序 1
前言 1
第1章 粗糙集理论的基本概念与应用 1
1.1 粗糙集的产生与发展 1
1.2 知识的表示方法 3
1.2.1 知识的基本表示方法 3
1.2.2 知识不确定性的表示与分类 4
1.3 粗糙集的基本概念 5
1.3.1 粗糙集的基本定义 5
1.3.2 粗糙集的拓扑特征 8
1.3.3 粗糙集数据分析 9
1.4 粗糙集的典型应用 9
1.4.1 粗糙集在电力网络故障诊断中的应用 11
1.4.2 粗糙集在变压器状态估计中的应用 13
1.4.3 粗糙集在电力市场中的应用 15
第2章 粗糙集理论的基本方法与应用 17
2.1 粗糙集合 17
2.1.1 近似空间、近似值 17
2.1.2 集合的粗糙相等 21
2.1.3 粗糙分类 22
2.1.4 粗糙集合的概念 23
2.1.5 粗糙集合应用示例 24
2.2 连续属性的离散化 26
2.2.1 连续属性离散化问题的描述 26
2.2.2 连续属性的无监督离散化方法 28
2.2.3 连续属性的有监督直接离散化方法 29
2.2.4 连续属性的有监督间接离散化方法 31
2.3 属性约简算法 32
2.3.1 决策表属性约简概述 32
2.3.2 基于属性重要性的启发式约简算法 34
2.3.3 基于可辨识矩阵的约简算法 35
2.4 值约简算法 36
2.4.1 决策表值约简概述 36
2.4.2 一般值约简算法 36
2.4.3 改进的值约简算法 37
第3章 粗糙集在输配电网故障隔离中的应用 41
3.1 输配电系统故障诊断及隔离系统概述 42
3.1.1 输配电系统监视控制 43
3.1.2 电力系统继电保护概述 48
3.2 故障诊断系统的信息来源分析 52
3.2.1 故障诊断的基础信息来源及其区分 53
3.2.2 用于故障诊断的继电保护信息 54
3.2.3 线路断路器和自动重合闸配置 56
3.2.4 线路故障录波器配置 58
3.3 输配电系统的不确定信息 59
3.3.1 不确定信息的分类与处理 59
3.3.2 输配电系统中的不确定信息 61
3.3.3 连续量测量误差 62
3.3.4 遥信量采集误差 64
3.3.5 故障类型及其误差产生原因 65
3.4 输配电系统不确定信息预处理 67
3.4.1 故障录波信息的精确处理方案 67
3.4.2 电流、电压短路特性与继电保护动作行为分析 70
3.4.3 离散信息处理及连续信息断点修正原则分析 71
3.4.4 短路过程电流、电压不确定信息处理 73
3.5 全局寻优的粗糙集知识发现方法 76
3.5.1 连续属性离散化 76
3.5.2 属性约简 78
3.5.3 值约简 79
3.6 故障诊断规则可信度整定方法 83
3.6.1 模糊集理论概述 84
3.6.2 概率论概述 86
3.6.3 设备可信度的整定 87
3.6.4 规则可信度的整定 89
3.6.5 综合可信度的整定 90
3.7 应用判定树进行在线故障诊断 91
3.7.1 判定树方法概述 92
3.7.2 属性选择度量 93
3.7.3 推理策略分析对比 95
3.7.4 在线故障诊断系统构造 97
3.7.5 进行在线规则添加 100
3.8 基于不确定推理的粗糙集故障诊断 101
3.8.1 不确定粗糙集定义 101
3.8.2 不确定粗糙集约简算法 103
3.8.3 配电系统实例 104
3.8.4 一个简化配电系统故障诊断实例 105
3.9 系统程序分析及应用效果 108
3.9.1 程序总体框图及各个子程序代码解析 108
3.9.2 故障诊断问题的数学模型 110
3.9.3 输配电系统故障诊断系统应用分析 111
3.9.4 系统应用效果分析 115
第4章 粗糙集在变压器监测中的应用 119
4.1 电力变压器劣化原理及常用故障诊断方法 119
4.1.1 不同因素对绝缘劣化的影响 120
4.1.2 变压器局部放电的在线监测 121
4.1.3 电力变压器预防性试验 123
4.1.4 电力变压器常见故障 125
4.1.5 变压器故障诊断的主要方法 127
