电网故障诊断的决策表约简新算法

采用粗糙集理论的决策表方法对电网进行故障诊断,其关键过程就是决策表的简化过程(即约简)。为此,提出了基于粗糙集理论与二元逻辑运算相结合的属性约简算法以及改进的值约简算法,并将其应用于由断路器和保护作为条件属性、故障区域作为决策属性的诊断决策表的约简过程中,利用决策表的约简形成综合混合知识模型。整个算法简单、快速,可有效应用于电网的故障诊断中。运用Visual C 编程实现了对故障算例决策表的约简过程,结果证明了该约简算法的正确性。     

基于多变量决策树与粗糙集的配电网故障诊断

采用多变量决策树方法对配电网故障进行分类;运用粗糙集理论对故障特征进行提取,构造了多变量决策树;利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对决策表的条件属性进行约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行诊断规则提取。最后用实际的配电网模型对该方法进行了验证。     

基于信息熵最优约简算法的电网故障诊断模型

介绍粗糙集理论及信息熵约简方法,应用粗糙集理论对电网故障样本数据进行分析统计,建立决策表,采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,得到一组最小知识系统,再用粗糙集值约简方法对其进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集,结合模型进行分析,证明该方法简便、快速、有效。     

基于SQL的电网海量数据属性约简方法

针对电网数据量激增造成的数据冗余,提出一种基于SQL(结构化查询语言)的电网海量数据属性约简方法。该法将粗糙集理论与数据库技术相结合,使用经典的粗糙集理论确定待处理的电网数据的粗糙集集合,利用SQL中的GUOUPBY子句和COUNT(*)函数将粗糙集集合操作转化为SQL的统计操作,通过基于SQL的求属性核方法得到电网信息数据表的最小属性约简。实验结果表     

基于粗糙集和小生境遗传算法的电网故障诊断规则提取

用粗糙集理论进行电网的故障诊断,关键是对知识表的约简.本文以粗糙集理论中的决策表为主要工具,首先将继电保护和断路器的动作信号作为对故障分类的条件属性集,故障区域作为对故障分类的决策属性,建立决策表,然后利用小生境遗传算法适合于进行多峰值函数优化的特点,提出了一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法,用于求解决策表的多个约简,进而进行值约简后抽取出诊断规则.算例结果说明了本算法的正确性和可行性.     

基于粗糙集理论的输电线路状态评估

提出一种基于粗糙集理论的输电线路状态评估方法。利用粗糙集理论建立决策表,采用基于可辨识矩阵的属性约简算法对决策表进行约简,得到决策规则,并研究了条件属性的重要度,最后给出实例验证。结果表明,该方法能够有效地约简规则,评估结果合理。     

电力负荷的模糊粗糙集预测方法研究

通常空间电力负荷的影响因素较多 ,小区划分较小时模糊推理规则将成倍增加 ,为此引入了粗糙集理论的属性约简方法简约预测因子 ,即采用粗糙集理论的不可分辨性关系约简可能影响小区用地决策的距离和环境等相关属性 ,得出决定小区用地类型的决策推理规则库 ;为克服模糊理论确定权重系数的主观性 ,应用粗糙集理论中属性重要度分析计算了各条件属性对各用地类型的不同权重。重庆江北某区域空间电力负荷预测的结果显示 ,粗糙集与模糊集理论相结合能节约存储空间且能提高预测速度     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断方法

将一种基于粗糙集理论的信息熵约简方法应用于变压器故障诊断问题中。首先应用粗糙集理论将电力变压器故障历史数据进行分析统计,建立决策表,然后采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,求取一组最小约简知识系统,并采用粗糙集约简方法对新系统进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集。方法大大减小了编码的工作量,避免了约简属性组合查询及缺少关键属性时规则匹配所带来的不便,所以运算速度也会相对加快。最后结合实例分析,证明该方法的简便及有效性。     

基于PCA和粗糙集构建决策树的变电站故障诊断

提出一种基于主元分析(PCA)和粗糙集理论结合继而构建决策树的故障诊断方法.该方法利用PCA对原始故障决策表的条件属性集进行降维处理,得到由主元变量构成的故障决策表,采用等频分割方法对这一决策表的数据离散化,进而采用基于主元属性重要度的粗糙集属性约简算法得到离散后的决策表的最小约简,以约简数据集为样本基于核属性采用一种改进的决策树算法训练学习,构建故障决策树进行诊断决策.测试实例证明了该方法能简化故障诊断系统,提取容错性较强的诊断规则,提高了故障的识别率.     

基于粗糙集的变压器故障诊断方法研究综述

介绍了粗糙集理论的基本概念、约简计算方法和约简过程,并对近年来基于单一粗糙集理论及其与其他智能方法组合的变压器故障诊断方法的主要研究成果进行了分析和评述,指出基于粗糙集理论的属性约简能够保证在变压器故障诊断结果一致的情况下选择最少的特征集,是变压器故障诊断的一个较好的途径。