电力系统复杂应用软件的开发必能采用先进的软件工程学方法。统一建模语言 ( U nified Modeling L anguage,U ML )是近年来软件工程领域内取得的最重要成果之一。文章介绍了 UML 的产生背景及特点 ,然后详细讨论了 U ML在智能继电保护...电力系统复杂应用软件的开发必能采用先进的软件工程学方法。统一建模语言 ( U nified Modeling L anguage,U ML )是近年来软件工程领域内取得的最重要成果之一。文章介绍了 UML 的产生背景及特点 ,然后详细讨论了 U ML在智能继电保护整定计算及管理系统 ( ICAPE)开发中的应用。结果表明 ,统一建模语言 ( UML )具有标准性、系统性、可视化、自动化等优点 ,在电力系统复杂软件的开发中 ,将其合理地应用于软件开发的各个阶段 ,有助于提高软件开发效率及软件质量。因此 ,UML展开更多
数据挖掘技术能有效解决孤岛检测中检测阈值的整定问题,已成为重要的孤岛检测方法。文中提出由关键特征识别、基学习器和元学习器等3个环节构成的孤岛检测数据挖掘系统。首先,分析了孤岛检测样本中的弱相关特征对分类的不利影响,提出利...数据挖掘技术能有效解决孤岛检测中检测阈值的整定问题,已成为重要的孤岛检测方法。文中提出由关键特征识别、基学习器和元学习器等3个环节构成的孤岛检测数据挖掘系统。首先,分析了孤岛检测样本中的弱相关特征对分类的不利影响,提出利用RELIEF(recursive elimination of features)算法首先识别孤岛检测的关键特征。然后,分析了单一分类器的归纳偏置现象,提出利用多个分类器的互补性提高孤岛检测的精度;最后,提出了基于元学习的新的孤岛检测方法。为验证上述方法的有效性,仿真算例中充分考虑了功率不平衡度、电压扰动等因素。仿真结果表明,上述3个环节对提高孤岛检测的精度和泛化能力具有重要作用。展开更多
文摘数据挖掘技术能有效解决孤岛检测中检测阈值的整定问题,已成为重要的孤岛检测方法。文中提出由关键特征识别、基学习器和元学习器等3个环节构成的孤岛检测数据挖掘系统。首先,分析了孤岛检测样本中的弱相关特征对分类的不利影响,提出利用RELIEF(recursive elimination of features)算法首先识别孤岛检测的关键特征。然后,分析了单一分类器的归纳偏置现象,提出利用多个分类器的互补性提高孤岛检测的精度;最后,提出了基于元学习的新的孤岛检测方法。为验证上述方法的有效性,仿真算例中充分考虑了功率不平衡度、电压扰动等因素。仿真结果表明,上述3个环节对提高孤岛检测的精度和泛化能力具有重要作用。
