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基于数据挖掘技术的电网智能报警系统的研究

作　者: 晁进
导　师: 刘文颖
学　校: 华北电力大学（北京）
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 智能报警数据挖掘决策树粗糙集
分类号: TM76
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 83次
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内容摘要

随着电力工业的发展,电网规模日益扩大,结构上也随之日益复杂。当电网发生异常或故障时,海量报警信息涌入控制中心,且报警信息以快速变化的形式直接呈现给调度运行人员,由于缺乏逻辑推理,真正而重要的报警信息不能被提炼和显示,使真正的报警信息无法起到报警应有的作用。另外,由于远动系统、通信系统以及相关测量设备在运行中发生异常或随机误差,使报警信息失真,导致调度人员不能正确的判断电网当前运行状态。因此,对报警信息的智能化处理,研究电网智能报警系统,成为国内外电网运行和控制领域研究的热点课题。现有的报警系统多是对报警信息分类显示,对报警信息的噪声滤除率不高；多数系统对报警信息直接以光字牌的形式显示,处理缺乏逻辑推理,忽视了各个报警信息之间内在的联系,无法呈献给调度人员结论性的综合报警信息和清楚告知电网出现的问题。论文针对这些问题,对数据挖掘技术中的决策树方法和粗糙集方法进行了研究。在此基础上,对电网报警信息属性进行分析,改进报警信息去噪分类决策树的模型,提高噪声信息的滤除率；然后采用粗糙集方法挖掘电网报警推理规则,保证规则的完备性。基于以上研究方法,论文对电网智能报警系统进行了研究和设计。所设计的智能报警系统在某地区电网调度自动化系统中得到了实际应用,并取得了良好的效果。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-11
  1.1 选题背景及其意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 主要技术难点及关键技术  10
  1.4 本文的主要工作内容  10-11
第2章数据挖掘原理概述  11-14
  2.1 数据挖掘的定义  11
  2.2 数据挖掘的过程  11-12
  2.3 数据挖掘技术的方法  12-13
  2.4 本章小结  13-14
第3章基于决策树的报警信息去噪  14-30
  3.1 决策树简介  14-15
  3.2 报警信息去噪分类决策树设计思路  15-18
    3.2.1 数据预处理  15
    3.2.2 归纳形成分类属性  15-16
    3.2.3 形成去噪分类决策树  16-18
    3.2.4 树枝修剪  18
  3.3 应用分析  18-28
    3.3.1 数据预处理  18-20
    3.3.2 归纳形成分类属性  20-22
    3.3.3 形成去噪分类决策树  22-27
    3.3.4 树枝修剪  27-28
  3.4 改进后的去噪决策树去噪效果分析  28-29
  3.5 本章小结  29-30
第4章基于粗糙集的报警推理规则提取  30-41
  4.1 粗糙集理论简介  30-31
  4.2 粗糙集相关定义  31-34
    4.2.1 知识定义  31
    4.2.2 粗糙集定义  31
    4.2.3 信息系统定义  31-32
    4.2.4 可辨识矩阵  32-33
    4.2.5 知识获取  33-34
  4.3 基于粗糙集的电网报警推理规则提取  34-35
    4.3.1 选取条件属性和决策属性  34
    4.3.2 形成可辨识矩阵  34
    4.3.3 基于可辨识矩阵的条件属性约简  34-35
    4.3.4 属性值约简  35
    4.3.5 报警推理规则的形成  35
  4.4 应用分析  35-40
    4.4.1 提取电网报警推理规则  35-39
    4.4.2 报警推理规则的应用分析  39-40
  4.5 本章小结  40-41
第5章电网智能报警系统的设计与实现  41-47
  5.1 系统结构设计与实现  41-43
    5.1.1 硬件结构  41-42
    5.1.2 软件结构  42-43
  5.2 实例分析  43-46
  5.3 本章小结  46-47
第6章结论与展望  47-48
  6.1 结论  47
  6.2 展望  47-48
参考文献  48-51
在攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果  51-52
致谢  52

基于数据挖掘技术的电网智能报警系统的研究

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