基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法

• 作者: 曲广龙 杨洪耕
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 145-150
• 页数: 6页
• 字数: 6014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20140801005

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨洪耕	四川大学电气信息学院	298	4720	34.0	55.0
2	曲广龙	四川大学电气信息学院	9	144	6.0	9.0