粗糙集理论在电力系统数据挖掘中的应用研究  

The Application Study of Rough Set Theory in Power System Data Mining

作　　者：旷海兰[1] 刘新华[1] 陈中[1] 蒋涛[1] 

机构地区：[1]衡阳师范学院计算机系,湖南衡阳421008

出　　处：《衡阳师范学院学报》2006年第3期70-72,共3页Journal of Hengyang Normal University

基　　金：湖南省教育厅青年基金资助项目(05B055);衡阳师范学院科研基金资助项目(2005B11)

摘　　要：电力系统数据具有数据种类混杂、数据质量差、要求高、实时性等特点。在数据挖掘的诸多方法中,粗糙集理论对于处理复杂系统有明显的优势,研究粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用,可以更加充分地利用电力系统数据,揭示数据背后蕴含的原理、规则,为解决电力系统中的许多问题找到更加合理的方法。主要介绍了粗糙集理论和电力系统数据挖掘的特点,论述了粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用。The data in power system are demanding, real time, of poor quality and have various forms. As one of the data mining methods, rough set theory has its advantage in dealing with complex system. The study of rough set theory and its use in power system data mining can efficiently improve the use of power system data, find rules and theories hide in data. The characters of rough sets and its applications in power system data mining are discussed.

关 键 词：粗糙集理论 数据挖掘 电力系统 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]