服务器日志挖掘在电力业务系统功能推荐中的应用

提出了一种基于服务器日志挖掘的电力业务系统功能推荐服务,首先从电力业务系统服务器日志中获取用户日志数据,然后对含有"脏"数据的用户日志数据进行预处理,以适应数据挖掘与处理;接着由待处理的数据计算用户访问兴趣度,并基于改进的K均值聚类算法将用户访问兴趣度数据集划分为多个具有相近兴趣度的用户集合,最终为用户提供功能个性化推荐服务.实验结果证明该方法在实现电力业务系统信息推荐方面具有较好的效果.     

一种改进的序贯模式算法在地震学中的应用

结合地震预报的领域知识,面向具体的应用,提出了一种改进的基于滑动时间窗口的序贯模式挖掘算法,用来发现广义的地震序列。与地震学中地震序列研究相比,将数据挖掘的应用拓展到地震预报中,通过序贯模式来研究广义地震序列。实验测试结果表明：该算法能够发现一些有意义的广义的地震序列。     

营销计量自动化系统在电力营销业务中的应用

为简化营销业务流程,优化质量,电力企业在营销业务中引入营销计量自动化系统。本文从营销计量自动化系统的构成与特点入手,对该系统在电力营销业务中的应用作详细分析,并探讨得出相关结论,供同行参考借鉴。     

一种改进的PrefixSpan算法及其在Web用户行为模式挖掘中的应用

序列模式挖掘是从序列数据库中挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式。针对PrefixSpan算法构造投影数据库时开销巨大、扫描效率不高的问题,通过以序列扩展代替项集进行扩展、放弃挖掘序列数小于阈值min＿support的投影数据库以及直接递归局部频繁项等方式进行改进,并将改进方法应用于Web用户行为模式挖掘中,对日志记录中的规律进行分析和研究。实验分析表明,相比PrefixSpan算法,该改进算法在算法效率方面有一定的提高。     

改进的PrefixSpan算法在客流计数中的应用

序列模式挖掘是基于关联规则的频繁项集的挖掘,其实质是在关联模型中加入时间属性。利用改进的PrefixSpan算法对客流计数系统中不同时段的数据进行挖掘分析,给出不同时段的客流高峰的频繁序列模式,对于提高客流计数系统的精度,给管理决策者调配人力,物力,财力提供技术支持,对于最大限度地发掘购物中心的潜力,提高利润,具有重要的经济意义。     

数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状

针对电力营销系统存在数据采集不全、个别数据不准确等问题,结合电力营销系统的数据特点,分析探讨了关联规则、分类、时间序列和序列挖掘、聚类、空间挖掘等数据挖掘技术在电力营销系统中的应用现状及前景展望。     

PrefixSpan算法在多维序列模式挖掘中的应用

多维序列模式挖掘是在序列模式挖掘的基础上发展起来的，文章阐述了有关概念，介绍了两种序列模式挖掘算法：GSP算法和PrefixSpan算法，在对两类算法进行比较分析的基础上形成了挖掘多维序列模式的UniSeq算法、Dim-Seq算法和Seq-Dim算法。针对不同维度的模式，各种算法特点不同。     

人工智能在电力调度优化中的应用

随着电力系统的快速发展,电力调度面临日益复杂的挑战。人工智能技术的引入为电力调度优化提供了新的解决方案。本文概述了电力调度的背景和功能,探讨了人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用,包括专家系统、可视化技术和人工神经网络等。本文也分析了人工智能技术在电力系统优化中面临的挑战,并提出了相应的展望和建议。     

基于序列模式挖掘的审计系统

目前,不少审计系统引入数据挖掘技术以增强系统功能。其中,大多数都是基于关联规则技术。关联规则技术无法挖掘出具有时序特征的规则,而序列模式挖掘刚好能解决这方面的问题。该文讲述一种基于序列模式挖掘技术的审计系统的设计与实现。该审计系统审计的数据源自身份验证、入侵检测、访问控制等模块产生的事件记录,并通过序列模式挖掘技术来分析这些记录,从中提取规则实现审计,并介绍了如何解决选取数据、预处理数据、选取挖掘算法等实际问题的方法。     

一款表达式解析器在电力统计系统中的应用

设计了一款表达式解析器，并将其应用到电力统计系统的开发中。在统计指标以记录方式存放时，用户可定义并存储指标间的计算关系，通过解析器能得到正确的计算指标值，提高了统计系统的灵活性。     

