基于主题模型的短文本情感分析的研究

针对物联网中的评论等短文本进行情感分析时,出现上下文依赖性差和严重的特征稀疏,以及评论类文本的情感分析具有时效性等问题,提出了基于词嵌入和时间加权的高斯LDA算法(TG-LDA)。实验结果证明,与同类的主题模型相比,该模型的关键词的区分度强,主题的一致性高。     

基于字词融合的高铁道岔多级故障诊断组合模型

为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本存在类别不均衡问题,采用Borderline-SMOTE算法对不均衡文本数据进行处理,优化故障文本数据分布。接着使用BiLSTM(Bi-directional long short-term memory)-CNN(convolutional neural network)的组合神经网络提取故障文本深度特征,最后通过分类器实现智能故障诊断。采用我国高速铁路道岔故障文本数据进行模型性能验证,结果显示所提模型的一级故障诊断准确率达到95.62%,二级故障诊断准确率达到93.81%,证明多级故障诊断精度可达到理想效果。     

基于支持向量回归代理模型的STATCOM协同规划方法

在新型电力系统中,STATCOM容量的合理配置是电压稳定性提升的关键。本文提出了一种基于支持向量回归代理模型的STATCOM协同规划方法。首先,为了更好地评价短期电压稳定水平,引入了惩罚机制;然后,为了减少计算时间同时保证精度,以时域仿真结果作为训练数据,并据此选择误差最小的核函数构建了基于支持向量回归的代理模型,最后结合代理模型和非支配遗传算法实现了STATCOM的容量优化配置。在PSS/E和Matlab中对IEEE39节点系统的联合仿真结果验证了所提方法的可行性。     

基于距离向量法与胜任力模型的人员培训的探讨

在胜任力模型的基础上建立胜任力培训指标体系,运用距离向量法进行胜任力测评,根据计算结果进行有针对性的人员培训。实验证明,利用距离向量的测评结果能有效找到员工胜任力要素中的短板,更好地对员工进行培训管理。     

基于向量空间模型的火电厂选址最优决策

针对火电厂选址的特点,提出了由经济性指标、技术性指标、社会性指标、环保性指标构成的火电厂选址综合评价指标体系,并细分各指标的子因素.在此基础上,建立了基于向量空间模型的火电厂选址最优决策模型.引入熵理论确定各指标的权重系数,有效地摆脱了权重取值的主观性.在高维空间中,定义指标有向线段和理想指标有向线段.通过对待选方案对应的指标有向线段和理想方案对应的理想指标有向线段之间的夹角余弦值进行比较分析,得到综合效益最佳的优化决策方案.算例分析,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于向量空间模型的火电厂选址最优决策

针对火电厂选址的特点,提出了由经济性指标、技术性指标、社会性指标、环保性指标构成的火电厂选址综合评价指标体系,并细分各指标的子因素。在此基础上,建立了基于向量空间模型的火电厂选址最优决策模型。引入熵理论确定各指标的权重系数,有效地摆脱了权重取值的主观性。在高维空间中,定义指标有向线段和理想指标有向线段。通过对待选方案对应的指标有向线段和理想方案对应的理想指标有向线段之间的夹角余弦值进行比较分析,得到综合效益最佳的优化决策方案。算例分析,验证了该方法的有效性和可行性。     

个人人力资源（HR）向量计算模型

无论是建立企业竞争优势还是对企业人力资源总量进行计量，都必须首先分析个人人力资源的形成并建立数学计算模型。行为的多方面特征为向量分析方法提供了可能性。雇员行为的三个基本取向（心理方向、能力方向和职业方向）之间的关系决定了个人的完全能力愿意而且能够用于工作的数量，在此基础上个人人力资源计算模型得以建立。     

基于云支持向量机模型的短期风电功率预测

将云模型和支持向量机(SVM)相结合,提出一种适合短期风电功率预测的云支持向量机模型.该模型采用云变换方法提取风速序列的定性特征,并通过SVM建立风速特征与风电功率间的关系.对未来24h的风电功率预测结果显示,该模型在某个点上的预测值是一个有稳定倾向的离散值集合.采用逆向云算法求取集合的期望值作为确定性预测结果,并与SVM和自回归求和移动平均(ARIMA)模型的预测结果相比较,结果表明云支持向量机具有更高的预测精度,预测效果显著,因此,该模型可有效应用于短期风电功率预测.     

