直觉模糊粗糙集理论在电网灾害评估中的应用

被引:26
作者
刘鑫蕊 [1 ]
付倩 [1 ]
孙秋野 [1 ]
张瑶瑶 [1 ]
王英男 [2 ]
机构
[1] 东北大学信息科学与工程学院
[2] 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司
关键词
电网灾害; 评估指标体系; 直觉模糊粗糙集; 粗糙集; 属性约简;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论]; TM727 [电力网];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];
摘要
该文从应对突发事件和灾害造成电网大停电事故的角度,分析自然灾害对电网的影响因素。在此基础上针对电网灾害中影响因素的模糊性、不确定性,建立了应用于电网灾害的评价指标体系。采用基于直觉模糊粗糙集的方法对电网灾害做出及时准确的评估,确定灾害级别,并随着事态的发展调整更新,从而为应急决策提供科学依据。该文利用属性约简,降低灾害属性的冗余度;利用值约简,提取评价规则。以对辽宁省雪灾的评价为例,验证了该评价指标及评价方法的有效性与实用性,并实现了可视化灾害评估系统的设计与开发。该研究对提高电力系统应对自然灾害的应急响应和抗风险能力具有重要意义。
引用
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页码:5692 / 5702
页数:11
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