浅谈业务管理在青海电力的应用

随着电力行业信息技术发展,业务系统的保障工作成为日常运维的重点。文章首先从IT运维管理的发展阶段说明业务管理是必然趋势;其次从业务管理含义出发,详细说明了业务管理对于运维管理工作作用,然后结合国家电网对业务管理的要求,详细说明青海电力在业务管理落地实施的总体思路和实现效果;最后总结业务管理在青海电力的成功应用。     

基于随机自适应粒子群算法的电力系统无功优化

无功优化是保证电力系统安全经济运行的有效手段,是提高电力系统电压质量的重要措施之一。本文首先介绍无功优化的一般数学模型,然后重点分析粒子群优化算法的组成结构与工作原理,进而提出一种改进的粒子群优化算法。该算法采用随机自适应策略,能够对当前所产生的局部最优值进行变异,再重回粒子群算法中搜寻全局最优值,从而可以有效改善传统粒子群算法求解电力系统无功优化问题时存在的收敛精度不高、容易陷入局部最优等不足,一定程度上提高了粒子群算法的寻优能力。最后,通过在IEEE 30节点上进行仿真实验比较,结果表明该算法是可行和有效的,达到了提高供电质量、降低线损的目的。     

改进的粒子群算法在电力系统AGC中的应用

针对自动发电控制(AGC)中的负荷频率控制(LFC),对粒子群算法的计算过程进行了改进,提出了一种能有效的协调粒子群算法的优化精度和优化速度的方法,即动态改变粒子数目。该方法基于粒子群算法对于粒子数目的相对不敏感,可以在不影响精度的前提下大幅度提高优化速度,节约计算时间,适应予优化对象较复杂的情况。并针对单区域和两区域互联电力系统的不同指标要求,给出了用改进的粒子群优化算法优化PI控制器参数的方法,分别进行优化设计。仿真结果显示,其性能明显优于遗传算法优化的PI控制器。     

Application of Computer System in Electric Power System

Use computer technology which includes serial data transmission technology, SQL Server database technology and network technology to the power system, we achieved the monitoring of electric quantity by wireless systems. Our work mainly includes the design of system structure, serial programming, database programming and network programming. We upload the data of current, voltage and power in each meter within a period of time to the Internet, making it convenient for the users and power grid companies to achieve current-time data monitoring.     

改进蚁群算法在电力线路检修计划中的应用

为了提高制定电力线路检修计划的效率,结合图论中的图着色问题,对辽宁省电力有限公司的线路检修计划进行了制定。在制定的过程中采用了改进的蚁群算法,其算法的核心是蚂蚁的数量随着迭代次数的不同由多变少,增强局部搜索能力,再由少变多,增强全局搜索能力。该算法利于跳出局部最优点,循环变化,在一定程度上防止在寻优过程中过早出现停滞现象。改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,大大提高了算法的速度。仿真实验结果表明,新算法的寻优效率优于基本的蚁群算法。     

一种改进的加权序列模式挖掘算法

在加权序列模式挖掘中,基于候选码生成-测试方法的MWSP是目前应用性最好的算法之一,然而在挖掘过程中容易出现候选组合爆炸的情况,为此文章提出了一种高效的加权序列模式挖掘算法（PWSM）。PWSM算法引入k-最小加权支持数概念并利用前缀投影数据库原理有效地避免了候选组合爆炸的发生,并且在挖掘的过程中充分利用最小加权支持数,再次对算法进行优化。实验表明,该算法较MWSP算法能更加有效地从序列数据库中挖掘加权序列模式。     

一种基于时间窗口的数据预处理算法

提出了一个基于时间窗口的数据预处理算法．面向具体应用,根据已有知识,此算法可以智能化地滤去一些“噪声”数据．与一般的定义不同．本文所谓的“噪声”数据是指那些由一些已知的规则决定性地影响着的数据,研究显示它们会对进一步的数据挖掘形成极大干扰．实际测试结果表明,本算法能够改善一些已有数据挖掘算法的执行效果．     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

针对电力系统无功优化的特点,本文提出以有功网损最小为目标函数,以负荷节点电压质量和PV发电机节点无功出力为罚函数．以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求斛。该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的缺点。最后,将改进后的粒子群算法应用于IEEE14节电力系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。     

基于PrefixSpan 序列模式挖掘的一种改进算法

PretixSpan算法解决了类Apriori算法的不足,但产生的投影数据库花费了较多的存储空间及扫描时间.本文基于PretixSpan算法提出PSD算法,舍弃了对非频繁项的存储及对投影序列数小于最小支持数的投影数据库的扫描,减少了不必要的存储空间,提高了查询速度.实验证明,PSD算法比PretixSpan算法具有更好的时空性能.