基于粗糙集数据挖掘的配电网小区空间负荷预测方法研究

作     者：程其云 张晓星 周湶 雷绍兰 孙才新 Cheng Qiyun;Zhang Xiaoxing;Zhou quan;Lei Shaolan;Sun Caixin

作者机构：重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室重庆400044 贵州省电力公司贵阳市南供电局贵阳550002 

出 版 物：《电工技术学报》 (Transactions of China Electrotechnical Society)

年 卷 期：2005年第20卷第5期

页      面：98-102页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 

主　　题：空间负荷预测 粗糙集 数据挖掘 分配算法 

摘      要：提出了一种新颖的配电网空间负荷预测方法,采用粗糙集(RS)数据挖掘方法对可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,克服了以往方法受人为因素影响较大的弱点,得出决定小区用地类型的决策规则,从而得到每个小区适于发展各类负荷的程度,再运用全局最优的土地分配算法来计算各小区内各类负荷的增长,克服了仿真法不能得到整个土地最优分配方案决策的弱点。最后用实例说明了该方法的有效性。