基于自适应协同相似性学习的智能电网运营指标优选方法

摘要

数量庞大的智能电网运营指标不利于对电网公司实际运营水平的分析与评估。为了快速、有效地选择出信息量较大、冗余程度较低以及如实反映电网运营水平的关键指标,首先,依据自适应协同相似性学习,构建运营指标优选方法;然后,基于信息论构建包括分类准确率、信息熵和冗余度的优选结果,定量分析指标并提出运营指标优选流程;最后,算例结果表明,优选方法在精简指标的同时,保留指标体系的信息量并降低指标冗余度。