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电网规模的扩大使得电力系统运行状态变得更加复杂,对电网安全稳定运行提出了更高要求。提出了基于深度学习中长短时记忆(long-and-short term memory,LSTM)的电力暂态稳定在线评估模型。该模型通过获取全网各节点电压、电流、功率等电气量,实时计算得到电网失稳可能性评分,并在新英格兰10机39线系统上对该模型进行测试与优化。实验结果表明,该模型能通过实时运算得到电网稳定性的评估及预警,具有准确性高、预警能力强、支持在线监测的特点。 相似文献
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基于近似域划分的可变离散精度粗逻辑网络及其遥感图像分类应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决粗逻辑神经网络精度与网络规模复杂性和推广泛化能力之间的矛盾,该文提出了一种具有可变离散精度的粗逻辑神经网络设计方法.该方法通过近似域划分,将论域空间划分为确定性区域和可能性区域,由于可能性区域信息粒度过大是造成误分类的重要原因,只需对可能性区域离散区间进一步细化,即可达到提高粗逻辑网络的精度,同时抑制网络规模增长过快的目的.在长白山地区的遥感图像分类实验中,常规方法在离散等级为7时有最好性能,而该文方法以较小的网络代价和训练时间获得了逼近的分类结果. 相似文献
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研究了投加粉末活性炭并回流泥炭后高密度沉淀池对有机物的去除效果。结果表明:粉末活性炭回流后有机物的去除效果显著提高:CODMn平均去除率为43.66%,比未投加粉末活性炭工况的32%提高了近12个百分点,沉淀池出水平均CODMn为3.46mg/L,比未投加粉末活性炭时的4.13mg/L降低了约0.7mg/L;对比投炭前后沉淀池中底泥的微生物好氧速率,发现其微生物量的提高与有机物去除效果的变化一致,投加粉未活性炭提高了污泥中微生物量从而提高了有机物的去除率;通过GC-MS对半挥发性有机物的检测发现,投加粉末活性炭后的吸附作用对有机物的浓度有很好的去除效果但对有机物种类去除效果有限,而投炭后吸附以及随着投炭产生的微生物强化作用对有机物种类和浓度都有很好的去除效果。 相似文献
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基于模糊粗神经网络的图像脉冲噪声滤除 总被引:1,自引:0,他引:1
为了获得在图像噪声滤除和细节保留两方面更好的兼顾与平衡,提出了一种兼有模糊化神经元和不可微粗神经元的模糊粗神经网络。采用融合了爬山法的遗传学习算法,增强了网络在学习过程中,特别是进化后期阶段对最优解的局部搜索能力。仿真表明,融合了模糊信息和粗糙集信息处理能力的模糊粗神经网络在图像融合滤波方面比BP网络和粗集神经网络具有更好的性能,是一种性能很好的混合智能神经网络。 相似文献