基于知识的骨架模型分层度量方法和装置

    公开(公告)号:CN116796557A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310793084.8

    申请日:2023-06-30

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明公开了基于知识的骨架模型分层度量方法和装置,该方法,包括对获取的骨架模型的组件的相关性进行加权求和得到组件的综合相关性;基于综合相关性构建综合相关性矩阵,并利用传递闭包法处理综合相关性矩阵得到模糊层次聚类的骨架模型分层建模方案;对原始骨架建模方案和骨架模型分层建模方案的修正的轮廓系数进行计算得到包含不同方案的评价值的评价结果,并利用最大最小规范化方法得到评价值的区间映射结果;基于评价值的区间映射结果可视化骨架模型分层建模方案的评价结果。本发明能够用原型系统实现计算过程的自动化,有利于设计人员在设计早期对骨架模型分层建模的合理性进行评价与修正。

    基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法及系统

    公开(公告)号:CN102982379B

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201210466339.1

    申请日:2012-11-16

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: G06Q50/06

    摘要: 本发明提出一种基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法。其中,方法包括以下步骤:基于集合论,根据电力系统的网络拓扑和参数生成电力系统状态估计模型;通过状态估计模型和量测设备的测量不确定度信息生成第一约束集,其中,第一约束集包括量测区间约束和状态区间约束;根据电力系统物理约束,对第一约束集进行扩展获得第二约束集,其中,第二约束集的数据量大于第一约束集的数据量;以及对第二约束集进行区间约束传播获得电力系统状态的估计区间,以及量测的估计区间。根据本发明实施例的方法,通过采用集合论估计模型、约束集扩展以及区间约束传播获得电力系统的状态区间和量测估计区间,提高了数据的确信性,减少了计算量。