基于数据挖掘理论的电力系统暂态稳定评估

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摘要：将数据挖掘理论中的关联规则分析与分类分析相结合,提出了一种基于数据挖掘理论的暂态稳定评估方法.文中选择反映电力系统运行状态的特征变量,建立暂态稳定评估模型;考虑到电力系统数据量大的特点,采用聚类分析、特征变量提取、连续数据离散化等数据预处理手段,以提高问题判断的准确性、可靠性和实用性.利用关联分类法可产生反映电力系统运行状态和暂态稳定性的关联规则,这些规则可被用来对系统进行暂态稳定的预测和评估.通过对3机9节点系统的计算,验证了该评估方法的有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91993X/200308/7660051.html

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关键词：数据挖掘 数据预处理 cqvip 关联规则 特征变量 电力系统 暂态稳定性 评估 数据挖掘理论 人工智能理论