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1.
线损精益化管理一直都是国家电网公司一项重点工作,近几年线损数据获取技术日趋成熟,但是分析方法依旧匮乏,严重影响了高损治理的效果。为解决电网运行中高损治理不佳的问题,我们提出了用大数据分析方法来解决传统线损管理问题——供电企业基于三层分析模型的线损异常分析及处理研究。首先,搭建了一个由Hampel抗差算法、加权皮尔逊算法和随机森林算法三种不同算法构成的三层线损异常分析模型;通过该模型,可以结合不同用户用电量大小不一的特点,自上而下的分析大电量异常用户和小电量异常用户。然后将该模型嵌入公司已有的线损监控平台中,可以实现对全省线损数据的实时监测、有效挖掘、深度分析、精准定位和工单管控,形成基于三层分析模型的线损异常分析及处理新方法。该方法对分析处理10kV高损线路和0.4kV高损台区中效果显著。 相似文献
2.
3.
为提高星点图像的质心提取精度,针对星点亚像元定位的系统误差和随机误差提出了一种改进补偿方法。采用三次样条插值函数表示质心位置与系统误差之间的关系,利用该函数进行系统误差补偿,极大地减小了误差采样点的数量和计算量。为了进一步抑制随机误差的影响,在系统误差补偿的基础上,采用非线性加权算法计算星点质心位置,并通过仿真实验确定了该算法的最优加权系数。在没有加入噪声的情况下,改进算法可以将质心法的精度从1/50 pixel 提高到10-4 pixel;加入服从N(0,22)分布的高斯白噪声后,改进算法可以达到0.0054pixel的精度,远小于质心法的0.0184pixel。实验结果表明:文中提出的改进补偿算法计算简单,精度高于质心法,满足了高精度星敏感器质心提取的要求。 相似文献
4.
线损精益化管理一直都是国家电网公司一项重点工作,近几年线损数据获取技术日趋成熟,但是分析方法依旧匮乏,严重影响了高损治理的效果。为解决电网运行中高损治理不佳的问题,我们提出了用大数据分析方法来解决传统线损管理问题——供电企业基于三层分析模型的线损异常分析及处理研究。首先,搭建了一个由Hampel抗差算法、加权皮尔逊算法和随机森林算法三种不同算法构成的三层线损异常分析模型;通过该模型,可以结合不同用户用电量大小不一的特点,自上而下的分析大电量异常用户和小电量异常用户。然后将该模型嵌入公司已有的线损监控平台中,可以实现对全省线损数据的实时监测、有效挖掘、深度分析、精准定位和工单管控,形成基于三层分析模型的线损异常分析及处理新方法。该方法对分析处理10 k V高损线路和0. 4 k V高损台区中效果显著。 相似文献
5.
6.
针对陀螺经纬仪存在限幅效率低的工程问题,设计了一种两次步进预置北限幅方案。介绍了传统步进限幅方法原理,分析了陀螺摆动平衡位与静摆零位的关系。将传统步进限幅法中的静摆零位跟踪更改为平衡位跟踪,通过两次步进使陀螺主轴摆动迅速限幅并以小摆角在真北附近运动。推导了两次步进转动角度及时刻的数学公式,分析了误差因素,并针对不同的摆幅和悬挂带扭转系数与陀螺力矩系数的比值进行了仿真运算。采用该方法改进了一个陀螺经纬仪的限幅,实验结果表明,该方法能在一个陀螺不跟踪摆动周期内完成限幅,限幅精度达到1′。提出的限幅方法保留了传统步进限幅法不需要增加系统硬件的优点;提高了限幅效率,满足工程应用对寻北时间和精度的要求。 相似文献
7.
SVM handles classification problem only considering samples themselves and the classification effect depends on the characteristics of the training samples but not the current information of classified problem.From the phenomena of data crossing in systems,this paper improves the classification effect of SVM by adding the prior probability item reflecting the classified problem information into the decision function,which fuses the Bayesian criterion into SVM.The detailed deducing process and realizing steps of the algorithm are put forward.It is verified through two instances.The results showthat the new algorithm has better effect than the traditional SVM algorithm,and its robustness and sensitivity are all improved. 相似文献
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