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1.
水电站检修是电力安全生产中不可或缺的一环,现有检修模式是提前确定检修项目以及工期,项目和工期编排,关系着检修质量、成本以及进度等多方面因素,其中检修方案的制定直接决定了检修工作的成效。本课题主要通过收集历年检修数据,建立检修知识库,通过检修需求画像、模糊聚类、寻优算法建立一套检修方案智能生成模型,可根据生产管理系统下达的消缺通知或检修通知,通过智能匹配知识库中关键字,对检修人员、工器具、消耗性材料、防范措施、工期、成本等检修要素寻优,生成检修方案,对完成的检修工作生成检修绩效指标进行后评价,可通过检修数据存储并输出最优流程,不断实现检修流程最优化迭代,有利于智慧检修知识库建立,体现智慧检修决策支持。 相似文献
2.
陈奉贤 《计算机工程与科学》2022,44(7):1181-1190
高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现,准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式,在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率,考虑先对集群作业日志进行聚类,将作业类别信息添加到作业特征中,再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上,根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性,从历史日志数据集中筛选出7维特征,并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集,再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明,相比于传统机器学习和BP神经网络,时序神经网络结构有更好的预测性能,其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。 相似文献
3.
光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。 相似文献
4.
动作时序配合直接影响安全稳控系统的动作准确性,在安全稳控系统设计时,若动作时序配合与系统耦合性不足,在实际运行时可能会出现误动作,导致直流输送段或直流接受端出现严重损坏.通过稳控一次、二次判据时 序的配合与优化,稳控数据调用的有效性辨识与优化,故障演化过程稳控装置动作时序配合与优化,对动作时序配合进行优化,实现安全稳控系统设计的完善. 相似文献
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