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目前负荷分解模型大都面向城市用户,忽视了农业用电场景下的负荷关联特性,导致现有负荷分解模型在该场景下的分解效果较差,本文提出了一种基于深度学习与改进负荷行为关联图的农业用户非侵入式负荷分解方法。该方法首先采用One-hot编码构建包含离散和连续影响因素的负荷特征矩阵;其次,运用负荷行为关联图来表征用户不同负荷设备间关联关系,并采用图注意力网络对负荷间相关性进行权重优化;最后,构建基于卷积神经网络和长短时记忆网络的农业用户负荷分解模型并进行训练部署。仿真结果显示,本文所提出的基于深度学习与改进负荷行为关联图的农业用户非侵入式负荷分解方法相比现有方法分别获得4.34%和2.02%的负荷分解精度提升,并更加适用于农业用电场景。 相似文献
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目的 度量学习是少样本学习中一种简单且有效的方法,学习一个丰富、具有判别性和泛化性强的嵌入空间是度量学习方法实现优秀分类效果的关键。本文从样本自身的特征以及特征在嵌入空间中的分布出发,结合全局与局部数据增强实现了一种元余弦损失的少样本图像分类方法(a meta-cosine loss for few-shot image classification,AMCL-FSIC)。方法 首先,从数据自身特征出发,将全局与局部的数据增广方法结合起来,利于局部信息提供更具区别性和迁移性的信息,使训练模型更多关注图像的前景信息。同时,利用注意力机制结合全局与局部特征,以得到更丰富更具判别性的特征。其次,从样本特征在嵌入空间中的分布出发,提出一种元余弦损失(meta-cosine loss,MCL)函数,优化少样本图像分类模型。使用样本与类原型间相似性的差调整不同类的原型,扩大类间距,使模型测试新任务时类间距更加明显,提升模型的泛化能力。结果 分别在5个少样本经典数据集上进行了实验对比,在FC100(Few-shot Cifar100)和CUB(Caltech-UCSD Birds-200-2011)数据集上,本文方法均达到了目前最优分类效果;在MiniImageNet、TieredImageNet和Cifar100数据集上与对比模型的结果相当。同时,在MiniImageNet,CUB和Cifar100数据集上进行对比实验以验证MCL的有效性,结果证明提出的MCL提升了余弦分类器的分类效果。结论 本文方法能充分提取少样本图像分类任务中的图像特征,有效提升度量学习在少样本图像分类中的准确率。 相似文献
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本文提出了一种煤矿区煤层气(CMM)催化转化脱氧方法。在煤层气中加入少量水蒸气,在催化剂存在下,利用甲烷与氧的反应热,使甲烷与水蒸气转化成一氧化碳和氢,既避免了除氧时的超温,又使输出气体的冷气效率提高。该除氧方法适用于输出气体需加压而对气体热值适应范围较宽的领域。 相似文献
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用焦炉气生产压缩天然气 总被引:1,自引:0,他引:1
我国每年有大量的焦炉气放散掉,既浪费了宝贵的资源,又污染了环境。本文提出了将焦炉气通过甲烷化反应使其中的CO、CO2转化为甲烷,通过变压吸附技术提纯甲烷,生产合成天然气的生产方法。再经加压生产压缩天然气。本文叙述了工艺流程,讨论了经济性及有关工艺条件的影响。结果表明,对于规模为每年生产2亿Nm3合成天然气的装置,当焦炉气价格为0.15~0.18元/Nm3时,其合成天然气成本为654-745元/1000Nm3。用焦炉气生产压缩天然气可以为没有天然气资源的CNG汽车发展提供了另外一种气源。该工艺具有较好的社会效益、环境效益和经济效益。 相似文献