[发明专利]一种电力系统突发事件应急处理方法

权利要求书

1.一种电力系统突发事件应急处理方法，其特征在于包括以下步骤：

一)根据电力系统中的应急案例中属性所含信息量和信息类型的不同，将应急案例中的属性归并为四大类型的属性：(1)确定数字属性值CN；(2)确定符号属性值CS；(3)模糊概念属性值FL；(4)模糊数FN或模糊区间属性值FI；

二)为避免传统最近相邻算法的属性值缺失问题，提出了基于结构相似度和属性相似度的双层结构的案例相似度计算方法，并分析应急案例的特征，为应急案例四大类型的属性分别设计了不同的结构相似度算法：

(1)结构相似度算法

假定应急案例的源案例a与目标案例b进行匹配，则结构相似度计算算法描述如下：

a)计算源案例a的所有的非空属性构成的集合，记为A；

b)计算目标案例b的所有非空属性构成的集合，记为B；

c)计算A与B的交集和并集，分别记为C和D；

d)计算交集C中所有属性的权重之和，记为w₁；

e)计算并集D中所有属性的权重之和，记为w₂；

f)案例a和b的结构相似度记为S，则作如下定义：

S＝w₁/w₂

结构相似度算法只计算源案例和目标案例的非空属性集的交集属性的相似度，即属性值为空的属性不参与相似度计算，从而有效地避免了属性值缺失问题；

(2)属性相似度算法

1)确定数字属性

采用基于海明距离公式演化而来的计算确定数值型属性的相似度方法，如下所示：

sim(X_i，Y_i)＝1-dist(X_i，Y_i)＝1-|x_i-y_i|/|max_i-min_i|

其中：

sim(X_i，Y_i)表示案例X和Y的第i个确定数字属性的相似度；x_i、y_i分别表示案例X和Y的第i个属性的值；max_i和min_i分别表示第i个属性的最大和最小值；每个CN类型的属性需要已知该属性的取值范围；

dist(Xi，Yi)表示案例X的第i个属性值与案例Y的第i个属性值在所有案例中的i属性数值中的相对差别程度，也即X与Y的第i个属性值相差的绝对值|Xi-Yi|，占所有案例数据的i属性中相差最大值(max i-min i)的比率(|Xi-Yi|/(max i-min i))，这个比率的范围是0～1；也即dist(Xi，Yi)＝|Xi-Yi|/(max i-min i)；如果dist(Xi，Yi)值越接近1，说明X的i属性值与Y的i属性值差距越大，反之则越小；

2)确定符号属性

确定符号属性值属于一种简单枚举值，它列举了该属性所有可能的取值，属性值之间不存在实际意义的量的关系，相似度计算式为：

sim(Xi,Yi)=1xi=yiorxi∈yi0xi≠yi,]]>

3)模糊属性

对于模糊概念属性值FL或模糊数FN或模糊区间FI的模糊属性，采用隶属函数来计算属性间的相似度；由于评价者对模糊概念的认同度有所差别，可采用百分制将这类模糊评价属性进行模糊处理；

基于隶属函数的相似度计算方法是通过计算两个隶属函数对应面积的重叠率作为模糊集合间的相似度，具体计算如下所示：

sim(x_i，y_i)＝A(x_i∩y_i)/A(x_i∪y_i)＝A(x_i∩y_i)/[A(x_i)+A(y_i)-A(x_i∩y_i)}

其中：A代表模糊集合的对应隶属函数的面积；x_i∩y_i’代表两个模糊集合的交；根据模糊属性的相似度算法可计算出模糊属性的相似度；

在传统的最近相邻算法的基础上得到案例的全局相似度计算公式：

sim(X,Y)=SΣi=1mwisim(Xi,Yi).]]>

其中：sim(X，Y)表示案例X和Y的案例全局相似度；S为案例的结构相似度；w_i为案例X和Y交集属性集中的第i个属性在参与匹配的属性中所占的权重，且所有权重取值之和为1；sim(X_i，Y_i)表示案例X和Y在交集属性集中第i个属性上的局部相似度。