1、“.....这就使得神经网络较为适用于模糊不完整不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中,神经网络备数据。通过选择数据数据预处理转换数据个层面的工作,即可完成针对于挖掘算法的分析模型构建,并最终完成定领域的数据挖掘。试论数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用原稿。如在我国太原地县级电网备用调度项目的电力调度自动化系统中就采用了模糊层次分析综合方法,该系统提供了备调体化系统,可以让数据采集和数据交换得到贯通和共线,具有数据通信系统对数据予以有效收集,可以让电力调度工作质量得到提升,让对外供电更为可靠,让电网运行的安全性和稳定性得到提升。参考文献朱维佳,曹坚电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用电气时代,肖福明浅析数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用通讯世界,周洋数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用解析科技创新与应用,......”。

2、“.....值得注意的是,本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法,这是由于原算法使用了大量的搜索操作分类检索和路径检索,蚁群算法下走过的路上会留下信息素,这就使得较短路径上的信息素浓度较高,结合负信息素理论,即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表所示的事务数据库部分,即可结合时态试论数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用原稿电力调度自动化系统的事故发生概率。值得注意的是,本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法,这是由于原算法使用了大量的搜索操作分类检索和路径检索,蚁群算法下走过的路上会留下信息素,这就使得较短路径上的信息素浓度较高,结合负信息素理论,即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表所示的事务数据库部分,即可结合时态事务数据库分数据状态与气象信息进行查看。在数据库设计中......”。

3、“.....在应用此系统之后,当地对周的数据情况进行统计分析,预测流程为程序选择普通灰色模型而做出的自动预测,经过检验,发现自动预测精度在以上,误差在之内,具有良好的精准度。关联规则作为数据挖掘的重要分支,关联规则能够通过发觉大量有趣关联和相互联系实现信息的高质量分析,刚刚提到的神经网络严格意义上也属于关联规则范畴,不过本文关于关联规则的研究主要围绕周期性关联规则挖掘算法展开。周期性关联规则挖掘算法具备扫描数据库次数较少避免扫描数据库的时间开销连接程序中相同项目的比较次数较少数据项集频度统计速度较高等优势,由此实现的周期性数据集挖掘关联规则挖掘便能够大大降个应用灰色分析法的电力调度自动化系统为例,在该系统中,可以分为数据处理模块负荷预测模块和数据显示模块,其系在数据处理模块中,可以导入原始负荷数据预测数据以及气象数据,预测数据为文本格式,系统主要对数据缺失与数据跳变两种异常数据进行处理......”。

4、“.....短期负荷预测数据均维持在年以内,对历史数据进行适当利用定算法,可以从大量的数据信息中搜索到所需信息。在电力调度自动化控制系统中应用数据挖掘技术具有重要意义,对于电力企业的发展和创新具有推动作用,同时可以让电力企业的经济效益得到提升。如在我国太原地县级电网备用调度项目的电力调度自动化系统中就采用了模糊层次分析综合方法,该系统提供了备调体化系统,可以让数据采集和数据交换得到贯通和共线理可以让查询效率得到保障。在负荷预测模块中,主要是结合该城市的情况,利用普通灰色模型多变量灰色模型与人工经验模型对其进行负荷预测,其占用普通灰色模型适用于普通日期的预测,多变量灰色模型时根据气象资料进行预测,人工经验模型是根据电力局的相关数据进行节假日预测。在数据显示模块中,会通过列表方式与图形方式来显示历史数据......”。

5、“.....神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用,电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领域,由于数据自行处理数据分布存储高度容错性是神经网络的应用优势所在,这就使得神经网络较为适用于模糊不完整不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中,神经网络此神经网络的应用需要通过整合统使相关数据形成结构模型,通过神经网络系统实现数据统管理。第,数据挖掘能够提高数据挖掘技术的管理应用水平,减少外界因素对电力调度自动化的干扰。第,能够从不同角度对数据信息进行定量定性分析。第,为电网报告的分析和制定提供辅助支持。第,实现了对数据信息的及时查询,为电力调度自动化工作提供了支持。与决策。结合以有效收集,可以让电力调度工作质量得到提升,让对外供电更为可靠,让电网运行的安全性和稳定性得到提升。参考文献朱维佳,曹坚电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用电气时代......”。

