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摘要:
针对在实际的配电系统故障诊断中,往往要面对从海量数据中找到真正对于诊断结果有帮助的关键数据问题,提出了一类基于遗传算法的粗糙集约简算法,可以在较少信息的情况下获得正确的诊断结果.在分析了遗传算法中各个主要参数对算法结果的影响基础上,重点讨论了适应值函数中目标函数、惩罚函数以及惩罚因子的构造方法,并对于其他关键参数及算法进化过程针对粗糙集约简特点进行了修正.与传统的粗糙集约简算法相比,文中的方法能够有效找到最优的属性约简结果,同时大大提高了算法的效率和实用性.将算法应用于美国PG&E的69节点配电系统进行仿真,对于202个属性,319条记录的复杂数据进行了有效的约简,结果表明算法对于实际的复杂配电系统能够进行故障诊断.
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文献信息
篇名 基于改进粗糙集约简算法的配电系统在线故障诊断
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 粗糙集 配电系统 遗传算法 适应值函数 故障诊断
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 58-64
页数 7页 分类号 TM711|TP182
字数 5738字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-8013.2007.07.011
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 张化光 东北大学信息科学与工程学院 248 3178 31.0 43.0
2 孙秋野 东北大学信息科学与工程学院 62 654 14.0 24.0
3 戴璟 清华大学教育技术研究所 1 35 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
配电系统
遗传算法
适应值函数
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
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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