【摘 要】
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该文提出了对新息图状态估计中的信息进行处理和判别的新方法.利用粗糙集理论信息处理的优势,通过构造不同的信息样本集形成决策表,并对其约简形成决策规则,对决策规则提炼得
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该文提出了对新息图状态估计中的信息进行处理和判别的新方法.利用粗糙集理论信息处理的优势,通过构造不同的信息样本集形成决策表,并对其约简形成决策规则,对决策规则提炼得到决策知识,运用这些知识识别状态估计中的不良数据和拓扑变化.新息图对线路的测量数据处理过程形成了包含有功和无功的信息,同时还包括了线路的图形信息.基本的信息有:有功预报、上一时刻有功残差、无功预报、上一时刻无功残差、测量类型、有功测量、有功测量新息、无功测量、无功测量新息、连支推算新息、有功新息差向量、有功修正值、有功修正预估比、线路图形属性(连支-树支关联矩阵).这些信息在出现不良数据、拓扑变化和负荷突变时和在正常条件下存在一定的差别,对它们进行分析、比较,可以得到识别不正常事件的规则.粗糙集理论对处理不确定数据具有不需要先验概率的优点,通过等价关系对信息表分析和分类,并用约简的属性和属性值的组合来表示特定的概念.借助新息图形成的信息,恰当地对其离散化成决策表,再利用粗糙集理论得到决策规则和决策知识,即在原新息图的基础上扩充了识别规则的统计特性,增强了规则的通用性.对规则的实用性进行了实际数据的检验和分析,并提出了运用关联规则对决策规则和知识运算结果中可疑的线路进行推理的方法,以提高识别的可信度.
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