电力系统大数据属性约简研究

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5、9国际图书分类号：004.94密级：公开专业硕士学位论文电力系统大数据属性约简研究硕士研究生：焦谱导师：宋雨教授企业导师：李刚申请学位：工程硕士专业领域：计算机技术培养方式：全日制所在学院：控制与计算机工程学院答辩日期：2016年03月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TP319.9U.D.C:004.94ThesisfortheMasterDegreeResearchonBigDataAttributeReductionofPowerSystemCandidate：JiaoPuSupervisor：Prof.SongYuSchoolofControlandCompu

6、terSchool：EngineeringDateofDefence：March,2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity摘要伴随着工业及社会信息化程度的增强，各个领域的自动化程度越来越高，大规模及超大规模海量数据应运而生，呈现出大数据特征。这些海量数据在提升行业发展动力的同时，也带来了巨大的挑战性问题—数据可用性。为了从海量数据中甄别无用信息、挖掘出有益于相关领域发展的有价值信息，就需要对其进行数据分析。数据预处理技术可以极大地减少分析数据时的数据处理量，提高数据分析处理的效率，而属性约简在数据预

7、处理中是一个比较重要的环节。又因为电力系统的运行与监测环节所产生的数据类型多、数量大，呈现出大数据的特征，故需要对这类数据进行有效地属性约简才能适当使用。现有的基于现代启发式优化技术如遗传算法的约简方法存在覆盖面较窄、算法复杂度高等缺点，无法有效应用于电力大数据处理领域。本文分析非并行化属性约简算法、并行化属性约简算法的国内外研究现状，首先对现有的并行化属性约简算法进行了性能分析，其存在算法复杂度偏高，约简信