發(fā)布時(shí)間：2020-11-01 08:05

　　 電力工業(yè)是重要的基礎(chǔ)工業(yè),電網(wǎng)規(guī)劃是對(duì)電力工業(yè)具體實(shí)施電力系統(tǒng)建設(shè)進(jìn)行規(guī)劃,因此對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的研究具備重要的意義。計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在了電力工業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域,已經(jīng)有研究將機(jī)器學(xué)習(xí)等方法應(yīng)用于電力系統(tǒng)的成本控制、電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和電力系統(tǒng)的故障預(yù)防和維護(hù)等方面,也有研究將理想向量空間投影等方法應(yīng)用在電網(wǎng)規(guī)劃方案的比較上。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于安全效能成本的電網(wǎng)規(guī)劃方案全壽命周期綜合評(píng)價(jià)模型,提出并實(shí)現(xiàn)了將向量空間模型和K-means聚類(lèi)算法等方法應(yīng)用于電網(wǎng)規(guī)劃方案的分析決策。對(duì)歷史電網(wǎng)規(guī)劃方案數(shù)據(jù)的處理上,使用無(wú)量綱化處理模型在保持比例特性的前提下消除了特征參數(shù)數(shù)量級(jí)的差異,更合理地反映了方案間的特征差異。同時(shí),綜合專(zhuān)家給出不同的權(quán)重向量,使用組合權(quán)重最優(yōu)化模型求取與原有權(quán)重向量偏差最小的組合權(quán)重并對(duì)方案特征向量加權(quán),從而體現(xiàn)方案內(nèi)不同特征參數(shù)重要程度。最后通過(guò)向量空間模型和K-means聚類(lèi)算法等方法對(duì)當(dāng)前電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目和歷史電網(wǎng)規(guī)劃方案關(guān)聯(lián)性進(jìn)行挖掘,為當(dāng)前電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目提供可供參考的歷史方案推薦。比選決策系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明,軟件平臺(tái)完成了綜合評(píng)價(jià)計(jì)算模型,向量空間模型中方案間的相似度與實(shí)際相似度偏差較小。使用向量空間模型為當(dāng)前電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目推薦歷史電網(wǎng)規(guī)劃方案的測(cè)試結(jié)果表現(xiàn)出了83.3%精確率及召回率,97.6%準(zhǔn)確率;使用K-means聚類(lèi)算法推薦的測(cè)試結(jié)果則表現(xiàn)出了91.7%精確率和召回率,98.8%準(zhǔn)確率,均具備應(yīng)用上的可行性。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TM715
【部分圖文】：

圖 2.3 兩次不同初始質(zhì)2.3 本章小結(jié)本章第一部分介紹了基于安全效能成算模型中的關(guān)鍵參數(shù)，以及其中涉及到型等關(guān)鍵技術(shù)。第二部分介紹了系統(tǒng)數(shù)據(jù)出了適應(yīng)數(shù)據(jù)分析的無(wú)量綱化處理技術(shù)模型和 K-means 聚類(lèi)算法的使用研究。

中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論坐標(biāo)表示方案編號(hào)，縱坐標(biāo)表示方案與理想方案的相似理想方案。不同的顏色表示聚類(lèi)收斂后不同的簇，可以高的方案都收斂在了同一簇內(nèi)。在推薦方案數(shù)目為 3，K-means 聚類(lèi)方法在這個(gè)特定的歷史方案樣本池條件下薦的精確率和召回率為 91.7%，準(zhǔn)確率為 98.8%�？梢苑楫�(dāng)前建設(shè)項(xiàng)目推薦歷史方案參考具備可行性。
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本文編號(hào)：2865253