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研究变压器的故障诊断对电力系统安全稳定运行具有重大现实意义。以油中溶解气体特征为输入的传统变压器故障诊断方法在处理样本不平衡数据时具有较大的局限性。针对这一问题,文中提出一种基于Focal损失栈式稀疏降噪自编码器(SSDAE)的变压器故障诊断方法。该方法通过类别权重确定超参数,并在原始输入中加入高斯白噪声,有利于自编码器充分提取有效特征,进而得到有效的深度特征提取模型;采用Focal损失函数对模型进行优化,并利用Softmax分类器输出诊断结果。案例分析结果表明,与传统三比值法、反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)法等变压器故障诊断方法相比,文中方法可进一步提升诊断准确率。 相似文献
102.
同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的本质特征是同步量测,因此卫星同步授时信息的准确程度将直接影响PMU量测的精度和可靠性,从而进一步影响电力系统动态过程监测等基于PMU量测的各类应用功能的发挥。文章针对我国安装于变电站和发电厂的2类PMU分别展开讨论,重点推导了电力系统动态情况下考虑授时偏差的变电站PMU量测相量计算公式,分析了授时偏差对相量幅值与相角量测的影响规律;此外,根据发电厂PMU量测发电机转子角原理,分析了电力系统稳态及动态情况下发电厂PMU实测发电机转子角与授时偏差的关系。最后,通过搭建的物理实验平台,进行了稳态和动态实验,验证了理论分析的正确性。 相似文献
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高校学生能够顺利获得学位,不仅对其个人就业发展至关重要,也是衡量高校教学质量的重要指标之一。学位预警是教育数据挖掘的重要应用之一,通过学位预警可以尽早地对学生的学业情况进行警示,学生能够及时调整学习状态和方法,同时准确的学位预警也可以为改进教学指导策略提供参考依据。现有的预警模型构建多是基于全部成绩数据,忽略了课程间的冗余性,使得构建的模型精度不足。因此,提出基于Fisher特征选择方法构建学位预警模型。利用Fisher得分对特征进行初步筛选;然后,利用筛选后的特征构建学位预警模型;最后,通过预警模型对获得学位情况进行预测。为检验方法的有效性,在某高校汉语言文学、化学、数学与应用数学等专业真实数据上进行了大量实验。实验结果表明,基于特征选择的学位预警方法具有良好的准确度和实用性,可以为高校学生的学位预警工作提供数据支持。 相似文献
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