在電力供應(yīng)鏈安全風(fēng)險監(jiān)測中,針對傳統(tǒng)方法下的電力供應(yīng)鏈穩(wěn)定性較低的問題,提出一種基于模糊聚類的電力供應(yīng)鏈安全風(fēng)險監(jiān)測方法,利用模糊聚類算法對電力供應(yīng)鏈中存在的不良數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識,利用不良數(shù)據(jù)并結(jié)合電力供應(yīng)鏈的自身特點,建立基于不良數(shù)據(jù)的電力供應(yīng)鏈安全風(fēng)險識別模型對電力供應(yīng)鏈進(jìn)行安全風(fēng)險識別,對安全風(fēng)險識別數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理與分類處理,實現(xiàn)電力供應(yīng)鏈的安全風(fēng)險監(jiān)測。為了驗證該方法下的電力供應(yīng)鏈穩(wěn)定性,與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比實驗,得出結(jié)果為該方法與基于決策樹規(guī)則提取的電力供應(yīng)鏈安全風(fēng)險監(jiān)測方法、基于穩(wěn)定特征向量的電力供應(yīng)鏈安全風(fēng)險監(jiān)測方法、基于Relief算法的電力供應(yīng)鏈安全風(fēng)險監(jiān)測方法下的電力供應(yīng)鏈穩(wěn)定性分別為86.2%、72.2%、63.3%、42.6%,通過比較可知,該方法能夠使電力供應(yīng)鏈保持較高的穩(wěn)定性。 

【文章來源】：自動化與儀器儀表. 2020,(02)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于模糊聚類的電力供應(yīng)鏈安全風(fēng)險監(jiān)測
    1.1 不良數(shù)據(jù)辨識
    1.2 安全風(fēng)險識別
    1.3 實現(xiàn)安全風(fēng)險監(jiān)測
2 實驗研究
    2.1 實驗參數(shù)
    2.2 實驗過程
    2.3 實驗結(jié)果
3 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3630471