文献类型：期刊文章

作　　者：束洪春[1] 孙向飞[2] 于继来[2]

机构地区：[1]昆明理工大学电力学院,云南省昆明市650051 [2]哈尔滨工业大学电气工程系,黑龙江省哈尔滨市150001

出　　处：《电力系统自动化》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50347026);云南省科技攻关项目(2003GG10;2000B2-02);云南省应用基础研究项目(98E0409M;99E006G;2002E0025M);云南省中青年学术和技术带头人培养经费资助项目

年　　份：2004

卷　　号：28

期　　号：3

起止页码：90-95

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：粗糙集理论是一种较新的软计算方法,可以有效地分析和处理不完备信息。近几年来,该理论日益受到国际学术界的重视,已在模式识别、预测建模、医疗诊断、决策分析等许多领域得到成功的应用。粗糙集理论在电力系统中的研究起步较晚,目前尚鲜见实际应用的报道。为了进一步推动粗糙集理论在电力系统广泛和深入地应用,文中综述了近年来粗糙集理论在电力系统设备故障诊断、配电网故障诊断、暂态稳定评估、电压无功控制、数据挖掘等方面应用研究的主要成果与方法。探讨了粗糙集理论在电力市场数据挖掘中的巨大潜力,以及与专家系统、人工神经网络、模糊理论和多代理系统等其他人工智能技术的相互结合问题,并提出了若干需要进一步研究的问题。

关 键 词：粗糙集 电力系统 人工智能 数据挖掘

分 类 号：TM711]