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由于用户用电行为的多样性和随机性,负荷数据存在分布不均衡的问题,传统负荷曲线分类方法在处理不均衡数据时性能较差。为此,提出一种改进K-means与长短期记忆(LSTM)神经网络-卷积神经网络(CNN)分类模型结合的负荷曲线分类方法。首先,为提升K-means算法对不均衡数据的聚类效果,基于密度峰值聚类(DPC)算法思想,提出一种相对k近邻密度峰值(RKDP)初始聚类中心选取方法,将其作为K-means算法的初始中心进行聚类;然后,为提高RKDP-K-means处理高维负荷数据的性能,采用LSTM自编码器进行特征降维后再聚类获得精准类别标签;最后,基于LSTM神经网络和CNN分别提取负荷特征构建负荷曲线分类模型,实现对大规模负荷曲线的分类。算例选取了爱尔兰智能电表数据集和伦敦负荷数据集进行实验,验证了所提算法在大规模负荷曲线分类时的有效性和实用性。 相似文献
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陶瓷微珠填充聚氨酯弹性体复合材料性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以聚醚N-204、甲苯二异氰酸酯为原料,用1,4-丁二醇作为扩链剂,填加陶瓷微珠,用机械搅拌或超声波分散法合成填充型聚氨酯(PU)弹性体。并对其力学性能进行了研究,同时用扫描电镜研究了弹性体的微粒分布形态。结果表明,DTA型陶瓷微珠填充效果最好,填料量为15%时力学性能最佳。 相似文献
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DCPD/苯乙烯共聚树脂的热分析研究 总被引:2,自引:1,他引:1
采用差示扫描量热(DSC)法和热重(TG)分析法考察了双环戊二烯(DCPD)/苯乙烯(St)共聚树脂在N2中的热分解过程,并根据Friedman法(多加热速率法)和Kissinger法(代替高解析法)计算出热分解反应的动力学参数。在动力学研究的基础上,对DCPD/St共聚树脂使用寿命进行了预测。结果表明:DCPD/St共聚树脂的热分解反应过程大致可分为前期(失重率≤20%)、中期(失重率为30%~80%)和后期(失重率≥90%)3个阶段,前期和中期反应可以认为是1级反应,中期反应的平均活化能为150.43 kJ/mol;热分解温度随着升温速率的增加而提高,热分解反应活化能随着失重率的增加而增大;当温度低于200℃时,DCPD/St共聚树脂具有较好的热稳定性。 相似文献
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