%0 Journal Article
%T 基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法
%A 曲广龙
%A 杨洪耕
%J 电力系统自动化
%D 2015
%X 提出了一种基于梯形云模型的电能质量数据关联性挖掘方法。利用梯形云对电能质量指标进行等级概念区间划分,有效集成随机性和模糊性,达到软化区间边界目的。定义了基于梯形云的支持度和置信度计算公式,从电能质量数据库中挖掘关联规则,并配合使用Kulczynski量度和不平衡比作进一步相关性分析,过滤掉无意义的关联规则。通过对电能质量数据之间的关联性进行挖掘分析,可以发现电网中隐藏的运行特性,为管理部门制定决策提供有价值的信息。实例分析验证了所提方法的实用性和有效性
%K 梯形云模型
%K 电能质量
%K 概念区间划分
%K 关联规则挖掘
%K 相关性分析
%K trapezoidal cloud model
%K power quality
%K concept section division
%K association rule mining
%K correlation analysis
%U http://www.aeps-info.com/aeps/article/abstract/20140801005?st=article_issue