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文中提出了一种利用有限数量的相量测量单元(PMU)和相量数据集中器(PDC)设计最优监控结构的方法。通过在大量的设定值场景下,使电力系统可观测性曲线的期望值最大化,同时使通信基础设施成本最小化,最终确定PMU和PDC的最佳位置。提出了一种非线性动态扩展卡尔曼滤波(EFK)状态观测器。这种状态观测器可以将暂态行为转换为由代数微分方程描述的广域电力系统,而无需非线性反演技术。最后以IEEE-5电力系统为例,说明了该方法的有效性。 相似文献
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针对煤炭开采过程中出现的突水事故,采用RFPA数值模拟软件建立采动模型,对底板裂隙破断过程和声发射进行模拟,研究煤层底板采动裂隙扩展突水通道,结果表明:离断层越近,断层内水压导升高度越高,断层出现活化,裂隙扩展发育,最终贯通形成导水通道,在进行注浆改造后,单个钻孔的最大涌水量为8 m3/h,说明注浆加固防治水效果较好,能确保工作面的安全回采。 相似文献
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本文研究国内外大量法规标准和安全审查要求,结合以往工程经验和示范工程经验,提出了华龙一号(HPR1000)设计扩展工况(DEC)选取原则和确定方法。研究结果表明,HPR1000可通过PSA方法筛选出一套初步的设计扩展工况清单,在此基础上,参照法规标准所列的设计扩展工况清单及以往同类工程项目确定的设计扩展工况清单,再结合确定论分析方法进行工程判断,进行合并和补充可得到最终的设计扩展工况清单。该方法满足《核动力厂设计安全规定》(HAF102—2016)的最新要求。本研究结果可以为后续HPR1000或其他同类核电厂提供参考。 相似文献
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对于用户泛化和模糊的查询,将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理,便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段(snippet)的短文本组成,而传统的单词频率-逆文档频率(TF-IDF)特征选择模型不能适用于稀疏的短文本,使得聚类性能下降。一个有效的方法就是通过一个外部的知识库对短文本进行扩展。受到基于神经网络词表示方法的启发,提出了通过词嵌入技术的Word2Vec模型对短文本扩展,即采用Word2Vec模型的TopN个最相似的单词用于对片段(snippet)的扩展,扩展文档使得TF-IDF模型特征选择得到聚类性能的提高。同时考虑到通用性单词造成的噪声引入,对扩展文档的TF-IDF矩阵进行了词频权重修正。实验在两个公开数据集ODP239和SearchSnippets上完成,将所提方法和纯snippet无扩展的方法、基于Wordnet的特征扩展方法和基于Wikipedia的特征扩展方法进行了对比。实验结果表明,所提方法在聚类性能方面优于对比方法。 相似文献
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针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。 相似文献
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