【摘 要】
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针对当前电网二次设备周期性检修效率低、评估结果过于依赖专家主观经验的问题,提出一种基于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的二次设备运行状态风险评估方法。首先,基于Aprio
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,国网新疆电力有限公司电力科学研究院,河海大学能源与电气学院,中国电力科学研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51667020),新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题资助(2018D04005),新疆维吾尔自治区教育厅重点项目资助(XJEDU2019I009),教育部创新团队滚动项目资助(IRT-16R633)。
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针对当前电网二次设备周期性检修效率低、评估结果过于依赖专家主观经验的问题,提出一种基于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的二次设备运行状态风险评估方法。首先,基于Apriori关联规则挖掘算法筛选评估指标,构建二次设备运行状态风险评估指标体系。其次,采用属性层次分析法和反熵权法分别计算评估指标的主、客观权重,并基于合作博弈模型得到组合权重。最后,以云理论为基础构建基于云模型的二次设备风险评估模型。实例分析表明该方法简单易行,提高了评估结果的科学性与准确性,辅助电网二次设备运维人员制定科学合理的检修决策。
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