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基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法
被引量:
26
1
作者
曲广龙
杨洪耕
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期145-150,共6页
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,...
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。
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关键词
梯形云模型
电能质量
概念区间划分
关联规则挖掘
相关性分析
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职称材料
题名
基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法
被引量:
26
1
作者
曲广龙
杨洪耕
机构
四川大学电气信息学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期145-150,共6页
文摘
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。
关键词
梯形云模型
电能质量
概念区间划分
关联规则挖掘
相关性分析
Keywords
trapezoidal cloud model
power quality
concept section division
association rule mining
correlation analysis
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法
曲广龙
杨洪耕
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2015
26
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