【摘 要】
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用户侧分布式电源的生产数据具有数据量大、相似度高和存在伪数据等特点,从而不利于用户决策。针对这一问题,首先构造了用户侧分布式电源数据决策表,然后基于最小对象距离的
【机 构】
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河北农业大学信息科学与技术学院,国网冀北电力有限公司滦南县供电分公司
【基金项目】
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河北省高等学校自然科学研究资助重点项目(ZD2017036);河北省自然科学基金资助项目(F2015204090);河北省高等学校科学研究计划(QN2016063);河北农业大学理工基金资助项目(LG201605);河北省保定市科技支撑资助项目(17ZN005)
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用户侧分布式电源的生产数据具有数据量大、相似度高和存在伪数据等特点,从而不利于用户决策。针对这一问题,首先构造了用户侧分布式电源数据决策表,然后基于最小对象距离的聚类算法对原始决策表进行状态约简,最后利用基于粗糙集的属性约简算法对聚类处理后的决策表进行二次状态约简。仿真算例表明:聚类和粗糙集两种方法对用户侧分布式电源数据进行双重状态约简,既保证准确预测又能够去除冗余与可疑信息,并行计算思想能够提高大规模数据计算效率,从而提高用户侧分布式电源的数据分析能力,有助于用户侧做出合理的策略。
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