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1.
2.
通过对电阻层析成像数据采集原理和深度学习网络的研究,提出了一种基于阵列电阻值和多层感知器深度学习网络相结合的流型识别方法。利用电阻层析成像系统中的16个电极传感器来获取流型样本数据,并构建出流型识别数据库,然后对多层感知器深度学习网络进行训练,获得可以识别不同流型的网络。实验结果表明,采用阵列电阻值结合多层感知器网络对流型进行学习和识别的方法,流型识别准确率可以达到95%,解决了流型图像生成过程与数据特征预选过程中流型特征损失的问题,流型识别性能得到了提高。 相似文献
4.
针对电力大数据流的异常检测问题,该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合,针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题,以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求,从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发,对CluStream流数据聚类算法进行改进,提出流式K-means聚类算法。对在线阶段,使用Redis集群进行流数据的缓冲,并设计节点时间衰减策略,增大心跳消息中有效消息所占比例;对离线阶段聚类算法进行优化,使用最佳距离法确定初始聚类中心,减少迭代次数;最后,使用所提出的流式K-means聚类算法进行用户用电异常行为检测,实验结果表明,该算法能够很好的发现用户用电异常行为。 相似文献
5.
6.
7.
为提高温度分布重建精度,提出了使用随机森林算法对温度测点进行优化布置的新方法。 将测点位置作为样本特征,
以不同的测点布置方式及其对应的重建误差作为样本数据集。 使用样本数据集构建随机森林模型,评估样本特征重要性,根据
特征重要性排序实现温度测点的优化布置。 设定仿真实验与燃烧实验验证优化布置算法的可行性与有效性。 分析实验数据,
所提出的优化布置算法相对于原有算法,重建精度提升了 20%以上。 研究结果表明,随机森林算法在温度分布重建中具有良好
的应用价值,并为解决工业实际问题提供了新思路。 相似文献
8.
国家电网公司信息化程度越来越高,单机运维审计系统产生的数据量日益增多,对海量数据高效率存储分析性能严重下降,系统稳定性降低。为满足国家电网当前对运维审计系统数据存储分析以及系统稳定性的需求,在Hadoop开源架构的基础上,本文提出基于Hadoop集群的海量数据分布式存储方法和基于Heartbeat的心跳检测技术,实现基于Hadoop的电力运维审计系统。〖JP2〗实验测试结果表明,基于Hadoop的电力运维审计系统相比单机系统可用性提高了8.42%,大大提升了存储分析海量数据的性能,具有系统工作稳定和服务不间断等优势。 相似文献
9.
研究漂浮式海上风力发电考虑输出功率与机械载荷的协调控制,有助于提高深远海风机运行的经济性和安全性。为实现漂浮式风机的多目标控制,以NREL 5MW半潜漂浮式风机为研究对象,在Matlab/Simulink平台上设计并搭建增益调度多模型预测控制器(gainschedulingmulti-model predictive controller,GM-MPC)。基于各稳态工况下风机开环动态性能的分析以及模型线性化处理,建立半潜漂浮式风机控制模型,与高保真FAST模型仿真对比,验证了所建控制模型的准确性。在实现模型预测的基础上,根据实际风机工况和约束条件,以为减少功率波动、塔架载荷和执行器动作次数为目标,优化求解出每一时刻下的最优控制量,从而实现GM-MPC的滚动优化。为证明控制器的有效性,在多种风-浪联合载荷的工况下,与基于蚁群优化算法的独立变桨控制策略进行了对比实验。结果表明,所设计的控制策略使半潜漂浮式风机在满足功率平稳性的同时降低了机组的机械载荷,使其能适应深远海环境下的复杂运行工况。 相似文献
10.
以目前实际应用的模拟量输出(AO)模件LN-05B为基础,根据IEC61508和IEC61511标准框架,应用最常用的功能安全评估技术之一(故障树的最小割集不交化方法)定量、保守地评估了AO的可靠性与安全性。首先综合考虑共因失效和诊断两个重要影响因素,构建了危险失效故障树;其次利用下行法得到故障树的最小割集;再次搜集部件失效概率数据,应用最小割集不交化方法计算出要求时失效概率;最后确定安全完整性等级并总结了这种可靠性分析方法的优势与不足。 相似文献