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低压台区拓扑关系识别是支撑配电网智能化、数字化的关键基础.当前台区相序识别多从静态识别角度研究,缺少拓扑变化识别方法,就此提出了基于电气特性分析的台区拓扑变化辨识方法.对台区每天的用电数据设置滑动窗口,首先判断每一帧滑动窗口的电流数据的拟合偏差是否超过阈值;然后在拓扑变动较大的情况下直接启动拓扑计算程序,对台区用户重新计算相序拓扑关系,而在拓扑发生小变动的场景下,启动拓扑变动辨识程序,进一步分析了拓扑变动的电气特性并提出辨识方法;最后通过算例表明所提方法可以有效发现并辨识出相序拓扑变化的用户. 相似文献
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一种基于无线传感器网络的分布式处理目标跟踪系统 总被引:1,自引:0,他引:1
系统使用超声波传感器和扩展卡尔曼滤波对无线传感器网络中的移动单目标进行定位跟踪.节点嵌入式应用程序采用TinyOS/nesC[1]编程实现,采用Labview进行应用层开发.为了优化网络的能耗以延长网络寿命,提出了两种在分布式传感器网络中局部节点自适应选择任务节点[2]的方法.实验结果验证了扩展卡尔曼算法的正确性,并比较了这两种任务节点选择调度方法的跟踪性能,得出了基于候选节点协方差矩阵最小迹的任务节点选择调度方式在目标丢失率和跟踪精度综合考虑的基础上性能更优. 相似文献
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低压配电台区的拓扑关系信息对线损分析、窃电预警、故障定位以及优化运行等方面都具有重要意义.针对目前低压配电台区拓扑关系缺失或不准确问题,本文首先基于高级量测体系,建立了支持低压配电台区拓扑识别的系统架构.然后,提出了基于加权最小二乘的低压配电台区拓扑识别方法,该方法需要采集多时段的变压器低压拓展采集单元和用户侧智能电表的有功电流值,并根据电流值数据建立最小二乘法求解拓扑关系的矩阵方程,对时间较近的数据施加较大的权重,以达到能够尽早发现发生改变的拓扑关系的目的.最后,本文还提出了反映加权最小二乘法计算性能的拓扑改变发现率指标以及反映测量误差忍受限度的允许误差率指标,并在算例仿真中依据这些指标对本文所提识别方法进行了分析. 相似文献
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低压台区拓扑关系识别是实现电网智能化的一个关键基础,相对于人工识别,从数据挖掘角度进行识别,具有成本低、准确率高、时效性好的优势.就其相序识别问题,提出了基于随机森林算法的低压台区相序关系自动识别方法.首先基于随机算法原理搭建了用于台区相序识别的随机森林算法模型,并提出采用F1 score统计值作为识别模型的评价指标;然后将搭建好的模型应用到实际台区进行训练,训练方式设置了两类测试集:口袋内台区测试集与口袋外台区测试集;最后将训练好的算法模型对测试样本进行相序分许.实证结果证明,所提方法对台区的相序拓扑分析有较高准确性,为低压台区拓扑分析提供了一种技术思路和可行方法. 相似文献
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最小二乘支持向量机用于水量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对标准支持向量机建模时间长的缺点,为了城市用水量准确预测,需建立有效的预测模型.采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,并在支持向量机的基础上,将求解二次规划问题转化线性方程组,采用径向基核函数,使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少,可大大加快建模速度,同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法,在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数.把上述模型用于城市日用水量预测,具有学习速度快.也具有良好的非线性建模和泛化能力,而且预测精度较高. 相似文献
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