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1.
基于人工免疫系统的电路小样本故障诊断方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对常规电路故障诊断方法存在的故障样本需求大的问题,基于免疫系统的阴性选择机理,提出了建立人工免疫系统实现电路小样本故障诊断的新方法。该方法仅需电路正常模式测试数据加一组故障模式测试数据为样本,生成随机检测器,再运用变异实值否定选择算法优化随机检测器,结合基于故障样本生成故障类型检测器构成人工免疫系统的故障检测器,并采用二次匹配方法完成电路的故障诊断。对ITC’97的CTSV滤波器电路的故障诊断表明,该方法可应用于小故障样本场合下的电路故障诊断,具有较高的实际应用前景。  相似文献
2.
失效数据样本过少会影响对高可靠性继电保护系统的可靠性评估,因此提出一种基于BP神经网络的继电保护系统可靠性评估方法。分析了可用于继电保护装置可靠性评估的分布模型及其特点;利用原始小样本失效数据训练BP神经网络,得到与原始数据样本规律相近的扩充数据样本;利用最小二乘法对扩充数据样本的分布模型进行参数估计。算例分析表明:利用扩充数据样本进行可靠性评估效果更好,在对继电保护装置进行可靠性评估时应根据选择的分布模型选择合适的经验公式。  相似文献
3.
基于Bootstrap的实测负荷模型参数优选   总被引:1,自引:0,他引:1  
负荷模型对电力系统的动态仿真及控制起着举足轻重的作用。为使建立的负荷模型具有较好的泛化能力,在Bootstrap原理的基础上,本文充分利用实测负荷数据,提出了负荷模型参数优选的策略:首先利用优化的方法(如遗传算法)辨识单条实测曲线的负荷模型参数,然后利用Bootstrap法估计型各参数的统计特性,最后根据统计特性选择相应的参数值。由于Bootstrap法可将小样本问题转化为大样本问题来估计未知参数的近似分布,因此该策略可充分利用现场实测的小样本数据,客观估计小样本空间下参数的统计特性,达到参数优选的目的。  相似文献
4.
基于Bootstrap的负荷模型的小样本不确定性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
电力系统不确定性分析中常对实测数据或模型参数的总体分布做出假定。实际上,概率分布的选取会造成计算结果的差异,影响判断和决策的制定。结合Bootstrap法和随机响应面法,提出了根据小样本数据的总体分布特性快速计算不确定性的策略:首先利用Bootstrap法估计小样本数据的经验概率分布,然后再估计不确定性分析所需的统计量,最后采用随机响应面法快速定量计算服从经验概率分布的参数所引起的不确定性。由于Bootstrap法可将小样本问题转化为大样本问题来估计未知参数的近似分布,该策略可充分利用现场实测的小样本数据,客观估计小样本空间下输出响应的不确定性。  相似文献
5.
用SVRM预测变压器油中溶解气体量   总被引:1,自引:0,他引:1  
变压器油中溶解气体体积分数的预测对变压器故障的早期发现,确保电力系统安全运行有着重要意义。针对现有预测方法的不足,提出了基于支持向量回归机(SVRM)的变压器油中溶解气体体积分数的预测方法,在SVRM算法基础上建立了预测模型,其中结合网格法和留一交叉检验法寻求SVRM中最优的参数组合。变压器油中溶解气体体积分数预测分析的实例表明,在同为小样本训练数据的情况下,SVRM比灰色模型有着更为优越的预测效果。研究表明,SVRM模型更适合于变压器油中溶解气体体积分数的预测。  相似文献
6.
智能变电站继电保护系统因其高可靠性而失效样本数据过少,从而影响了对其可靠性参数的估计.为此提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的继电保护系统可靠性参数估计方法.首先介绍了继电保护装置失效时间服从的分布模型;然后,针对失效数据的小样本问题,先利用SVM对原始样本进行回归训练并预测得到贴近原始样本数据规律的扩大样本,并采用网格搜索和交叉验证方法对SVM回归模型进行参数寻优;最后,根据扩大后的样本,采用最小二乘拟合方法进行可靠性参数估计.与现有的方法相比,新方法无需先验知识,更容易实现.对比分析表明,新方法有效提高了小样本条件下继电保护系统可靠性参数估计的精度和稳定性,并具有较好的抗野值能力.  相似文献
7.
为了满足电力系统先验仿真的要求,负荷模型需要概括不同时刻的负荷特性。针对负荷建模实测数据较少的情况,提出一种基于信息扩散估计的负荷综合建模方法。该方法首先利用负荷节点采集到的小样本单条扰动数据建立负荷模型,模型中仅辨识灵敏度大的参数以降低参数分散性的影响。然后基于信息扩散理论估计负荷模型参数的概率密度函数,利用K-S方法检验所得概率密度的正确性。最后根据此概率密度函数估计综合负荷模型的参数。该方法可以对现场实测的有限数据样本信息进行拓展,通过对样本信息的深度挖掘来估计模型参数的总体特征,使得所建负荷模型具有良好的泛化能力。  相似文献
8.
陈柔伊  许亮  刘希喆 《广东电力》2012,25(3):5-9,39
针对电力系统可靠性评估中原始参数缺乏的问题,提出原始参数预测的改进灰自助法,它将GM(1,1)模型与自助(Bootstrap)法相结合,利用Bootstrap法产生大量再生样本,用改进灰色模型来减小误差,避免小样本特别是极小样本情况下自助法可信度不高的问题。采用改进灰自助法对算例进行仿真结果表明:在点估计、区间估计以及预测的置信度和可信度上都优于Bootstrap法以及传统的极大似然法,可信度和实用性高,解决电力系统可靠性评估解决原始数据不足的问题。  相似文献
9.
韩冬  马进  贺仁睦 《继电器》2012,40(18):95-100
电力系统不确定性分析中常对实测数据或模型参数的总体分布做出假定。实际上,概率分布的选取会造成计算结果的差异,影响判断和决策的制定。结合Bootstrap法和随机响应面法,提出了根据小样本数据的总体分布特性快速计算不确定性的策略:首先利用Bootstrap法估计小样本数据的经验概率分布,然后再估计不确定性分析所需的统计量,最后采用随机响应面法快速定量计算服从经验概率分布的参数所引起的不确定性。由于Bootstrap法可将小样本问题转化为大样本问题来估计未知参数的近似分布,该策略可充分利用现场实测的小样本数据,客观估计小样本空间下输出响应的不确定性。  相似文献
10.
高强  王明 《电测与仪表》2017,(23):54-59
针对深度信念网络(DBN)中小样本情况下,训练模型泛化性较差,分类识别率不够理想,系统性能有待提高等问题,研究了DBN的等效模型,分析了小样本情况下识别率差的问题;并提出一种区间化权值扩展方法,扩大了样本和权值的匹配空间,使判决更有利于正确分类,提高了小样本情况下的图像分类准确性;用检测与估值理论给出了算法能提高系统检测性能的依据,并在不同的数据库上进行了实验测试,进一步证明了小样本情况下图像分类准确率的提高.最后,将该方法应用到了小样本绝缘子故障识别中.  相似文献
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