基于局部密度的最小生成树聚类算法及其在电力大数据的应用

电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,,如何运用这些数据提高电力管理工作的智能化水平已经成为相关电力环节十分重要的研究课题之一。但现有电力大数据中用到的聚类方法却不能发现任意形状的数据集聚类类别(即类簇),这影响了电力大数据在应用中的计算精度与计算时长。因此提出了一种新的算法,即使用局部密度峰值和基于共享邻点的距离,更好地结合了密度与距离的关系,表示出数据之间的差异。使用局部密度峰值并用基于共享邻点的距离来构造最小生成树,然后重复切割最长的边,直到找到给定数量的簇。在电力大数据应用上的实验结果表明,该算法在具有良好的效果。     

软交换体系中H.323和SIP协议的互通

软交换技术是下一代网络(NGN)的核心技术,它可以成为下一代分组网络中为语音业务、数据业务和视频业务提供呼叫、控制和业务的核心,同时也是电路交换网向分组网演进的关键：H．323、SIP、MGCP等信令系统之间的互通．是我们实现软交换核心设备的基础：本文简要介绍了软交换技术,讨论了软交换体系中H．323与SIP信令协议．并研究两者之间的互通问题。     

响应面法优化酪蛋白酸钙生产工艺

以食品级干酪素为原料,以制备的酪蛋白酸钙中钙含量为指标,采用单因素实验、中心组合(Box-Benhnken)试验设计与响应曲面分析法,研究了酪蛋白酸钙的生产工艺。在单因素实验的基础上采用3因素3水平的响应曲面分析法,以酪蛋白酸钙中钙含量为指标,考察溶液pH、溶液浓度与Ca(OH)2添加量对酪蛋白酸钙制备的影响,建立了酪蛋白酸钙制备中钙含量与各影响因子的回归方程,确定了最佳工艺条件。结果表明:最佳制备工艺为溶液pH值为7.16、料液浓度为5.97%、Ca(OH)2添加量为1.716%,在此条件下制备的酪蛋白酸钙中钙含量为1.639%,与预测值1.642%相差不显著。该工艺酪蛋白酸钙得率高,所得产品含钙量较高,产品具有较好的品质。     

基于CFSFDP算法的边缘电力数据异常检测

随着智能电网的不断发展,电力设备产生的数据量逐渐增多,如何利用电力数据成为电网发展的关键。为了保障电力数据的准确性,在边缘端快速检测并处理异常数据,提出了一种基于CFSFDP算法的电力数据异常检测的方法。该方法基于CFSFDP的假设,将局部密度较低且距高密度点较远的样本点定义为异常值,并创新使用了一种根据前后k值自动选择异常值的策略,解决了人工选择时存在主观因素影响的问题。通过与DBSCAN和LOF的比较表明,该方法能够快速、高效地找出电力数据中的异常值,适用于边缘电力数据异常检测。