4.2 变压器油中溶解气体分析原理 128
4.2.1 变压器绝缘材料的化学组成 128
4.2.2 油中溶解气体的产生 130
4.2.3 油中溶解气体的溶解 132
4.2.4 气体在变压器中的扩散、吸附和损失 133
4.2.5 正常运行变压器油中气体组分含量 134
4.2.6 变压器内部故障类型与油中溶解气体的对应关系 135
4.3 变压器故障诊断依据 135
4.3.1 变压器在线监测技术 135
4.3.2 油中溶解气体分析法 139
4.3.3 变压器油故障定性分析 140
4.3.4 固体的绝缘老化 142
4.4 几类典型油中溶解气体分析方法简介 143
4.4.1 特征气体法 144
4.4.2 比值诊断法 144
4.4.3 专家经验法 147
4.4.4 各种方法总结 147
4.5 系统的模型结构及数据组成 148
4.5.1 状态监测与故障诊断 148
4.5.2 变压器故障监测硬件电路 149
4.5.3 变压器故障诊断专家系统结构 156
4.5.4 变压器故障类型和产生气体的组分关系 158
4.5.5 状态监测与故障诊断应用数据选择 159
4.6 基于贪心算法的知识约简 163
4.6.1 连续属性离散化 164
4.6.2 属性约简 169
4.6.3 值约简 171
4.6.4 算法程序框图 175
4.7 因果图与粗糙集结合进行故障诊断的方法 175
4.7.1 因果图的概述 176
4.7.2 因果图的推理 177
4.7.3 多值因果图及推理 178
4.7.4 离散化连续变量的连续因果图推理算法 179
4.8 系统程序分析及应用效果 181
4.8.1 故障诊断结果对比分析 181
4.8.2 故障诊断系统功能概述 189
第5章 粗糙集在电力市场决策支持系统中的应用 192
5.1 电力市场概述 192
5.1.1 电力市场研究背景 192
5.1.2 国外电力市场分析 194
5.1.3 加州电力危机 196
5.1.4 国内电力市场分析 199
5.1.5 电力市场在我国的开展情况 200
5.2 电力市场交易特点及类型 202
5.2.1 我国区域电力市场特点 202
5.2.2 区域电力市场的输电阻塞管理 203
5.2.3 研究区域电力市场交易计划的意义 204
5.2.4 电力市场交易模式 204
5.2.5 电力市场交易类型 206
5.3 电力市场交易计划模型 207
5.3.1 Pool模式中的交易模型 207
5.3.2 Bilateral模式中的交易模型 208
5.3.3 区域电力市场日交易计划的数学模型 208
5.4 电力市场分析决策模型 211
5.4.1 市场分析决策模型概述 211
5.4.2 数据预处理 211
5.4.3 电价经济因素模型 213
5.5 电力市场交易与报价 215
5.5.1 电力交易市场与报价行为概述 215
5.5.2 电价的制定及预测 216
5.5.3 成本效益分析方法 219
5.5.4 电力技术经济评价指标方法 220
5.6 电力网电能损耗的测试计算方法 222
5.6.1 变压器损耗的测试计算方法 222
5.6.2 线路损耗的测试计算方法 226
5.6.3 输配电系统网损分摊原则的确定 229
5.7 决策树算法及其与粗糙集的结合 231
5.7.1 决策树理论概述 231
5.7.2 决策树分裂属性的选择 232
5.7.3 决策树学习的剪枝方法 234
5.7.4 决策树学习算法的评价 235
5.7.5 基于粗糙集理论的多变量决策树 236
5.8 基于遗传算法的知识约简及决策树推理 238
5.8.1 遗传算法概述 238
5.8.2 粗糙集约简问题与可辨识矩阵的转换 240
5.8.3 基于遗传算法的粗糙集约简 242
5.9 系统程序分析及应用效果 244
5.9.1 系统体系结构 244
5.9.2 系统功能模块 246
5.9.3 系统数据需求分析 249
5.9.4 系统运行界面 251
5.9.5 系统运行结果分析 253
参考文献 255