粗糙集理论在电力系统中的应用

• 作者: 于继来 孙向飞 束洪春
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 电力系统 人工智能 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 分类号: TM7|TP18
• 字数: 6493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2004.03.022

摘要

粗糙集理论是一种较新的软计算方法,可以有效地分析和处理不完备信息.近几年来,该理论日益受到国际学术界的重视,已在模式识别、预测建模、医疗诊断、决策分析等许多领域得到成功的应用.粗糙集理论在电力系统中的研究起步较晚,目前尚鲜见实际应用的报道.为了进一步推动粗糙集理论在电力系统广泛和深入地应用,文中综述了近年来粗糙集理论在电力系统设备故障诊断、配电网故障诊断、暂态稳定评估、电压无功控制、数据挖掘等方面应用研究的主要成果与方法.探讨了粗糙集理论在电力市场数据挖掘中的巨大潜力,以及与专家系统、人工神经网络、模糊理论和多代理系统等其他人工智能技术的相互结合问题,并提出了若干需要进一步研究的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	束洪春	昆明理工大学电力学院	352	7076	41.0	72.0
2	孙向飞	哈尔滨工业大学电气工程系	11	397	8.0	11.0
3	于继来	哈尔滨工业大学电气工程系	165	3580	34.0	51.0