熵权属性识别模型在电网公司综合评价体系中的应用

电网公司综合评价中各单指标的评价结果具有独立性，需要综合考虑各指标的属性．论文通过将熵值法与属性识别模型相结合，建立了电网公司综合评价的熵权属性识别模型，并运用熵值法来确定权重系数，能够避免权重确定的主观性问题．通过一范例对该识别模型进行分析，结果合理，计算简单．     

变负荷模式下电力多级冗余数据精细化校验算法

由于已有算法未能对电力数据进行聚类处理,导致查全率下降,为此,提出一种变负荷模式下电力多级冗余数据精细化校验算法。在变负荷模式下,通过电力信号的稀疏特性,将变换系数线性投影到低维观测向量,求解稀疏最优化高概率,完成数据采集。采用遗传聚类优化算法对采集的电力数据进行聚类划分。根据聚类结果,引入层次分析法获取不同数据之间的关联关系,构建电力多级冗余数据精细化校验准则,并通过其完成数据校验。实验结果表明,所提算法能有效降低校验用时和额外存储开销,增加查全率和校验结果的准确性。