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基于数值特征提取的新能源发电基础数据核查方法
文献摘要：
针对新能源发电系统基础数据核查耗时长、成本高及准确性低的问题,提出一种基于数据特征提取的新能源发电基础数据核查方法.首先,通过构建数据特征提取模型从原始数据中自动提取分类特征;然后,根据模糊粗糙集依赖的属性约简算法计算出的依赖程度,确定新能源发电基础数据的特征选择;最后,利用结合Soft?max回归分类器和长-短期记忆网络类的深度学习算法进行数据核查,使该方法对含噪和无噪数据均具有较高的数据核查效率.实验数据结果表明,本文所提方法在新能源发电基础数据核查方面具有更强实时性和更好的准确度.
文献关键词：
特征提取;新能源发电;模糊粗糙集;数据核查
中图分类号：
作者姓名：
杨立波;马斌;王亚军;孙广辉;李一鹏
作者机构：
国网河北省电力有限公司,石家庄 050021
文献出处：
引用格式：
[1]杨立波;马斌;王亚军;孙广辉;李一鹏-.基于数值特征提取的新能源发电基础数据核查方法)[J].电力系统及其自动化学报,2022(06):114-118,150
A类：
B类：
数值特征,数据核查,新能源发电系统,数据特征,提取模型,原始数据,自动提取,取分,分类特征,模糊粗糙集,属性约简,简算,算法计算,依赖程度,特征选择,Soft,max,分类器,短期记忆,记忆网络,深度学习算法,数据结果
AB值：
0.288937
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