[發明專利]一種電力系統突發事件應急處理方法

有效

• 申請號: 201110204882.X
• 申請日: 2011-07-21
• 公開（公告）號: CN102289569A
• 公開（公告）日: 2011-12-21
• 發明（設計）人: 張大華;丁輝;劉超;曹俊喜;趙煒妹
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G06F17/30
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國文

1.一種電力系統突發事件應急處理方法，其特征在于包括以下步驟：

一)根據電力系統中的應急案例中屬性所含信息量和信息類型的不同，將應急案例中的屬性歸并為四大類型的屬性：(1)確定數字屬性值CN；(2)確定符號屬性值CS；(3)模糊概念屬性值FL；(4)模糊數FN或模糊區間屬性值FI；

二)為避免傳統最近相鄰算法的屬性值缺失問題，提出了基于結構相似度和屬性相似度的雙層結構的案例相似度計算方法，并分析應急案例的特征，為應急案例四大類型的屬性分別設計了不同的結構相似度算法：

(1)結構相似度算法

假定應急案例的源案例a與目標案例b進行匹配，則結構相似度計算算法描述如下：

a)計算源案例a的所有的非空屬性構成的集合，記為A；

b)計算目標案例b的所有非空屬性構成的集合，記為B；

c)計算A與B的交集和并集，分別記為C和D；

d)計算交集C中所有屬性的權重之和，記為w₁；

e)計算并集D中所有屬性的權重之和，記為w₂；

f)案例a和b的結構相似度記為S，則作如下定義：

S＝w₁/w₂

結構相似度算法只計算源案例和目標案例的非空屬性集的交集屬性的相似度，即屬性值為空的屬性不參與相似度計算，從而有效地避免了屬性值缺失問題；

(2)屬性相似度算法

1)確定數字屬性

采用基于海明距離公式演化而來的計算確定數值型屬性的相似度方法，如下所示：

sim(X_i，Y_i)＝1-dist(X_i，Y_i)＝1-|x_i-y_i|/|max_i-min_i|

其中：

sim(X_i，Y_i)表示案例X和Y的第i個確定數字屬性的相似度；x_i、y_i分別表示案例X和Y的第i個屬性的值；max_i和min_i分別表示第i個屬性的最大和最小值；每個CN類型的屬性需要已知該屬性的取值范圍；

dist(Xi，Yi)表示案例X的第i個屬性值與案例Y的第i個屬性值在所有案例中的i屬性數值中的相對差別程度，也即X與Y的第i個屬性值相差的絕對值|Xi-Yi|，占所有案例數據的i屬性中相差最大值(max?i-min?i)的比率(|Xi-Yi|/(max?i-min?i))，這個比率的范圍是0～1；也即dist(Xi，Yi)＝|Xi-Yi|/(max?i-min?i)；如果dist(Xi，Yi)值越接近1，說明X的i屬性值與Y的i屬性值差距越大，反之則越小；

2)確定符號屬性

確定符號屬性值屬于一種簡單枚舉值，它列舉了該屬性所有可能的取值，屬性值之間不存在實際意義的量的關系，相似度計算式為：

sim(Xi,Yi)=1xi=yiorxi∈yi0xi≠yi,]]>

3)模糊屬性

對于模糊概念屬性值FL或模糊數FN或模糊區間FI的模糊屬性，采用隸屬函數來計算屬性間的相似度；由于評價者對模糊概念的認同度有所差別，可采用百分制將這類模糊評價屬性進行模糊處理；

基于隸屬函數的相似度計算方法是通過計算兩個隸屬函數對應面積的重疊率作為模糊集合間的相似度，具體計算如下所示：

sim(x_i，y_i)＝A(x_i∩y_i)/A(x_i∪y_i)＝A(x_i∩y_i)/[A(x_i)+A(y_i)-A(x_i∩y_i)}

其中：A代表模糊集合的對應隸屬函數的面積；x_i∩y_i’代表兩個模糊集合的交；根據模糊屬性的相似度算法可計算出模糊屬性的相似度；

在傳統的最近相鄰算法的基礎上得到案例的全局相似度計算公式：

sim(X,Y)=SΣi=1mwisim(Xi,Yi).]]>

其中：sim(X，Y)表示案例X和Y的案例全局相似度；S為案例的結構相似度；w_i為案例X和Y交集屬性集中的第i個屬性在參與匹配的屬性中所占的權重，且所有權重取值之和為1；sim(X_i，Y_i)表示案例X和Y在交集屬性集中第i個屬性上的局部相似度。