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1、隨著電力系統(tǒng)自動(dòng)化水平的不斷提升,電網(wǎng)運(yùn)行對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求越來越高,因此針對(duì)不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)與辨識(shí)就顯得尤為必要。傳統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)方法基本都是估計(jì)后的算法,需要反復(fù)進(jìn)行多次狀態(tài)估計(jì),計(jì)算量較大的同時(shí)還有可能造成“殘差淹沒”或“殘差污染”現(xiàn)象,所以較為理想的狀態(tài)就是在估計(jì)前就能把不良數(shù)據(jù)檢測(cè)辨識(shí)出來,而本文研究的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)方法可以在一定程度上解決這些問題。本文研究?jī)?nèi)容主要有以下幾點(diǎn):
1)研究傳統(tǒng)的
2、不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)方法,分析它們的局限性與不足之處,根據(jù)狀態(tài)估計(jì)前不良數(shù)據(jù)檢測(cè)的優(yōu)越性提出關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在這一課題中應(yīng)用的可行性;
2)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則中的經(jīng)典算法——Apriori算法進(jìn)行深入研究,分析其不足,并在傳統(tǒng)Apriori算法基礎(chǔ)上,提出一種改進(jìn)的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,并將兩種算法進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性;
3)引進(jìn)時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念,重點(diǎn)研究其中的一類——周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則,闡述周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本思想和
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