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针对当前配电网拓扑变化频繁,拓扑结构实时获取困难等问题,文章提出基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识方法。首先利用卷积神经网络挖掘量测信息和配电网拓扑结构之间的关系,学习其映射规则;考虑当前配网中同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)和微型同步相量测量装置(micophasormeasurementunit,μPMU)等高级量测设备安装数量不足导致获取量测数据质量不高的问题,在卷积神经网络隐藏层中融入注意力机制,以增强模型鲁棒性;通过随机森林算法对特征数据集进行降维,降低模型时、空复杂度;最后,分别基于IEEE 33节点配电网和PG&E69节点配电网开展算例分析,以验证方法的可行性和优越性,并检验利用更少特征进行拓扑辨识的可能性。结果表明:所提方法具有良好优越性和鲁棒性,泛化能力强,在仅提供少量时间断面量测数据情况下便可实现配电网拓扑辨识,且对于辐射网和含环网络同样适用。 相似文献
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时间序列的研究已经被应用到越来越多的领域中.越来越多的领域应用需要索引和分析海量的时间序列,代表性的比如金融,电力,生物信息等等.这类应用往往面临数以亿计的时间序列的处理,然后从中识别出一些隐藏的模式来.然而目前对时间序列的索引技术都是单机版本,需要用漫长的时间来对大量的时间序列进行索引,限制了时间序列分析的产出率.提... 相似文献
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