本文關(guān)鍵詞：能源互聯(lián)網(wǎng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)融合的互信息方法

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【摘要】：信息物理融合框架下的能源互聯(lián)網(wǎng)需要處理的數(shù)據(jù)是海量的,要從中提取知識(shí)或分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)特征難度很大。在此背景下,基于互信息(mutual information,MI)理論,將信息融合理論中的"數(shù)據(jù)—特征—決策"三層結(jié)構(gòu)應(yīng)用到能源互聯(lián)網(wǎng)的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)中,構(gòu)建了一種基于多層模式的數(shù)據(jù)融合方案�；バ畔⒎椒軌蚨攘織l件屬性與決策屬性間的相關(guān)性、消除冗余特征,從而提取規(guī)則、形成知識(shí)。首先,采用互信息方法發(fā)現(xiàn)海量監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度,并在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中篩選出關(guān)聯(lián)特征。接著,采用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multiple-layer feedforward neural network,MLFNN)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行決策融合。之后,將該方法與在大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行計(jì)算領(lǐng)域中發(fā)展起來的著名的MapReduce模型相結(jié)合,構(gòu)造能夠處理海量數(shù)據(jù)融合的"MutualInformation-Multiple-layer Feedforward Neural Network-MapReduce"(3M)方法框架。最后,以風(fēng)電場功率預(yù)測問題為例來說明所提出的方法。計(jì)算結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的變量篩選方法相比,所提出的方法在預(yù)測精度和計(jì)算效率方面都有明顯改善。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;國網(wǎng)浙江省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;文萊科技大學(xué)電機(jī)與電子工程系;
【關(guān)鍵詞】： 能源互聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 信息融合 互信息(MI)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51407076) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2015ZD28) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2014502050) 河北省高等學(xué)校科研項(xiàng)目(Z2013007) 國網(wǎng)浙江省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院研究項(xiàng)目(JY02201403)~~
【分類號(hào)】：TM76;TM614
【正文快照】： 0 引言 能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展被認(rèn)為是第三次工業(yè)革命的核心內(nèi)容之一。隨著現(xiàn)代通信技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、高性能分布式計(jì)算的廣泛應(yīng)用,以及交通網(wǎng)絡(luò)、天然氣網(wǎng)絡(luò)等與智能電網(wǎng)的融合,能源互聯(lián)網(wǎng)需要處理的數(shù)據(jù)將是海量的且呈現(xiàn)出典型的“4V”特征[1-3],即體量(volume)大、速度(velocit

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