CN103729495B - 电力***仿真模型推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力***仿真模型推荐方法，通过构建仿真建模信息库，分析归纳出仿真建模的规则库，该规则库记录了各参数及元件间的关联规则等特征信息，在建模过程中，通过用户建模的参数及元件选择，依据规则库中的关联信息给出可能性高的下一步作业元件选择推荐，提高建模的准确度，改善建模体验、提高仿真建模效率。
Description
技术领域
本发明涉及电力***仿真应用领域，具体为一种电力***仿真模型推荐方法。
背景技术
随着电力自动化水平的提高，电力***仿真软件在电力***的设计、运行和控制中发挥着重要的作用。但目前各类电力***仿真模型建立过程多依据建模人员的个人经验，可推广性较差，本方法将记录建模经验，以提高建模的准确度，改善建模体验、提高仿真建模效率。
发明内容
本发明的目的是提供一种电力***仿真模型推荐方法，以克服上述现有技术的不足。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
电力***仿真模型推荐方法，其特征在于：构建仿真建模信息库，分析归纳出仿真建模的规则库，所述规则库记录了包含各参数及元件间的关联规则在内的特征信息，在建模过程中，通过用户建模的参数及元件选择，依据规则库中的关联信息给出可能性高的下一步作业元件选择推荐。
所述的电力***仿真模型推荐方法，其特征在于：通过提取、装换、转载操作，集成遗留的仿真模型数据、新的仿真Web应用、APP应用产生的仿真模型数据，构建仿真模型信息库。
所述的电力***仿真模型推荐方法，其特征在于：针对仿真模型信息库，应用分类、关联规则大数据分析技术，产生有关模型元件和参数的关联规则信息，结合仿真结果评价，建立仿真信息关联规则库。
所述的电力***仿真模型推荐方法，其特征在于：建立规则搜索引擎，在仿真建模的过程中，可以启动自动规则搜索引擎，在仿真模型元件及参数的选择过程中，规则搜索引擎将结合已产生的选择，在模型规则库选择出以往评价好、可行性高的推荐元件及参数。
所述的电力***仿真模型推荐方法，其特征在于：推荐建模最后产生的模型信息，仍将存入仿真模型信息库，以为不断丰富模型规则库提供帮助。
本发明通过构建仿真建模信息库，分析归纳出仿真建模的规则库，该规则库记录了各参数及元件间的关联规则等既往特征信息，在建模过程中，结合用户产生的元件及参数选择，依据规则库中的关联信息给出可能性高的下一步作业元件选择推荐，从而提高建模的准确度，改善建模体验、提高仿真建模效率。
本发明与现有的技术相比，具有如下优点：
（1），构建仿真模型规则库，记录既往仿真模型的经验特征数据；
（2），建模过程中通过搜索机制，给出仿真元件的参考信息，改善建模体验，提高仿真效率。
附图说明
图1为本发明流程框图。
具体实施方式
如图1所示。一种电力***仿真模型推荐方法，构建仿真建模信息库，分析归纳出仿真建模的规则库，该规则库记录了各参数及元件间的关联规则等特征信息，在建模过程中，通过用户建模的参数及元件选择，依据规则库中的关联信息给出可能性高的下一步作业元件选择推荐。
通过ETL（提取、装换、转载）的操作，集成遗留的仿真模型数据、新的仿真Web应用、APP应用等产生的仿真模型数据，构建仿真模型信息库。
针对仿真模型信息库，应用分类、关联规则等大数据分析技术，产生有关模型元件和参数的关联规则信息，结合仿真结果评价，建立仿真信息关联规则库。
建立规则搜索引擎，在仿真建模的过程中，可以启动自动规则搜索引擎，在仿真模型元件及参数的选择过程中，规则搜索引擎将结合已产生的选择，在模型规则库选择出以往评价好、可行性高的推荐元件及参数。
推荐建模最后产生的模型信息，仍将存入仿真模型信息库，以为不断丰富模型规则库提供帮助。
Claims (1)
1.电力***仿真模型推荐方法，其特征在于：构建仿真模型信息库，分析归纳出仿真模型关联规则库，所述规则库记录了包含各参数及元件间的关联规则在内的特征信息，在建模过程中，通过用户建模的参数及元件选择，依据规则库中的关联信息给出可能性高的下一步作业元件选择推荐；
通过提取、装换、转载操作，集成遗留的仿真模型数据、新的仿真Web应用、APP应用产生的仿真模型数据，构建仿真模型信息库；
针对仿真模型信息库，应用分类、关联规则大数据分析技术，产生有关模型元件和参数的关联规则信息，结合仿真结果评价，建立仿真模型关联规则库；
建立规则搜索引擎，在仿真建模的过程中，启动自动规则搜索引擎，在仿真模型元件及参数的选择过程中，规则搜索引擎将结合已产生的选择，在仿真模型关联规则库选择出以往评价好、可行性高的推荐元件及参数；
推荐建模最后产生的模型信息，仍将存入仿真模型信息库，以为不断丰富仿真模型关联规则库提供帮助。
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