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母線負(fù)荷的環(huán)境因素眾多且影響關(guān)系復(fù)雜,綜合考慮所有屬性會(huì)引入無(wú)關(guān)隨機(jī)信息,降低預(yù)測(cè)精度。為此,提出了考慮多環(huán)境因素的母線負(fù)荷預(yù)測(cè)粗糙集(rough set,RS)方法,采用快速屬性約簡(jiǎn)算法(fast attribute reduction algorithm,FARA)確定對(duì)母線負(fù)荷影響較大的條件屬性;基于概率規(guī)則導(dǎo)出決策規(guī)則集;通過(guò)距離度量法匹配規(guī)則,從而實(shí)現(xiàn)母線負(fù)荷預(yù)測(cè)。將所提方法應(yīng)用于預(yù)測(cè)廣西某地區(qū)電網(wǎng)220 kV母線有功負(fù)荷,結(jié)果表明該方法能從母線負(fù)荷預(yù)測(cè)的歷史數(shù)據(jù)樣本挖掘出有益預(yù)測(cè)規(guī)則,具有較高的預(yù)測(cè)精度。
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母線負(fù)荷的環(huán)境因素眾多且影響關(guān)系復(fù)雜,綜合考慮所有屬性會(huì)引入無(wú)關(guān)隨機(jī)信息,降低預(yù)測(cè)精度。為此,提出了考慮多環(huán)境因素的母線負(fù)荷預(yù)測(cè)粗糙集(rough set,RS)方法,采用快速屬性約簡(jiǎn)算法(fast attribute reduction algorithm,FARA)確定對(duì)母線負(fù)荷影響較大的條件屬性;基于概率規(guī)則導(dǎo)出決策規(guī)則集;通過(guò)距離度量法匹配規(guī)則,從而實(shí)現(xiàn)母線負(fù)荷預(yù)測(cè)。將所提方法應(yīng)用于預(yù)測(cè)廣西某地區(qū)電網(wǎng)220 kV母線有功負(fù)荷,結(jié)果表明該方法能從母線負(fù)荷預(yù)測(cè)的歷史數(shù)據(jù)樣本挖掘出有益預(yù)測(cè)規(guī)則,具有較高的預(yù)測(cè)精度。
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專題概述
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