硅碳棒电炉变电站集控中心的告警信息远程聚合以帮助集中监控和管理多个硅碳棒电炉变电站的设备，识别潜在风险或故障，及时采取预防或修复措施:由于不同类型的硅碳棒电炉变电站设备采讨的远程监控系统存在较大差异，产生的告警信Wy5具有不同的格式、结构和一语义，导致告警信息具有异构性，缺少衡量异构性信息的统一特征为此，提出一种基于关联度特征的硅碳棒电炉变电站集控告警信息远程聚合方法。根据关联关系度量标准计算异构数据之间的直接关联关系度:)通过计算不同告警信息的关联度，联合时间变异系数分析告警信息时间波动特了，根据告警数据的这两种属性将其划分为时间约束属性和相似度约束属性，实现硅碳棒电炉变电站集控告警信息远程聚合:实验结果表明:所提方法能够有效提升告警信息从，目_能够}!认著优化远程获取告警信息的聚合率。

       硅碳棒电炉变电站集控中心的告警信息远程聚合可以帮助集中监控和管理多个硅碳棒电炉变电站的设一备，识别潜在风险或故障，及时采取预防或修复措施。通过远程聚合告警信息，集控中心可以实时监测硅碳棒电炉变电站的运行状况，减少维护成本和工作量，提高管理效率和运行稳定性同时，聚合告警信息还可以帮助集控中心进行数据分析和趋势预测，提升决策和规划能力随着智能电网和数字化转型的推进，硅碳棒电炉变电站采用先进的集控系统来实现远程监测和管理，但是山于硅碳棒电炉变电站数量庞大、地理位置分散，其告警信息的处理和维护成本很高。在电网运行过程中，对各变电所集中控制的警告数据进行集中处理，这对电网的安全、稳定和可靠性起到了很大的作用。

       在此背景下，相关领域的学者已经得到了一些较好的研究成果，例如周海匕等人;针对传感网络中的节点信誉度问题，研究了一种传感器网络数据并行聚集方法。首先，利用减法聚类法对各结点进行聚类，以保证各结点在空间上的均匀分布，并提高分簇效率在此基础上，结合基于云理论可信度测度模型，获得聚合数据的数量特性，并对聚类数据进行分类，确定最优类数据。提出一种基于雾化技术的多维度的数据融合方法，具有隐私保护性，为不同粒度的数据服务提供支持。首先，在不引入任何第三力一机构的情况下，利用局部雾计算资源的优势，建立分层聚集架构。其次，将同态算法和霍纳规则相结合，实现对数据的多维度隐私保护，以适应多种应用的需要但是，以上文献方法在数据聚合之前忽略了对数据问相关性的分析，获取的数据聚合结果可信度不够理想。http://www.zbqunqiang.cn/