5、数值距离继电器决策算法提取：粗糙集数据挖掘策略

数值距离继电器决策算法提取：粗糙集数据挖掘策略

1. 引言

现代数字保护继电器作为智能电子设备，在电力系统故障时不可避免地容易出现误跳闸或操作失败的情况。通过定期和严格的分析，可以确定数字保护继电器的性能可靠性，最大化其可用性，并降低误操作风险。精确的继电器操作分析通常包括评估继电器特性、评价继电器性能以及识别继电器与电力系统的相互作用，以确保保护继电器按照预定设置运行。

当事件数据的探索、处理和推理的复杂性超出人工管理能力时，保护工程师在实践中会借助计算技术来自动化分析过程。大量待处理的数据促使人们需要使用智能数据挖掘，这是数据库知识发现（KDD）过程中的一个重要组成部分。因此，人们采用粗糙集理论对保护继电器事件报告进行数据挖掘，以发现其决策算法。

2. 问题陈述与目标

以下两个相关问题促使对保护继电器操作分析进行研究：
- 事件报告不一致 ：在电力系统故障发生时，保护继电器按时间顺序检测并触发一组常见的跳闸条件，但会有两种不同的跳闸决策（分类）。一种是继电器启动后，跳闸信号未立即发出；另一种是在保护工程师预设的时间延迟后发出跳闸信号。
- 继电器操作的非线性 ：继电器操作的非线性特性使得很难选择一组有效的属性来全面代表继电器的跳闸行为。

在对继电器事件报告进行繁琐的手动分析时，由于不一致性，所选属性很难提供足够的知识来准确映射继电器决策系统中的类间边界。这使得类间边界通常是“粗糙的”。基于所选属性，一些靠近边界的继电器事件无法分类（跳闸或不跳闸）。不同继电器事件之间的小重叠使得保护继电器操作分析实际上是一个粗糙分类问题。因此，粗糙集理论被