陈帅
- 作品数：3 被引量：102H指数：2
- 供职机构：东北电力大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于双层次分析的智能变电站数据分类方法被引量：8
- 2014年
- 针对智能变电站中数据体量大、种类多、速度快的特点,对智能变电站中的数据分类方法进行了研究,提出了基于安全指标和遗传模拟退火支持向量机的两级分类方法。首先,构建了智能变电站安全指标分类规则库,使用其对变电站数据进行初次粗糙分类,缩小数据规模;其次,依据智能变电站故障隐患数据样本,使用支持向量机训练出二类分类器,并采用遗传算法和模拟退火算法对其性能进行优化,完成智能变电站数据的二次分类,得到的正类数据为正常数据,负类数据即为需要重点进行下一步分析的异常数据。实验表明,该方法在智能变电站数据分类上取得了良好的效果,并且能够有效地控制数据的规模。
- 曲朝阳陈帅杨帆颜佳许邵庆
- 关键词：智能变电站数据分类安全指标支持向量机
- 基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法被引量：94
- 2014年
- 针对大数据时代下电网数据体量大、类型多、速度快的特点,传统的属性约简方法已经无法完成对电力大数据的预处理,为此提出一种基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法。该方法剖析了粗糙集中相对正域理论的特性,利用MapReduce模型设计了可以并行计算正域中元素个数的属性约简算法MP_POSRS。最后,在Hadoop平台上对电网故障诊断表和风电实测数据进行属性约简,实验结果表明,该方法有效可行,并具有较好的加速比和可扩展性,适用于电力大数据预处理属性约简。
- 曲朝阳陈帅杨帆朱莉
- 关键词：MAPREDUCE属性约简
- 面向电力虚拟社区的隐性知识收集方法被引量：1
- 2014年
- 电力隐性知识广泛存在于电力虚拟社区的问答模式中,并且随着虚拟社区的扩张,其中的电力隐性知识数量正与日俱增。然而,由于虚拟社区中自由的问答交流方式,导致解决具体问题的电力隐性知识被淹没于大量的无用信息中,适用性好的隐性知识难以被相关电力从业人员快速获取,因此,过滤无效信息,收集电力虚拟社区中的隐性知识,对电力隐性知识的挖掘、检索以及共享有着重要的意义。为此提出了一种面向电力虚拟社区的隐性知识收集方法。该方法以向量空间模型为基础,根据电力虚拟社区中问答模式的特点,将其表示为四维向量形式,使隐性知识收集转化为文本向量二分类问题,并采用遗传支持向量机进行分类,从而完成电力隐性知识的收集。实验结果表明,提出的方法获得了较好的正确率。
- 王耀辉杨帆陈帅
