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基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对使用单一设备特征进行负荷辨识存在的局限性,提出了一种基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法。通过分析设备的高频采样数据提取了V-I轨迹图像特征与功率数值特征。利用人工神经网络的高级特征提取能力,实现了V-I轨迹图像特征与功率数值特征的融合。最后以复合特征作为设备新的特征训练反向传播(BP)神经网络进行非侵入式负荷辨识。使用PLAID数据集对算法辨识效果进行了验证,并对比了不同分类算法对特征融合的有效性与负荷辨识能力。结果表明,该算法利用不同特征之间的互补性,克服了使用V-I轨迹特征无法反映设备功率大小的缺点,从而提高了V-I轨迹特征的负荷辨识能力,并且在嵌入式设备中的运算速度为毫秒级。 相似文献
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1998年7月23日中央电视台采访报道柬埔寨大选情况的报道小组一行8人来到柬埔寨首都金边。这是中央电视台第二次向国际热点地区派出现场报道小组。为了完成好这次报道工作,我们针对柬埔寨的实际情况,设计了一个小型、实用的直播系统,其中选定使用了包括小型手提式直播用便携式数字视频切换台CFS—1、数字便携式膝上编辑机DVCPRO AJ-LT75、 相似文献
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通过对澄碧河水库大坝混凝土心墙防渗效果和土坝变形观测资料分析认为:大坝混凝土心墙防渗作用显著,但坝体填土质量差是造成坝顶心墙两侧路面不均匀沉陷的主要原因,观测资料表明,大坝沉陷、水平位移符合土坝变形规律,大坝抗滑稳定安全。 相似文献
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为解决深度学习类配电网故障辨识方法在量测不足和标记率低时准确率不高的问题,提出了基于图半监督与多任务学习的故障区段与类型统一辨识方法。首先,设计了故障区段与类型统一辨识的图神经网络架构,在图嵌入层中融入网络拓扑和线路参数信息,以充分挖掘不同位置、类型的故障特征。其次,采用多任务注意力网络构建了故障区段定位和类型辨识两个任务,以提取故障的多重信息,实现不同任务间知识转移。再次,将图嵌入特征与无标签样本的编码压缩特征进行融合,得到新的多任务共享特征,以充分利用未标记数据,增强模型泛化能力。最后,通过算例测试表明,所提方法的故障辨识精度优于传统神经网络,且在实时量测少、标签率低及不同量测噪声条件下具有更好的鲁棒性。 相似文献
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随着风电、光伏等可再生能源渗透率的不断提高,其运行波动性及随机性对电网稳定运行、经济调度等方面带来不良影响,对可再生能源的不确定性进行建模愈加重要。随机场景分析法是解决该问题的主要方法之一,现有随机场景生成方法基于历史数据对风电、光伏出力进行概率建模,进而进行抽样生成场景,模型准确性差、计算复杂度高。为简化随机场景生成步骤,提高生成效率及精度,提出了一种基于条件变分自动编码器(variational autoencoder,VAE)的风电光伏出力随机场景生成方法,较已有概率方法,所提方法可无监督地学习风电、光伏训练数据的时间、空间及波动性特点,并按条件高效地生成符合观测特点的数据,无需场景约简。通过在单一发电单元、多发电单元、指定标签场景3个场景的成功应用,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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基于多源数据的负荷特性分析可以提高配用电的智能化水平,为开展用户属性辨识、负荷监测、需求响应分析等提供指导。为了增加上述功能开发的便捷性,提高配用电综合分析能力,搭建了以负荷特性分析功能为核心,能够拓展高级功能的交互式负荷特性综合分析平台。该平台采用Brower/Server架构,能够跨平台、适配多类终端,实现“一次设计,全局使用”;利用Django框架实现可拓展设计,并集成多种算法与数据,为负荷特性分析提供便利;基于HTML5技术实现交互式设计,并通过Canvas渲染方案提升大数据背景下平台的可视化效果。通过日前负荷预测实例验证了所提负荷特性综合分析平台的有效性和优越性。 相似文献
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我矿JKM2.5×4-4×4多绳摩擦式提升机导向游轮在运转时左右摆动较大,三根钢丝绳随之摆动,造成摩擦轮衬块的磨损加剧。经分析,认定是游动轮的SF-2轴瓦磨损严重,与导向轮轴间隙过大所致。故决定更换SF-2轴瓦。当将游动轮移出,推出二半轴瓦时,发现不但SF-2轴瓦内村的改性聚甲醛(PO)塑料已磨光,而且导向轮轴也磨出1mm左右的凹痕。因没有备用的导向轮轴,需外采购时间不允许。因此,决定先修复导向轮轴,再更换SF-2轴瓦。1.将导向轮轴磨损处在车床上车去椭圆哟1.2mm),使磨凹处圆整(参见图1).2.改装两半轴瓦:用0.6… 相似文献