本文關(guān)鍵詞：基于概率盒理論的電網(wǎng)規(guī)劃指標相關(guān)性分析及融合方法的研究

  更多相關(guān)文章： 電網(wǎng)規(guī)劃 技術(shù)性評價指標 不確定性 Copula相關(guān)性模型 概率盒 融合算法

【摘要】：電網(wǎng)規(guī)劃是電網(wǎng)整個系統(tǒng)在前期規(guī)劃過程中極為重要部分,是系統(tǒng)的運行質(zhì)量,經(jīng)濟和社會效益的決定性環(huán)節(jié),同時,由于電網(wǎng)規(guī)劃中存在多種不確定性問題也加大了規(guī)劃決策工作的難度。由于電網(wǎng)規(guī)劃方案中諸多指標相互間存在一定地關(guān)系(如用戶端電壓合格率與供電可靠率之間存在較強的相關(guān)性),忽視這種關(guān)系,一方面會帶來計算復(fù)雜度問題,嚴重的可能帶來維度災(zāi)難；另一方面會引起工程中計算的誤差,進而影響決策準確性,甚至可能造成一定的經(jīng)濟損失。針對以上問題,論文著力于電網(wǎng)規(guī)劃方案中相關(guān)性模型的研究,重點對電網(wǎng)規(guī)劃中技術(shù)性評價指標之間關(guān)系進行詳細的分析,并且對電網(wǎng)規(guī)劃過程中指標出現(xiàn)的不確定性問題采用概率盒的相關(guān)性分析方法,并將得到的指標相關(guān)系數(shù)作為權(quán)重進行融合,提出了基于概率盒理論的電網(wǎng)規(guī)劃相關(guān)性分析及融合方法的設(shè)計方案。論文首先對電網(wǎng)規(guī)劃中技術(shù)性評價理論和指標展開研究,論述了各個單指標指標的具體含義及計算公式,并對單指標多源數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析,得到對應(yīng)的相關(guān)系數(shù),利用該系數(shù)作為權(quán)值進行加權(quán)融合處理,篩選出對整體評估影響較大的指標,并建立指標概率盒；其次,針對各指標的特征,結(jié)合數(shù)學(xué)中對不確定性指標的處理,在基于概率盒理論的基礎(chǔ)上,應(yīng)用Matlab編寫相應(yīng)的算法程序,針對多指標數(shù)據(jù)運用Copula模型得出各指標間的相關(guān)性系數(shù),并參考Lucas模型的區(qū)間特征,對相關(guān)系數(shù)進行N次抽樣,最終得到相關(guān)性系數(shù)區(qū)間；最后,對已建立好的各個指標概率盒進行相關(guān)系數(shù)區(qū)間改進加權(quán)融合方法分析。論文將上述提出的模型和算法應(yīng)用于實例研究中,對某省的電網(wǎng)規(guī)劃進行指標評價,在前期指標處理中可以篩選出對整體影響不大的指標,從而極大的減少了工作量；當指標間滿足正全相關(guān)性或正強相關(guān)性時,知道其中一個指標值可以用已知指標代替與已知指標相關(guān)性滿足正全相關(guān)性或正強相關(guān)性的另外一個指標。這樣為未來的電網(wǎng)規(guī)劃工作中的建模處理提供了較好的指導(dǎo)方法,特別是對于某個指標未知的情況下,可以去尋找與該指標有正全相關(guān)或正強相關(guān)的指標代替,論文將現(xiàn)有相關(guān)性方法與基于概率盒理論的改進相關(guān)性方法進行對比,結(jié)果表明論文提出的方法能夠完全包含所有不確定性指標的特征,在效率與效益上明顯優(yōu)于未進行相關(guān)性處理的方法,說明論文給出的相關(guān)性模型或融合算法是有效的。
【關(guān)鍵詞】：電網(wǎng)規(guī)劃 技術(shù)性評價指標 不確定性 Copula相關(guān)性模型 概率盒 融合算法
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM715
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 本文背景和意義11
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-20
• 1.2.1 相關(guān)性分析法研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)性評價研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.3 信息融合技術(shù)研究現(xiàn)狀16-20
• 1.3 論文的主要工作及內(nèi)容安排20-23
• 第二章 基于概率盒理論的改進相關(guān)性分析23-49
• 2.1 區(qū)間的概率23
• 2.2 證據(jù)理論結(jié)構(gòu)體(Dempster-Shafer Structures,DSS)23-24
• 2.3 概率盒理論24-25
• 2.4 相關(guān)性分析25-32
• 2.4.1 事件間的依賴關(guān)系25-26
• 2.4.2 極度依賴：正全相關(guān)和反全相關(guān)26-27
• 2.4.3 概率盒的極度依賴27-30
• 2.4.4 證據(jù)理論結(jié)構(gòu)體(DSS)的極度依賴30-32
• 2.5 Copula相關(guān)性分析32-41
• 2.5.1 Copula函數(shù)理論33-37
• 2.5.2 基于證據(jù)理論結(jié)構(gòu)體(DSS)的Copula函數(shù)37-39
• 2.5.3 基于概率盒理論的Copula函數(shù)39-41
• 2.6 改進的相關(guān)性分析算法41-47
• 2.6.1 Lucas相關(guān)性分析41-42
• 2.6.2 Copula函數(shù)的相關(guān)性度量42-44
• 2.6.3 常用二元Copula函數(shù)的相關(guān)性度量44-45
• 2.6.4 改進的相關(guān)性分析算法45-47
• 2.7 本章小結(jié)47-49
• 第三章 基于概率盒理論的改進融合方法49-57
• 3.1 幾種常見的加權(quán)融合方法49-54
• 3.1.1 加權(quán)平均融合算法49-50
• 3.1.2 最優(yōu)加權(quán)融合算法50-51
• 3.1.3 自適應(yīng)加權(quán)融合算法51-53
• 3.1.4 動態(tài)權(quán)值加權(quán)融合算法53-54
• 3.2 改進的加權(quán)信息融合算法54-56
• 3.2.1 基于概率盒的改進加權(quán)融合算法54-55
• 3.2.2 改進加權(quán)融合算法55-56
• 3.3 本章小結(jié)56-57
• 第四章 相關(guān)性及融合方法的實例驗證57-73
• 4.1 電網(wǎng)規(guī)劃中技術(shù)性指標57-58
• 4.2 指標數(shù)據(jù)的處理58
• 4.2.1 定量數(shù)據(jù)58
• 4.2.2 定性數(shù)據(jù)58
• 4.3 單個指標多源相關(guān)性分析及融合58-60
• 4.4 多指標多源信息相關(guān)性分析及融合60-66
• 4.4.1 確定邊緣分布60-62
• 4.4.2 選取合適的Copula函數(shù)62-64
• 4.4.3 參數(shù)估計64-65
• 4.4.4 繪制Copula密度函數(shù)和分布函數(shù)圖65-66
• 4.4.5 秩相關(guān)系數(shù)估計66
• 4.5 基于指標相關(guān)性條件下建立概率盒66-70
• 4.5.1 指標間的相關(guān)性66-68
• 4.5.2 兩指標概率盒間的改進加權(quán)融合68-70
• 4.6 實驗分析70-71
• 4.7 本章小結(jié)71-73
• 第五章 結(jié)論及展望73-75
• 5.1 結(jié)論73-74
• 5.2 展望74-75
• 致謝75-77
• 參考文獻77-83
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文和參加的科研項目83

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本文編號：902608