基于支持向量机的风力发电机组故障诊断预警模型

当前的风力发电机组故障诊断预警模型设置的矩阵一般为单元式的,预警的范围受到限制,导致预警响应时间延长,为此提出对基于支持向量机的风力发电机组故障诊断预警模型的设计与验证分析。根据当前的测定需求及标准,提取故障诊断预警特征量,采用多目标的方式,打破预警范围的限制,设计多目标诊断预警矩阵,以此为基础,构建支持向量机故障诊断预警结构,采用阶次分析实现故障诊断预警处理。测试结果表明：对比传统机器学习风力发电机组故障诊断预警模型测试组、传统MSK-CNN和多源机电信息融合风力发电机组故障诊断预警模型测试组,此次所设计的支持向量机风力发电机组故障诊断预警模型测试组最终得出的预警响应时间被较好地控制在0.25 s以下,说明在支持向量机的辅助下,所设计模型对故障诊断预警的效率较高,针对性更强,具有实际的应用价值。     

相空间重构和支持向量机结合的电力负荷预测模型研究

风电机组集中并网会对电网安全稳定运行带来影响,为了合理规划各类供电机组高效运行,对电力负荷预测的精度提出了更高的要求。电网负荷时间序列具有混沌特性,普通预测方法难以描述其特性和内在规律。利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列进行研究,用互信息法和CAO方法分别求得时间延迟和嵌入维数,并由此得到系统最大李雅普诺夫指数,证明其具有混沌特性。然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构,在此基础上利用支持向量回归算法(PSR-SVR)对电力负荷进行预测,支持向量回归采用网格寻优确定参数。最后将预测的结果同时间序列模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比,结果表明,这是一种误差小,精度高的电网负荷预测方法器。     

拖拽鼠标快速生成数字系统中的仿真或故障诊断测试信号

针对数字系统仿真、故障诊断中对测试向量的特殊要求,利用VB5．0开发出了拖拽鼠标快速生成测试向量的软件包。本文讨论了数字信号模型,详细阐述了拖拽鼠标生成测试波形和数据文件的原理和步骤,给出了画“波形”子程序实例。最后归纳了软件包的功能及总体流程图。     

基于深度学习的电网调控文本知识抽取方法

电力系统的发展对电力系统知识的使用提出新的要求,为了实现非结构化电网调控文本知识的自动抽取,文中提出了基于注意力的双向长短期记忆网络和条件随机场的深度学习模型。深度学习模型从调度规程等文本数据中抽取电网运行规则和电网事故处理流程。实验结果表明,提出的模型的语料精度、召回率和F1分数分别为91.00%,89.98%和90.49%,结果略优于另外3种模型。在训练集和测试集上分别进行F1评估,识别精度差异很小,说明模型学习中没有发生过拟合现象,提出的深度学习模型具备良好的泛化能力。     

A new separate‐identification method of two stator equivalent core‐loss resistances corresponding to hysteresis and eddy‐current losses for parallel‐type mathematical models of AC motors

This paper proposes a new unified method for identifying equivalent stator core‐loss resistance of AC motors, which can be applied to both induction and synchronous motors. In order to realize AC motors that exhibit high performance such as precise torque generation and/or efficient energy transmission, stator core loss cannot be neglected in designing vector control systems. It is common to model stator core loss in magnetic circuits as loss caused by equivalent resistance in electrical circuit. One of the best mathematical models for controlling AC motors with core loss is a kind of parallel‐type model that succeeds in modeling both eddy‐current and hysteresis losses. The newly proposed method succeeds in identifying separately and simultaneously two kinds of equivalent core‐loss resistances on the model corresponding to eddy‐current and hysteresis losses. The practical usefulness of the method is evaluated and confirmed through experiments using two induction motors of 5.5 and 2.0 kW having relatively high core losses and a permanent magnet synchronous motor of 750 W having relatively low core losses. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 143(4): 50–63, 2003; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.10152     

