对电压暂降事件记录中所蕴含的知识进行总结,挖掘不同故障场景与节点电压暂降影响程度之间的关系,可以为管理部门制定决策提供有价值的信息。采用自适应高斯云变换算法,对与电压暂降相关的各类连续量数据进行离散,通过扫描一遍原始事务库构建维度矩阵,以此代替传统Apriori Tid算法中的项目集,形成了空间和时间效率都有所提升的改进算法。随后结合灰靶理论,基于隶属度构建指标序列,建立实际场景与各强关联规则之间的匹配模型,在当前分析里筛选出最能反映实际场景中节点受电压暂降影响规律的知识。实例分析验证了所提方法的实用性和有效性。
类型: 期刊论文
作者: 沈翔,杨洪耕,段晨
关键词: 电压暂降严重性,数据挖掘,灰靶理论,云变换,匹配模型
来源: 电网技术 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 四川大学电气信息学院
基金: 国家自然科学基金项目(51477105),国家电网公司科技项目(SGSHDK00DWJS1700057)~~
分类号: TM714.2
DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0686
页码: 722-731
总页数: 10
文件大小: 884K
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/c17da153066816c1dd0badf1.html