一种基于模糊层次分析的变电站精益化管理评价方法

针对变电站传统精益化评价方法过于粗放,且评价周期过长、人力物力投入巨大等问题,提出一种基于模糊层次分析的变电站精益化管理评价方法,并建立了完整的数学模型,通过与传统评价方法对比,发现该方法评价结果正确有效,证明了该方法适用于变电站精益化管理评价。     

基于双向GRNN与时间序列翻译模型的非侵入式负荷分解算法

非侵入式负荷分解是用户侧精细化能量管理的关键技术,为了提高算法分解准确率与模型训练速度,提出了一种基于双向GRNN与时间序列翻译模型的非侵入式负荷分解算法。使用局部注意力机制对中间向量的传递过程进行了优化,在增加模型注意力的同时降低了算法的运算量。使用集束搜索算法使解码环节得到了更多的功率概率曲线,实现了分解准确率的提高。使用人工合成训练数据方法克服了数据集不平衡问题,提高了算法的稳定性。最后在REDD数据集上对文章所提算法进行了验证,与其他先进算法相比,所提出算法的准确率具有较大幅度提高,并且与基于LSTM的算法相比,本算法的模型训练速度提高了40%以上。