能源互联网关联数据融合的互信息方法

• 作者: 俞敏 刘福炎 宋雨 文福拴 李刚 杨立业
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 能源互联网 大数据 信息融合 互信息(MI)
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 能源互联网
• 页码范围: 22-29
• 页数: 8页
• 分类号: TM73
• 字数: 5971字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2016.09.003

摘要

信息物理融合框架下的能源互联网需要处理的数据是海量的,要从中提取知识或分析数据之间的关联特征难度很大.在此背景下,基于互信息(mutual information,MI)理论,将信息融合理论中的“数据—特征—决策”三层结构应用到能源互联网的海量监测数据中,构建了一种基于多层模式的数据融合方案.互信息方法能够度量条件属性与决策属性间的相关性、消除冗余特征,从而提取规则、形成知识.首先,采用互信息方法发现海量监测数据间的关联度,并在数据预处理过程中筛选出关联特征.接着,采用多层前馈神经网络(multiple-layer feedforward neural network,MLFNN)对海量数据进行决策融合.之后,将该方法与在大规模数据集并行计算领域中发展起来的著名的MapReduce模型相结合,构造能够处理海量数据融合的“MutualInformation-Multiple-layer Feedforward Neural Network-MapReduce”(3M)方法框架.最后,以风电场功率预测问题为例来说明所提出的方法.计算结果表明,与传统的变量筛选方法相比,所提出的方法在预测精度和计算效率方面都有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋雨	华北电力大学控制与计算机工程学院	91	893	17.0	24.0
2	李刚	华北电力大学控制与计算机工程学院	45	490	13.0	21.0
3	刘福炎	国网浙江省电力公司经济技术研究院	9	98	5.0	9.0
4	俞敏	国网浙江省电力公司经济技术研究院	12	68	5.0	8.0
5	杨立业	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	21	1.0	1.0