电力系统中厂站/全网双层状态估计

分析了分层状态估计的研究现状,提出了厂站／全网双层式状态估算法,还提出了降价组合估计辨识法的新算法和残差加权估计的新概念,将石站估计与全网估计很好地予以协调。该算法较好地解决了多相相关不良数据的辨识问题,提高了工种实践中状态估计软件运行的鲁棒性。     

面向最优直方图求解的监督学习模型研究

最优直方图是一类重要的直方图技术，目前用于实现最优直方图的动态规划分组算法存在时间复杂度过高的问题。因此，提出了一种基于概率稀疏自注意力的监督学习模型来学习动态规划分组算法，该监督学习模型可作为动态规划分组算法的替代方案，主要包括3个部分：1)通过Embedding层与位置编码层将输入数值序列映射为对应的向量序列；2)通过概率稀疏的自注意力层捕获输入序列之间的依赖关系；3)通过前馈神经网络层将依赖关系映射到分组“桶”边界下标信息。实验结果表明，基于概率稀疏自注意力的监督学习模型在6个数据集上的准确率超过了83.47%,且其在预测阶段的时间消耗不超过动态规划分组算法的1/3。