6、“.....周洋数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用解析科技创新与应用,。摘要数据挖掘技术主要指的是种数据库技术与数据项集之间的有趣关联和相互联系实现信息的高质量分析,刚刚提到的神经网络严格意义上也属于关联规则范畴,不过本文关于关联规则的研究主要围绕周期性关联规则挖掘算法展开。周期性关联规则挖掘算法具备扫描数据库次数较少避免扫描数据库的时间开销连接程序中相同项目的比较次数较少数据项集频度统计速度较高等优势,由此实现的周期性数据集挖掘关联规则挖理可以让查询效率得到保障。在负荷预测模块中,主要是结合该城市的情况,利用普通灰色模型多变量灰色模型与人工经验模型对其进行负荷预测,其占用普通灰色模型适用于普通日期的预测,多变量灰色模型时根据气象资料进行预测,人工经验模型是根据电力局的相关数据进行节假日预测。在数据显示模块中,会通过列表方式与图形方式来显示历史数据......”。

7、“.....值得注意的是,本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法,这是由于原算法使用了大量的搜索操作分类检索和路径检索,蚁群算法下走过的路上会留下信息素,这就使得较短路径上的信息素浓度较高,结合负信息素理论,即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表所示的事务数据库部分,即可结合时态事务数据库分象信息进行查看。在数据库设计中,包含了历史负荷数据库预测数据库气象资料数据库数据状态与日期类型数据库。在应用此系统之后,当地对周的数据情况进行统计分析,预测流程为程序选择普通灰色模型而做出的自动预测,经过检验,发现自动预测精度在以上,误差在之内,具有良好的精准度。关联规则作为数据挖掘的重要分支,关联规则能够通过发觉大量数据项集之间试论数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用原稿经网络整理的整合数据,即可开展分析决策以及数据共享......”。

8、“.....第,数据挖掘能够提高数据挖掘技术的管理应用水平,减少外界因素对电力调度自动化的干扰。第,能够从不同角度对数据信息进行定量定性分析。第,为电网报告的分析和制定提供辅助支持。第,实现了对数据信息的及时查询,为电力调度自动化工作提供了支电力调度自动化系统的事故发生概率。值得注意的是,本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法,这是由于原算法使用了大量的搜索操作分类检索和路径检索,蚁群算法下走过的路上会留下信息素,这就使得较短路径上的信息素浓度较高,结合负信息素理论,即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表所示的事务数据库部分,即可结合时态事务数据库分自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领域,由于数据自行处理数据分布存储高度容错性是神经网络的应用优势所在,这就使得神经网络较为适用于模糊不完整不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中......”。

9、“.....具体处理可以分为以下几个方面。由于电力调度自动化系统包含的数据具备庞大复杂种类繁多的特点,分析法的电力调度自动化系统为例,在该系统中,可以分为数据处理模块负荷预测模块和数据显示模块,其系在数据处理模块中,可以导入原始负荷数据预测数据以及气象数据,预测数据为文本格式,系统主要对数据缺失与数据跳变两种异常数据进行处理。数据清理模块可以让系统程序运行速度得到保障,短期负荷预测数据均维持在年以内,对历史数据进行适当清理可以让查工智能技术结合的技术,利用定算法,可以从大量的数据信息中搜索到所需信息。在电力调度自动化控制系统中应用数据挖掘技术具有重要意义,对于电力企业的发展和创新具有推动作用,同时可以让电力企业的经济效益得到提升。数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用神经网络作为应用较为广泛的种人工智能研究方法,神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用,电力调理可以让查询效率得到保障......”。