基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法

发布时间：2017-11-12 00:26

  本文关键词：基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法

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【摘要】：提出了一种基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法。利用梯形云对电能质量指标进行等级概念区间划分,有效集成随机性和模糊性,达到软化区间边界目的。定义了基于梯形云的支持度和置信度计算公式,从电能质量数据库中挖掘关联规则,并配合使用Kulczynski量度和不平衡比作进一步相关性分析,过滤掉无意义的关联规则。通过对电能质量数据之间的关联性进行挖掘分析,可以发现电网中隐藏的运行特性,为管理部门制定决策提供有价值的信息。实例分析验证了所提方法的实用性和有效性。
【作者单位】： 四川大学电气信息学院;
【分类号】：TM711;TP311.13
【正文快照】： 0引言随着电能质量监测系统规模的不断扩大,电能质量数据呈海量化趋势,这些数据记录了一个地区长期以来的电能质量状况,包含大量信息。现有的电能质量监测系统采用各种形式的图表对这些数据进行展示[1-3],使观测人员能较为直观地了解每一个监测点的电能质量状况,但是数据本身

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1173566