188.

WU Zibo,WANG Bo,CHEN Qing,et al.Research and Application of Dispatch Operation Behavior Mining and Recommendation Technologies Based on Machine Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(8):181-188.
吴自博,王波,陈清等.基于机器学习的调度操作行为挖掘与推荐技术研究及应用[J].电力系统自动化,2022,46(8):181-188. DOI： 10.7500/AEPS20210625005.

WU Zibo,WANG Bo,CHEN Qing,et al.Research and Application of Dispatch Operation Behavior Mining and Recommendation Technologies Based on Machine Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(8):181-188. DOI： 10.7500/AEPS20210625005.

摘要

受互联网用户推荐技术的启发，基于调度系统中运行人员的历史操作记录，结合数据分析与机器学习算法提出了一种有效的调度操作行为模式挖掘与推荐技术。首先，所提技术采集记录调度员日常操作数据，并通过页面类型划分、会话识别、事务识别等过程实现数据预处理。然后，利用模式分析和聚类分析完成调度员行为模式挖掘，并结合关联规则将模式数据压缩至频繁模式树（FP-tree）。最后，利用基于模式树结构的实时推荐系统为调度员提供操作推荐服务。在实际调度系统上进行验证和应用，结果表明所提技术能有效识别出调度员的操作行为模式并为调度员提供较为精准的操作推荐，进而提高调度员与调度系统的交互效率，减少调度员的工作量。

Abstract

Inspired by the Internet user recommendation technology

an effective dispatch operation behavior pattern mining and recommendation technology is proposed based on the historical operation records of operators in the dispatch system

combined with data analysis and machine learning algorithms. Firstly

the proposed technology collects and records the daily operation data of dispatchers and performs the data preprocessing through page type division

session recognition

and routine identification. Then

the behavior pattern mining of dispatchers is completed by using pattern analysis and cluster analysis

and the pattern data is compressed to a frequent pattern tree (FP-tree) by association rules. Finally

the real-time recommendation system based on the pattern tree structure is used to provide the operation recommendation services for dispatchers. The results of the verification and application in the actual dispatch system show that the proposed technology can effectively identify the operation behavior pattern of dispatchers and provide more accurate operation recommendation for dispatchers

thereby improving the interaction efficiency between the dispatcher and the dispatch system

and reducing the workload of dispatchers.

关键词

Keywords

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