基于概率盒理论的电网规划指标相关性分析及融合方法的研究

发布时间：2017-09-22 19:22

  本文关键词：基于概率盒理论的电网规划指标相关性分析及融合方法的研究

  更多相关文章： 电网规划 技术性评价指标 不确定性 Copula相关性模型 概率盒 融合算法

【摘要】：电网规划是电网整个系统在前期规划过程中极为重要部分,是系统的运行质量,经济和社会效益的决定性环节,同时,由于电网规划中存在多种不确定性问题也加大了规划决策工作的难度。由于电网规划方案中诸多指标相互间存在一定地关系(如用户端电压合格率与供电可靠率之间存在较强的相关性),忽视这种关系,一方面会带来计算复杂度问题,严重的可能带来维度灾难；另一方面会引起工程中计算的误差,进而影响决策准确性,甚至可能造成一定的经济损失。针对以上问题,论文着力于电网规划方案中相关性模型的研究,重点对电网规划中技术性评价指标之间关系进行详细的分析,并且对电网规划过程中指标出现的不确定性问题采用概率盒的相关性分析方法,并将得到的指标相关系数作为权重进行融合,提出了基于概率盒理论的电网规划相关性分析及融合方法的设计方案。论文首先对电网规划中技术性评价理论和指标展开研究,论述了各个单指标指标的具体含义及计算公式,并对单指标多源数据进行相关性分析,得到对应的相关系数,利用该系数作为权值进行加权融合处理,筛选出对整体评估影响较大的指标,并建立指标概率盒；其次,针对各指标的特征,结合数学中对不确定性指标的处理,在基于概率盒理论的基础上,应用Matlab编写相应的算法程序,针对多指标数据运用Copula模型得出各指标间的相关性系数,并参考Lucas模型的区间特征,对相关系数进行N次抽样,最终得到相关性系数区间；最后,对已建立好的各个指标概率盒进行相关系数区间改进加权融合方法分析。论文将上述提出的模型和算法应用于实例研究中,对某省的电网规划进行指标评价,在前期指标处理中可以筛选出对整体影响不大的指标,从而极大的减少了工作量；当指标间满足正全相关性或正强相关性时,知道其中一个指标值可以用已知指标代替与已知指标相关性满足正全相关性或正强相关性的另外一个指标。这样为未来的电网规划工作中的建模处理提供了较好的指导方法,特别是对于某个指标未知的情况下,可以去寻找与该指标有正全相关或正强相关的指标代替,论文将现有相关性方法与基于概率盒理论的改进相关性方法进行对比,结果表明论文提出的方法能够完全包含所有不确定性指标的特征,在效率与效益上明显优于未进行相关性处理的方法,说明论文给出的相关性模型或融合算法是有效的。
【关键词】：电网规划 技术性评价指标 不确定性 Copula相关性模型 概率盒 融合算法
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM715
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 本文背景和意义11
• 1.2 国内外的研究现状11-20
• 1.2.1 相关性分析法研究现状11-13
• 1.2.2 电网规划技术性评价研究现状13-16
• 1.2.3 信息融合技术研究现状16-20
• 1.3 论文的主要工作及内容安排20-23
• 第二章 基于概率盒理论的改进相关性分析23-49
• 2.1 区间的概率23
• 2.2 证据理论结构体(Dempster-Shafer Structures,DSS)23-24
• 2.3 概率盒理论24-25
• 2.4 相关性分析25-32
• 2.4.1 事件间的依赖关系25-26
• 2.4.2 极度依赖：正全相关和反全相关26-27
• 2.4.3 概率盒的极度依赖27-30
• 2.4.4 证据理论结构体(DSS)的极度依赖30-32
• 2.5 Copula相关性分析32-41
• 2.5.1 Copula函数理论33-37
• 2.5.2 基于证据理论结构体(DSS)的Copula函数37-39
• 2.5.3 基于概率盒理论的Copula函数39-41
• 2.6 改进的相关性分析算法41-47
• 2.6.1 Lucas相关性分析41-42
• 2.6.2 Copula函数的相关性度量42-44
• 2.6.3 常用二元Copula函数的相关性度量44-45
• 2.6.4 改进的相关性分析算法45-47
• 2.7 本章小结47-49
• 第三章 基于概率盒理论的改进融合方法49-57
• 3.1 几种常见的加权融合方法49-54
• 3.1.1 加权平均融合算法49-50
• 3.1.2 最优加权融合算法50-51
• 3.1.3 自适应加权融合算法51-53
• 3.1.4 动态权值加权融合算法53-54
• 3.2 改进的加权信息融合算法54-56
• 3.2.1 基于概率盒的改进加权融合算法54-55
• 3.2.2 改进加权融合算法55-56
• 3.3 本章小结56-57
• 第四章 相关性及融合方法的实例验证57-73
• 4.1 电网规划中技术性指标57-58
• 4.2 指标数据的处理58
• 4.2.1 定量数据58
• 4.2.2 定性数据58
• 4.3 单个指标多源相关性分析及融合58-60
• 4.4 多指标多源信息相关性分析及融合60-66
• 4.4.1 确定边缘分布60-62
• 4.4.2 选取合适的Copula函数62-64
• 4.4.3 参数估计64-65
• 4.4.4 绘制Copula密度函数和分布函数图65-66
• 4.4.5 秩相关系数估计66
• 4.5 基于指标相关性条件下建立概率盒66-70
• 4.5.1 指标间的相关性66-68
• 4.5.2 两指标概率盒间的改进加权融合68-70
• 4.6 实验分析70-71
• 4.7 本章小结71-73
• 第五章 结论及展望73-75
• 5.1 结论73-74
• 5.2 展望74-75
• 致谢75-77
• 参考文献77-83
• 附录A 攻读学位期间发表的论文和参加的科研项目83

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本文编号：902608