基于XGBoost-EE的电力系统暂态稳定评估方法

深度学习在暂态稳定评估中发挥着越来越重要的作用,然而电网规模逐渐扩大导致数据出现维数灾难,这对模型的性能提出了更高的要求.目前,暂态稳定特征构建需要依靠人工经验,具有主观性;深度学习的模型在设计和训练上耗时、耗力.针对以上两点,结合极限梯度提升(XGBoost)算法和实体嵌入(EE)网络,提出了一种基于XGBoost-...     

基于WSN的风力发电运行监测系统LEACH协议改进研究

本文首先介绍了基于WSN的风力发电运行监测系统的结构,针对风电场的特殊模型,提出了使用LEACH协议作为其路由协议的方案.针对LEACH协议中簇头节点能量消耗过大和簇头节点与基站通信距离长的特点,提出以节点剩余能量来作为簇头节点选取的标准,同时通过限制簇内节点数目,在传输中提出簇内单跳、簇间多跳的路由方式,以减少簇头能...     

基于ZigBee的风电机组振动故障监测系统设计

：针对目前风电机组有线监测系统安装、维护不便和监测点有限等问题,设计了基于ZigBee的风电机组振动故障监测系统,由传感器节点、协调器节点、3G网络和监控中心组成。传感器节点采集机组各部位的振动参数并发送至协调器节点,经过协调器节点处理的信息通过3G网络发送至远程监控中心,此设计提高了系统的可靠性和实时性。测试结果表明系统节点间通信良好,系统工作稳定性高,数据传输实时性好,及时给出报警信息,故障诊断正确率达到95.5%。     

基于人工智能的暂态稳定裕度精细化预测

人工智能算法在暂态稳定评估中得到了很好的应用.然而,电力系统是时变大系统,训练数据无法涵盖所有工况,模型需要在有限时间内更新;电力系统中稳定样本数远大于失稳样本数,导致模型对失稳样本学习不足.针对以上2点,提出了基于人工智能的暂态稳定裕度精细化预测方法.该方法将改进的极限梯度提升(XGBoost)树与双XGBoost回归树集成,平衡了2类样本数量差异对模型的影响,并实现了裕度预测.当运行工况变化较大时,结合增量学习技术,以较少的样本和较短的时间对模型进行有效更新.在2套IEEE系统上的实验结果表明所提方法可应用于暂态稳定评估.     

一种实用安时计的设计与调试

介绍了一种实用安时计的设计与调试方法，该仪器采用当今较新型的集成器件，具有集成度高、体积小、安全可靠、抗干扰性能强等特点，适合电化学等行业使用。     

基于ZigBee的风电机组远程监测系统设计与实现

现有的风电机组监控系统主要采用有线或人工巡检的方式,不仅耗费了大量的财物和人力,并且不能实时地、高效地监控设备运行状态。为了解决风电机组监控系统中存在的弊端,提出了基于ZigBee的风电机组远程监控系统。系统由传感器采集节点、网络协调节点,以及监控中心节点组成。采用CC2530处理器,控制传感器采集风电机组运行状态参数,在协调节点汇聚,通过3 G网络传到远程监控中心。该系统具有实时性强,稳定性好,具有一定的推广前景。     

无线传感器网络差错控制技术的研究

本文针对无线传感器网络能量有限的特点,在对自动请求重传和前向纠错差错控制技术进行分析的基础上,提出在无线传感器网络中使用BCH码/双向斜行列校验码混合差错控制方法.该方法结合了自动请求重传和前向纠错两种差错控制技术的优点,在信息传输无误码的情况下,只调用双向斜行列校验码校验,避免了复杂的BCH译码,节省传感器节点的处理模块能量消耗;在信道出现误码时,使用BCH译码纠正错码,避免信息的重传,节省了传感器节点的通信模块能量消耗,保证无线传感器网络数据传输的可靠性.     

构建“1562”实践教学体系,优化卓越工程师人才培养过程

依据国际工程教育理念,按照"一条主线、五个平台、六化实训和两种能力"构建"1562"实践教学体系,是课内课外、校内校外相互渗透,相互补充的全方位、多层次教学体系,是符合计算机专业卓越工程师人才培养要求的平台化实践教学新体系,对计算机专业的实践教学具有重要指导意义。     

计算机专业大学生科技社团建设与发展的新思路

进入信息时代,IT行业迅猛发展,高校计算机专业学生科技社团已成为本专业课内教学的重要补充和拓展,对于培养学生实践能力、创新意识、创业精神,提高学生合素质,增强学生就业本领起着积极的作用。本文针对目前学生科技类社团存在的问题,提出了高等院校计算机专业大学生科技社团建设与发展的新思路     

依托品牌工作室，提高IT类专业学生的工程素质

本文探讨了通过学生课外品牌工作室的建设提高学生工程素质和创新能力,培养创新型IT人才的可行方法,为高校IT类专业的实践教学提供一些思路。