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基于粗糙集数据挖掘的配电网小区空间负荷预测方法研究
引用本文:程其云,张晓星,周湶,雷绍兰,孙才新.基于粗糙集数据挖掘的配电网小区空间负荷预测方法研究[J].电工技术学报,2005,20(5):98-102.
作者姓名:程其云  张晓星  周湶  雷绍兰  孙才新
作者单位:1. 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室,重庆,400044;贵州省电力公司贵阳市南供电局,贵阳,550002
2. 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室,重庆,400044
摘    要:提出了一种新颖的配电网空间负荷预测方法,采用粗糙集(RS)数据挖掘方法对可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,克服了以往方法受人为因素影响较大的弱点,得出决定小区用地类型的决策规则,从而得到每个小区适于发展各类负荷的程度,再运用全局最优的土地分配算法来计算各小区内各类负荷的增长,克服了仿真法不能得到整个土地最优分配方案决策的弱点.最后用实例说明了该方法的有效性.

关 键 词:空间负荷预测  粗糙集  数据挖掘  分配算法
修稿时间:2004年3月16日

Spatial Load Forecasting Method for Distribution Net Based on Rough Set Data Mining Approach
Cheng Qiyun,Zhang Xiaoxing,Zhou quan,Lei Shaolan,Sun Caixin.Spatial Load Forecasting Method for Distribution Net Based on Rough Set Data Mining Approach[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2005,20(5):98-102.
Authors:Cheng Qiyun  Zhang Xiaoxing  Zhou quan  Lei Shaolan  Sun Caixin
Affiliation:1. Chongqing University Chongqing 400044 China 2. Guiyang Shinan Power Supply Bureau Guiyang 550002 China
Abstract:
Keywords:Spatial load forecasting  rough set  data mining  distribution algorithm  
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