【摘 要】
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电力系统的高维性是理论研究和工程实践中遇到的重要难题，特征选择是属性空间降维的有效手段，因而研究电力系统特征选择有着重要的理论价值和实际意义。为此提出了特征选择的混
【机 构】
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清华大学电机系电力系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50107005,50595414);国家重点基础研究发展规划项目(2004CB217904);新世纪优秀人才支持计划项目。~~
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电力系统的高维性是理论研究和工程实践中遇到的重要难题，特征选择是属性空间降维的有效手段，因而研究电力系统特征选择有着重要的理论价值和实际意义。为此提出了特征选择的混合互信息法（HMI）。HMI既考虑了候选属性所能提供的关于目标属性的新信息量，又考虑了候选属性与目标属性之间的相关性。文中针对静态电压稳定评估问题，将混合互信息法和其他几种基于互信息的特征选择方法进行了比较，实验结果表明：混合互信息法是一种有效的特征选择手段；数据挖掘技术在电力系统是有应用潜力的。
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