面向电网调度领域的实体识别技术

近年随着电网调度领域数据自动化、智能化管理需求的日益增长,知识图谱成为提供知识管理、智能查询、辅助决策等功能的重要技术。实体作为构成知识图谱的核心要素,识别的准确率将直接影响知识图谱的质量。针对电网调度领域,首先分析电网调度实体识别研究现状,明确了实体识别任务目标,然后根据电网调度领域文本数据特征,设计了同时满足局部特征与全局特征提取需求的算法结构,构建了基于双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)-卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)-条件随机场(conditional random field,CRF)的电网调度领域实体识别模型。最后实验结果表明,所提方法识别准确率达到93.1%,F₁值达到86.05%,能够有效支撑电网调度领域实体识别工作的开展。     

基于Matlab的分布式光伏并网发电系统对配电网电能质量的影响

文章首先搭建了基于Matlab-Simulink的分布式光伏并网发电系统和具体的配电网的仿真模型,然后在此基础上,从电压偏差和节点电压和负荷电流的谐波含量角度,定量分析了分布式光伏并网发电系统的并网位置和并网容量对配电网电能质量的影响。仿真结果表明:并网位置越接近线路末端或者并网容量越大,光伏系统对配电网的电能质量影响越大,而且离并网位置越近的节点所受影响也越严重。     

一种具有直观经济性特征的配电网重构方法

提出了一种具有直观经济性特征的配电网重构方法。首先,采用经济性评价方式构建了具有直观经济特征的、兼顾网损和可靠性的优化模型。其次,为快速方便地计算配电网可靠性,提出采用面向对象思想中的类描述配电网分块后得到的元件块,并按网络拓扑生成元件块的树形结构。最后,将生物地理学优化算法应用于求解配电网经济性重构模型。IEEE16节点系统的重构结果验证了所提方法的可行性和适用性。