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针对分布式发电并网对于配网网损的影响程度缺乏一个衡量标准的问题,提出了包括网损分配率和网损贡献度在内的网损影响因子概念模型。网损分配率表征分布式电源并网使得配网网损变化程度;网损贡献度表征并网后,分布式电源单位发电量中引起的配网网损所占比重。通过对某电网典型线路上不同分布式发电的并网与解列数据进行潮流计算,得出不同分布式发电对配电网络的网损影响因子的值,分析产生不同程度影响的原因,从而指导各个分布式发电的调配来达到降损目的。研究结果表明网损影响因子的概念在实际工程应用中起到了很好的衡量作用。 相似文献
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光通信系统易受多种因素影响,传统方法的光通信系统异常数据检测错误率高,检测效率,为了获得理想的光通信系统异常数据检测结果,设计了基于聚类分析提取特征的光通信系统异常数据检测方法。首先设计光通信系统数据传输模型,采用聚类算法提取光通信系统异常数据特征,然后采用深度学习算法建立光通信系统异常数据检测模型,并采用遗传算法优化深度学习算法,最后进行了光通信系统异常数据检测仿真实验,结果表明:本方法的光通信系统异常数据检测正确率超过98%,光通信系统异常数据检测时间为21.6 ms,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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针对因非线性光学显微成像以客观像素特征为驱动源,一旦出现特征缺失,推断过程很容易形成误差,导致的光学显微图像失真现象严重、清晰度低问题,提出计及偏移量的非线性光学显微成像误差校正方法。利用数据驱动法全面、快速以及敏感地捕捉光学数据,划分光学显微图像的边缘和非边缘区域,设定标准滑动窗口,计算不同区域内像素点在该窗口内的像素灰度值,根据灰度值判定边缘点和非边缘点的误差形成概率。在此基础上,将误差校正看做一种角度或相位偏离补偿问题,设定偏离中心,计算误差概率较大的图像区域内各节点与中心间角度和相位偏移量,根据偏移量给出相应正向和负向补偿,完成有效误差校正。实验数据证明:所提方法误差校正精准度高,校正后成像失真、细节丢失以及分辨率低问题被解决,误差点的分布离散程度降低,算法整体实用性较强。 相似文献
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随着我国国民经济的高速发展,国内高速公路、城市道路、停车场的建设越来越多,车牌识别系统(LPR)作为智能交通系统(ITS)的一部分起着举足轻重的作用,它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程。一般来说,整个车牌识别系统分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大部分。该文在现有研究算法的理论基础上,详细阐明了车牌定位前的预处理工作,即车辆图像灰度化、二值化、边缘检测以及中值滤波等。 相似文献
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提出了利用综合灰关联分析提取线损强关联因素的方法,建立了灰色模型(gray model,GM)(1,1)和GM(1,N)组合的电网线损率预测模型。电网线损率变化轨迹受多种因素影响,通过多种灰关联分析及层次分析法变权处理,按加权组合的综合关联度优选GM(1,N)建模参数。组合预测首先采用GM(1,1)模型预估建模参数值,而后将其代入GM(1,N)模型进行线损率精预测,算例表明,对于自然发展中的电网,该组合模型预测性能稳定、精度高,适用于电网中长期线损率预测。 相似文献
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