动静态负荷模型在电网暂态稳定计算中的应用

提出一种简单、实用的负荷动特性综合方法。结合广东电网的实测数据，建立了相应的动态负荷模型，并将这些模型和BPA静特性负荷模型分别应用于茂湛系统送出截面功率极限计算和广州水贝变电站事故仿真两个实际算例，结果表明：采用基于实测的动特性负荷模型计算所得的短路电流值比采用静态负荷模型更接近实际录波电流值；在计算截面稳定极限时，动态和静态模型得到的机电暂态结果比较吻合，且基于实测的动特性负荷模型计算出的功率极限稍大，极限切除时间略长。     

相关系数准则对水文相依模型的适用性及验证

相依变异是水文过程变异的一种重要表征形式,可以用自回归、滑动平均和自回归滑动平均模型进行描述,但如何有效地确定模型阶数是前提和关键。相关系数准则是针对自回归模型提出的定阶准则,该准则基于相依成分与原序列间的相关系数指标,计算其均方误差以反映模型的拟合优劣,并构造信息熵函数以衡量模型不确定性及复杂程度。本文基于相关系数定阶准则,尝试探讨该准则对于滑动平均和自回归滑动平均模型的适用性。以三阶以内的滑动平均模型和自回归滑动平均模型为例,统计试验表明：相关系数准则所判定阶数相较于其它两种常用的准则更为准确。最后选取实测水文序列对其进行验证,结果表明该定阶准则同样适用于滑动平均和自回归滑动平均模型。     

田湾核电机组动态模型研究及其对江苏电网系统扰动的响应分析

为研究故障扰动下电力系统和核电机组的动态行为及机网间相互影响,有必要建立适合于电力系统中长期稳定分析的核电站详细数学模型.介绍了田湾压水堆核电机组数学模型的建立,并利用PSS/E的用户自定义模型实现,仿真分析了田湾核电机组对江苏电网系统扰动的响应.     

Simple and accurate approaches to implement the complex trans‐conductance suited for time‐domain simulators for small‐signal and large‐signal table‐based models

This paper focuses on the implementation of table‐based models of high‐frequency transistors for time‐domain simulators at microwave and mm‐wave frequencies. In this frequency range, the channel is not capable of responding to the excitation instantaneously therefore, a delay‐time exists between the channel response and the channel excitation. This delay is represented by a complex trans‐conductance in terms of circuit elements. The high‐frequency models of transistors are required to have the implementation of complex trans‐conductance, where the complex part accounts mathematically for the delay‐time between the channel response and the channel excitation. This paper presents simple and accurate approaches to incorporate the complex trans‐conductance in both small‐signal and large‐signal table‐based models for time‐domain simulators (MOS‐AK International Meeting. Eindhoven, Netherlands, April 2008). Implementation approach for each model, small‐signal and large‐signal, is presented in separated sections. In the first step, the delay is realized by the introduction of an ideal transmission line between the channel excitation and the channel response. As transmission lines are not generally suitable for time‐domain simulations, a lumped element equivalent network is introduced in the second step. The latter approach is fully compatible with time‐domain simulators but frequency limitation, determined by the delay‐time value itself, is introduced. Then the implementation of the complex trans‐conductance in large‐signal model is introduced. In terms of large‐signal behavior, delay‐time is important to achieve a non‐quasi static model. Yet again there is limitation in terms of the frequency range that is determined by the delay value itself. The methodology is illustrated on the small‐signal and the large‐signal equivalent circuit of a Multi‐Fin MOSFET transistor. Simulations are carried out by Cadence Spectre and Agilent ADS simulators, and comparisons are carried out between the simulation results and the measurements. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.