电网技术

2017, v.41;No.408(11) 3648-3654

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基于贝叶斯模型的输电线路运行参量关联规则挖掘及预测方法
Association Rule Mining and Prediction Method for Transmission Line Operation Parameters Based on Bayesian Model

杨越文;侯慧娟;杨祎;陈玉峰;盛戈皞;江秀臣;

摘要(Abstract):

对输电线路运行状态的准确评价、诊断和预测可以为电力系统安全、经济和高效的运行提供技术支持。传统输电线路分析预测模型多使用单一参量,而输电线路运行状态还受到气象条件、运行条件等诸多因素影响。因此受测量数据质量低、环境条件随机性大等限制,传统方法在预测准确性和时效性上具有较大的局限性。该文提出了基于贝叶斯网络的关联规则挖掘方法,用于挖掘输变电线路运行参量之间的关联规则,可更加直观反映出数据间的关联性,并有效提升了计算效率;将挖掘得到的关联规则应用于预测线路的状态参量,可提高预测结果的准确性。最后以某500kV输电线路为例,提取关联规则,并用于预测线路负荷与线路温度,结果表明该方法可提高预测精度,从而验证了该关联规则挖掘方法的有效性和可行性。

关键词(KeyWords): 关联规则;输电线路;贝叶斯模型;状态预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(51477100);; 国家863高新技术基金项目(2015AA050204);; 中国博士后科学基金面上资助项目(2015M581614)~~

作者(Author): 杨越文;侯慧娟;杨祎;陈玉峰;盛戈皞;江秀臣;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.0094

参考文献(References):

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