發(fā)布時間：2024-07-06 13:36

　　為了挖掘水電站運行數據中蘊含的豐富且寶貴的實際運行知識,獲得影響水電站主要設備狀態(tài)的關鍵監(jiān)測參量,有效提高電站的信息化管理水平,本文對水電站運行大數據的融合方法進行了研究。粗糙集理論是常用的冗余數據集約減融合方法之一,然而在面對規(guī)模較大的數據集時其往往體現(xiàn)出計算時間過長的缺點。為此,本文提出了改進的粗糙集屬性約減方法,通過采用"雙向同時搜索、雙向互相協(xié)調"的模式對數據融合流程進行優(yōu)化,提高了搜索速度并有效減少了計算開銷。通過將改進數據融合方法分別應用于多個標準數據集和某水電站實際運行數據中,發(fā)現(xiàn)通過加強搜索力量、減小非必要計算量等策略,研究提出的改進粗糙集數據融合算法相比傳統(tǒng)粗糙集屬性約減算法提升了算法的計算速度和冗余屬性約簡能力,能夠實現(xiàn)水電站運行大數據約簡融合。

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本文編號：4002631