基于字典学习算法的调度运行信息稀疏编码方法

来源：机械与电子杂志2019年第07期北京时间：

作者：王宁;代江;单克;赵倩;田年杰

单位：贵州电网有限责任公司电力调度控制中心，贵州 贵阳 ５５０００２

摘要：在电力系统中，随着电网规模的不断扩大，运行信息的数据规模与复杂程度不断增大，对其编码效率提出了更高的要求。字典学习算法是当前应用较为广泛的人工智能算法，其优势在于能够给出一个标准的基础信息库，使得依据该库所得到运行信息表示形式相对稀疏。首先介绍了字典学习算例原理与实施方法；结合电力系统调度运行控制实际，提出了基于字典学习的调度运行信息稀疏编码方法。最后基于某电网实际，利用近二年的运行记录信息构建了调度运行字典。算例表明利于该字典所编码表示的调度运行记录稀疏度处于０．３５～０．８０之间，符合大数据处理的稀疏性要求。

关键词：字典学习;调度运行信息;稀疏编码;人工智能算法;稀疏度