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基于事件序列数据挖掘原理的高压输电线系统故障诊断(一)模型与算法
基于事件序列数据挖掘原理的高压输电线系统故障诊断(一)模型与算法
作者:
孙雅明
廖志伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
输电线系统
故障诊断
数据挖掘
事件序列
动态规划法
容错性能
摘要:
基于事件序列(SOE)数据挖掘(DM)原理的高压输电线系统故障诊断的研究分两部分,该文是第一部分:模型与算法;第二部分是仿真和容错性能分析.根据电力系统发生故障时形成具有时空特征的离散SOE信息,提出了基于事件序列DM原理的故障诊断模型的构造和实现方法.用动态规划算法的相似性优化原理,对实时信息序列中含有畸变信息的SOE与标准的SOE集合之间进行编辑距离运算、运算代价、置信度来完成相似性度量的操作,可由挖掘事件之间的蕴涵的关联性,发现知识和进行信息纠错.所提出方法的重要实质是把故障诊断问题的求解转化为寻找与实时故障SOE模式最相似的、运算操作代价最小的标准故障SOE模式,从而纠正SOE中的变异事件,确保诊断的高容错性能.
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输电线路
大数据
朴素贝叶斯算法
时间序列相似性匹配
故障预警模型
基于时态逻辑技术的高压输电线系统故障诊断
高压电网
故障诊断
线性时态逻辑
故障模式
事件序列
内容分析
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文献信息
篇名
基于事件序列数据挖掘原理的高压输电线系统故障诊断(一)模型与算法
来源期刊
电力系统自动化
学科
工学
关键词
输电线系统
故障诊断
数据挖掘
事件序列
动态规划法
容错性能
年,卷(期)
2004,(4)
所属期刊栏目
学术研究
研究方向
页码范围
22-27
页数
6页
分类号
TM732|TP18
字数
5574字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1000-1026.2004.04.005
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
孙雅明
天津大学电气与自动化学院
56
3112
30.0
55.0
2
廖志伟
天津大学电气与自动化学院
39
740
14.0
26.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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二级引证文献(0)
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2011(43)
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二级引证文献(36)
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统自动化
主办单位:
国网电力科学研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-1026
CN:
32-1180/TP
开本:
大16开
出版地:
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
邮发代号:
28-40
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
总被引数(次)
449556
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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