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1.
融合粗糙集和模糊聚类的连续数据知识发现   总被引:55,自引:6,他引:49  
知识自动获取是困扰基于知识的系统普遍推广应用的瓶颈,粗糙集理论是一种从历史数据中发现规则知识的数学工具。该文针对粗糙集方法应用于电厂与电力系统数据挖掘中存在的连续属性离散化问题,提出了基于模糊聚类的离散化方法。采用模糊C平均(FCM)算法离散连续属性,获得各类的聚类中心以及属性值隶属于各聚类中心的隶属度矩阵,得到离散化的数据。将粗糙集方法应用于离散化后的数据挖掘隐含在历史数据中的知识。最后进一步讨论了置信度、支持度等指标对规则的评价方法。给出的汽轮机轴系振动故障诊断规则获取算例验证了整个知识发现方案的可行性。  相似文献
2.
在静态和动态信息的集成平台上,将安全分析功能从静态提升为动态,实现时空协调防御框架。为此,讨论信息的可靠性和动态数据采集点的优化布置;将实时信息和数值仿真结合,实现动态数据的深层挖掘。其核心功能是动态安全的定量评估技术,包括电流、功角、电压、频率的稳定裕度和低频振荡阻尼的评估,以及相应的灵敏度分析和稳定域估计。在此基础上,就可以按风险的概念实现在线预警、自适应优化的预防控制、继电保护、紧急控制、校正控制和恢复控制等各道防线的决策。  相似文献
3.
数据挖掘与电力系统   总被引:32,自引:7,他引:25  
介绍了数据挖掘的基本概念和体系结构。在此基础上,分析了将数据挖掘技术运用于电力系统的可能性与必要性。结合电力系统自身特点,探讨了数据挖掘技术在电力系统中的应用前景,并指出可能存在的问题。  相似文献
4.
数据挖掘技术及其在电力系统中的应用   总被引:28,自引:6,他引:22       下载免费PDF全文
介绍了数据挖掘技术的发展概况、实现方法,及其在各领域中的主要应用情况,全面综述了国内外数据挖掘技术在电力系统中的应用动态,展望了其今后的发展趋势。  相似文献
5.
数据仓库与数据挖掘技术在电力系统中的应用   总被引:27,自引:8,他引:19  
数据仓库是支持管理决策过程、面向主题、而且随时间变化的数据集合,它是集成的,也是稳定的。与其相比,数据集市刚是更小、更集中的数据仓库。数据挖掘是采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。章对这些数据库新技术做了介绍,并且根据电力系统的特点、结合电力市场的发展趋势,探讨了它们在电力企业中的应用现状和前景。  相似文献
6.
基于数据挖掘的SVM短期负荷预测方法研究   总被引:27,自引:4,他引:23  
支持向量机方法已成功地应用在负荷预测领域,但它在训练数据时存在数据处理量太大、处理速度慢等缺点。为此提出了一种基于数据挖掘预处理的支持向量机预测系统,引用在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有独特优势的数据挖掘技术,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷,由此组成具有高度相似气象特征的数据序列,将此数据序列作为支持向量机的训练数据,可减少数据量,从而提高预测的速度和精度,克服支持向量机的上述缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与单纯的SVM方法和BP神经网络法相比,得到了较高的预测精度。  相似文献
7.
基于无功源控制空间聚类分析的无功电压分区   总被引:23,自引:7,他引:16       下载免费PDF全文
首先分析了现有电气距离定义在无功电压控制分区研究中的不足,通过考虑PV节点准稳态物理响应的灵敏度计算,构造了无功源控制空间。在这个空间中,待分区节点坐标的每一维表示了相应无功源节点对它的控制能力,从而将原有的电网分区问题转换为数学上的高维空间聚类问题。在此基础上,提出了新的电气距离定义,利用凝聚的层次聚类算法,对无功电压控制的分区问题进行研究,分别针对IEEE 39节点试验系统和实际电力系统数据进行了分析计算。该算法已经在江苏省调度中心的二级电压控制系统中得到了实际应用。  相似文献
8.
基于数据仓库的辅助决策系统设计与实现   总被引:23,自引:6,他引:17       下载免费PDF全文
分析了电力调度对数据分析与处理的新需求,提出利用多年积累的自动化系统采集的数据进行综合分析、处理,提供电力调度辅助决策的设计思想;给出基于数据挖掘技术的电力调度数据仓库的基本特征,采用最新的Microsoft SQL Server 2000建立了电力调度数据仓库,提供基于浏览器和电子表格的联机分析工具;并在电网线损分析、电力负荷与气象相关性分析方面进行了数据挖掘的初步尝试。  相似文献
9.
基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断   总被引:19,自引:9,他引:10       下载免费PDF全文
在大多数故障诊断系统中,由于诊断所依据的实时信息在其形成和传递过程中都有可能产生信息的畸变,从而导致故障诊断结果的错误。文中提出利用基于粗糙集理论的数据挖掘模型来处理实时输入信息的畸变和实现输电线系统的故障诊断,它是依据粗糙集定性分析能力对知识域的数据集进行分析,粗糙集的约简是通过遗传算法求取。还给出了构造测试样本的理论准则,从而使检验故障诊断系统的容错性能具有保证和真正的实用价值。通过仿真测试证明,基于数据挖掘模型的故障诊断与基于神经网络模型的故障诊断相比,具有更高的容错性能。  相似文献
10.
基于模糊粗糙集和神经网络的短期负荷预测方法   总被引:19,自引:1,他引:18  
针对采用神经网络进行电力系统短期负荷预测时其网络输入变量的选择是影响预测效果的关键问题,该文提出使用模糊粗糙集理论解决这一问题:对采集到的信息进行特征提取、形成决策表;利用模糊粗糙集理论进行属性约简、去除冗余信息;用得到的属性作为BP网络的输入进行训练预测。该方法既全面考虑了影响负荷预测的历史时间序列、气象等各种因素,为合理地选择神经网络的输入变量提供了一种新的方法,又避免了由于输入变量过多而导致神经网络拓扑结构复杂、训练时间长等不足。计算实例表明,文中提出的方法是有效且可行的。  相似文献
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