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991.
基于配用电信息系统数据和关联规则算法,提出一种诊断中压配电网分支线断线不接地故障的方法。通过分析相互关联的配用电信息系统数据,提出基于数据特征选择的关联规则挖掘方法,并通过卡方分裂算法将连续型特征量转换为布尔型特征量,同时采用MSApriori算法解决故障信息中的稀有项问题,然后在此基础上应用kulc准则消除冗余规则以形成约简的代表规则家族。以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,结果说明所提出的方法能够大量减少无效挖掘,显著提高效率和准确度,适用于中压配电网断线故障的在线诊断。 相似文献
992.
基于多元大数据平台的用电行为分析构架研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着智能电网的发展,越来越多的测量装置向底层延伸。高级测量体系和配电网的发展不可避免地使用户用电数据量呈几何倍数增长,另一方面,电网也在积极寻求方法让需求侧可以充分地参与电网调控,增强电网可控性和经济性。在上述背景下,运用配用电数据分析用户用电行为建立相关驱动方法,可充分利用现有资源,为政府政策制定、电力公司业务拓展和用电行为引导提供新的解决思路。在配用电数据采集、聚合、处理和应用等方面提出了以大数据平台为基础的整体构架,设计了基于流处理和批处理的数据驱动方法,提出了适用于多维大数据用电行为分析的随机矩阵相关性算法,最后讨论了用电行为分析面向不同对象的应用场景。 相似文献
993.
994.
通过建立电网规划综合信息平台,实现全省电网规划基础数据和规划成果的集中管理,以及规划业务的信息化管控。结合电网规划实际业务工作需要,平台充分吸收当前已应用的电网GIS、生产PMS、调度EMS及智能配网运行监控平台等系统的开发经验,并整合现有电网仿真计算分析工具,开发完成综合信息管理、电网诊断分析、电网图形管理、负荷分析预测、规划可研评审、经济技术评估等实用功能,实现对全省电网规划的"现状诊断—规划编制—规划可研管理—电网规划后评估"的全过程闭环管理,提升山东电网发展水平。 相似文献
995.
简要介绍高熵合金的发展和其相形成判据。针对高熵合金的大数据体系提出一种新的设计形式,设计并研究了一种新的高熵合金。结果表明: AxByC(100-a-b-x-y)DaEb的设计形式比起以往的伪二元系合金形式,如 AxBCDE,更加符合大数据体系的要求。提出的设计方法能够直观快捷的从高熵合金大数据体系中筛选出预期的合金成分。设计的高熵合金,AlCoCrFeMo0.05Ni2,与目标合金相符,且在700℃下有很好的应用前景。 相似文献
996.
采用MTS-CMT5105电子万能试验机,在温度为250~400℃、初始应变速率为10-4~10-1s-1,最大变形量为40%的条件下,对铸态Mg-2.5Sn(wt.%)和Mg-2.5Sn-0.2Y(wt.%)合金进行压缩变形。结合真应力-应变曲线、峰值应力、显微组织、本构方程、DMM加工图,研究了微量Y(0.2 wt.%)对铸造Mg-Sn合金热变形行为的影响。结果表明:微量Y的添加,在较低应变速率时,会使Mg-Sn合金热压缩峰值应力增加30%以上;但在较高应变速率时,却对其影响不大。会改变合金塑性变形机制的控制方式,即由扩散控制变为位错的滑移和攀移。会抑制动态再结晶。会降低功率耗散系数,扩大加工失稳区。 相似文献
997.
利用Gleeble-3800热压缩模拟试验机,对GH79合金高温热变形行为及变形机理进行了系统的研究。以高温压缩实验为基础,以高温压缩过程的力学行为特征及微观组织演变规律为主线,获得了该合金在不同应变速率、不同变形温度下的应变速率敏感性指数m值、变形激活能Q值、晶粒指数p值的变化规律。分别构建了不同失稳判据下的动态DMM热加工图及包含位错数量的变形机理图。应用热加工图理论分析了该合金的适合成形加工区和流变失稳区,运用变形机理图预测了该合金高温变形过程基于柏氏矢量补偿的晶粒尺寸、模量补偿的流变应力下的位错演变规律及高温变形机理。 相似文献
998.
三维热加工图描述了功率耗散区和流动失稳区随着应变速率、温度和应变的变化。采用Gleeble-1500D热/力模拟试验机在变形温度950~1200℃,应变速率0.05~5 s~(-1)的条件下对X12合金的热变形行为进行了研究。考虑应变对X12合金可成形性的影响,基于动态材料模型,建立了X12合金的三维热加工图,确定了X12合金热变形的最佳参数为应变大于0.3,温度为1150~1200℃,应变速率为0.05~0.63 s~(-1)。通过对有限元软件DEFORM的二次开发,将X12合金的三维加工图数据与DEFORM进行集成,对?8 mm×12 mmX12合金圆柱试样在不同温度及应变速率下的压缩过程进行了有限元模拟,得到了该试样压缩过程中的功率耗散系数及流动失稳系数分布图,验证了X12合金的最佳热变形工艺参数。 相似文献
999.
1000.
准确可靠的热误差预报模型,对提高数控机床的加工精度尤为重要。针对数控加工的过程数据呈现出多时段、多变量、三维特性,基于时间片矩阵的思想,在过程数据标准化处理的基础上,采用偏最小二乘方法提取时间片矩阵与热误差在高维空间的预测关系并进行降维;在低维特征空间中基于K-means算法实现时间片预测模型的聚类,以便于加工过程时段特性的分析和知识发现,藉此构建热误差预报模型。仿真实验结果表明,与BP热误差建模方法相比,所提方法的预测精度、泛化能力均显著提高,为数控机床的热误差预测研究提供一种新思路的同时,也给出行之有效的解决方法。 相似文献