智能电网知识处理模型与可视化方法PDF电子书下载

1 绪论 1

1.1 知识 1

1.2 知识处理 2

1.3 知识可视化 6

1.3.1 知识可视化的定义 6

1.3.2 知识可视化的产生 9

1.3.3 国内外研究现状及发展动态 11

1.4 知识处理与可视化在智能电网建设中的意义 15

1.4.1 大数据时代下智能电网建设的技术障碍 15

1.4.2 知识处理与可视化在智能电网建设中的作用 17

主要参考文献 20

2 智能电网知识 22

2.1 智能电网数据来源 22

2.1.1 智能电网集约化管理方式下业务系统概述 22

2.1.2 智能电网生产数据 25

2.1.3 智能电网运营数据 27

2.1.4 智能电网管理数据 30

2.2 智能电网信息分类 33

2.2.1 输电网信息描述 33

2.2.2 变电网信息描述 35

2.2.3 配电网信息描述 36

2.2.4 用电信息描述 38

2.3 智能电网知识应用 40

2.3.1 分类知识应用 40

2.3.2 关联知识应用 41

2.3.3 聚类知识应用 42

2.3.4 预测知识应用 43

2.3.5 异常知识应用 43

主要参考文献 44

3 知识发现概述及实务案例 46

3.1 知识发现概述 46

3.1.1 知识发现与数据挖掘 46

3.1.2 知识发现的过程 47

3.1.3 知识发现的目标 50

3.1.4 知识发现技术方法 53

3.1.5 知识发现工具 59

3.2 实务案例——电网运行状态知识发现 67

3.2.1 CRISP-DM标准 67

3.2.2 电网运行状态分类常用算法 68

3.2.3 在Clementine中实现电网运行状态分类 79

主要参考文献 94

4 智能电网知识发现算法 95

4.1 分类模式发现 95

4.1.1 分类归纳概述 95

4.1.2 分类归纳基本概念 95

4.1.3 分类归纳基本技术 96

4.1.4 决策树方法构建原理 98

4.1.5 电压稳定性判据的决策树实例 100

4.2 关联模式知识发现 105

4.2.1 关联规则概述 105

4.2.2 关联规则基本概念 105

4.2.3 关联规则挖掘算法 107

4.2.4 Apriori算法 108

4.2.5 电网广域测量系统（WAMS）数据关联规则实例 109

4.3 聚类模式知识发现 113

4.3.1 聚类分析概述 113

4.3.2 相似性度量 114

4.3.3 K-Means算法 118

4.3.4 聚类方法的并行化与评价 118

4.3.5 电力负荷聚类分析实例 120

4.4 预测模式知识发现 123

4.4.1 预测方法概述 123

4.4.2 预测方法的一般步骤 125

4.4.3 预测的传统方法原理 125

4.4.4 预测的新方法原理 128

4.4.5 电力负荷预测回归分析实例 132

4.5 异常模式知识发现 139

4.5.1 异常模式知识发现概述 139

4.5.2 异常数据的定义 139

4.5.3 异常挖掘方法 140

4.5.4 异常检测算法 141

4.5.5 离群数据挖掘及其在电力负荷预测中的应用 142

主要参考文献 145

5 智能电网知识表示 147

5.1 智能电网知识表示方法的选取 147

5.1.1 选择电网知识表示方法的标准 147

5.1.2 当前几种流行的知识表示方法比较 148

5.2 基于本体的智能电网知识表示与建模 155

5.2.1 智能电网领域本体的描述语言 155

5.2.2 智能电网领域知识本体的构建 157

5.2.3 智能电网领域知识本体的基本构建过程 161

5.2.4 基于本体的电力企业知识表示模型 162

5.2.5 智能电网知识表示工具及实例 165

5.3 智能电网领域本体的映射 176

5.3.1 本体映射问题的描述 176

5.3.2 本体映射概述 177

5.3.3 基于语义的本体映射 180

5.4 智能电网知识库的构建 188

5.4.1 电网知识库设计 188

5.4.2 知识节点和知识单元的定义 190

5.4.3 知识库的逻辑存储结构 190

5.4.4 知识库的物理存储结构 192

5.4.5 电网知识库中的本体链 192

主要参考文献 194

6 智能电网知识推理机构建 196

6.1 推理机概述 196

6.1.1 本体推理机内涵 196

6.1.2 本体推理机系统 198

6.1.3 本体推理机应用 199

6.2 智能电网本体推理机构建方法 201

6.2.1 本体解析器构建 201

6.2.2 本体查询引擎构建 202

6.2.3 本体推理引擎构建 206

6.2.4 API接口 209

6.3 智能变电站工作票本体推理机构建实例 212

6.3.1 智能变电站任务需求-知识适配推理模型及工具 212

6.3.2 基于Jena的工作票任务本体构建方法 219

6.3.3 执行结果及评价 222

主要参考文献 224

7 智能电网知识三维可视化方法 225

7.1 智能电网知识三维可视化 225

7.1.1 虚拟现实技术概述 225

7.1.2 可视化实现基础 227

7.1.3 电网知识可视化载体 231

7.2 电网知识可视化技术 232

7.2.1 知识类型的转换 232

7.2.2 知识可视化方法 233

7.3 虚拟电力设备一体化建模 235

7.3.1 一体化模型的特点 235

7.3.2 一体化模型建立过程 236

7.3.3 一体化建模实例 241

7.4 虚拟电力场景的三维构建方法 243

7.4.1 电力虚拟场景的组织策略 243

7.4.2 网络负载平衡算法 246

7.4.3 碰撞检测算法 248

7.5 三维虚拟场景的渲染及优化方法 250

7.5.1 交互式协同渲染方法 250

7.5.2 虚拟场景绘制速度的提升 255

7.5.3 虚拟设备及场景真实感的提升 257

7.6 智能电网知识三维可视化方法的应用 262

主要参考文献 264