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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
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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。 展开更多
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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