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为了提升配电网故障辨识准确率,提出了一种基于自适应概率学习的早期故障诊断方法。该方法通过波形分解和最大化特征相似性找到最佳线性映射,将仿真数据和真实数据映射至同一特征空间,且在此空间中两者分布差异最小,之后即可使用仿真数据训练模型并对真实数据进行分类,从而解决配电网故障辨识中样本量不足这一重要问题。基于系统仿真数据和现场实际数据表明:所提方法对于自适应学习条件下早期故障诊断的可靠性和准确率,远优于同等条件下的卷积神经网络、支持向量机和K邻近算法等常用分类模型;为自适应学习条件下的配电网故障辨识技术提供了一种新的思路。 相似文献
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为了提高室温硫化硅橡胶(RTV)抗紫外性能,本文通过钛酸酯偶联剂(PN)对纳米氧化锌(ZnO)进行改性,将其作为填料掺入RTV制备得到不同质量分数的纳米ZnO-RTV复合材料,对纯RTV和纳米ZnO-RTV复合材料进行紫外光加速老化实验,并对比分析纳米ZnO对RTV抗紫外性能的影响.结果表明:纳米ZnO能有效改善RTV的紫外光屏蔽性能,质量分数为1.0%的纳米ZnO-RTV复合材料紫外光屏蔽率的提升幅度高达72.63%;添加纳米ZnO后,RTV的电气强度略微提高;2500 h紫外老化后,纯RTV表面静态接触角的下降幅度、表面微观形貌所反映的老化程度都远大于纳米ZnO-RTV复合材料,这与老化前后RTV分子链Si-(CH3)2、Si-CH3和C=O的变化情况相印证.同时,2500 h紫外老化后,纳米ZnO-RTV复合材料的热稳定性明显优于纯RT V. 相似文献
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针对常规智能优化模型未能考虑开关操作次数对负荷智能优化的影响,出现配电网负荷智能优化结果不理想,平均计算时间较长的问题,为此提出一种面向可中断负荷的弹性配电网负荷智能优化模型。分析可中断负荷的主要特性以及约束条件,将最小停电补偿成本以及开关操作次数作为目标,构建面向可中断负荷的弹性配电网负荷智能优化模型。采用改进的灰狼算法对模型进行求解,获取配电网负荷优化方案。实验结果表明,所提模型可以有效减少平均计算时间,获取更加满意的负荷智能优化方案。 相似文献
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