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数据挖掘聚类算法在电力系统中的应用

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针对电力系统当前输出数据多、数据应用能力差等问题,提出一种新型的数据挖掘方法.构建改进型数据挖掘聚类算法模型,通过FCM聚类算法模型实现电力系统应用过程中不同状态数据分析、计算与应用;构建回归算法模型,实现分类后数据信息的预测;通过构建电力系统应用模型,将不同的数据信息融合后,实现了多种数据信息的挖掘与应用.实验证明,该研究方法分类能力强、预测精度高,可推广使用.
Application of data mining clustering algorithmn in power system
Based on the problems of the current large quantity of output data from the power system and the poor data application ability,a new data mining method is proposed.This method constructs an improved data mining clustering algorithm model.The data model can realize the data analysis,calculation and appli-cation of different states in the application process of the power system through FCM clustering algorithmn model,and builds a regression algorithm model to predict the data information after classification.This method realizes data mining and application by constructing power system application model and fusing vari-ous data information.The experiment,this research method has strong classification ability and high predic-tion accuracy,which can be generalized for use.

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赵瑞锋、李波、卢建刚、李世明、曾坚永、郑文杰

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广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广州 510600

数据挖掘 FCM聚类算法模型 回归算法模型 预测精度 电力系统

2024

信息技术
黑龙江省信息技术学会 中国电子信息产业发展研究院 中国信息产业部电子信息中心

信息技术

CSTPCD
影响因子:0.413
ISSN:1009-2552
年,卷(期):2024.(2)
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