电力营销现场服务系统解决方案

电力企业现场工作人员日常工作中出现的矛盾主要集中在办公室外办公和办公室内办公不能有机地结合在一起，工作效率大打折扣。如何能提供一种既可在外工作，又可随时随地查询和处理客户信息的业务，并将处理的业务信息及时准确地反馈给电力营销管理信息系统，为了解决这个矛盾，电力营销现场服务系统应运而生。     

微机信息管理系统汉字环境的改进

介绍用8088汇编语言增强低档汉卡功能的方法。     

基于改进谱聚类算法的低压户变关系识别

台区辨识的准确性对配电网的安全稳定运行起着关键作用,其结果直接影响配电网线损计算的精度与配电网的综合保护。传统的台区识别算法对工频过零序列直接进行聚类分析,无法满足“非凸”序列的准确识别。基于此,文章提出一种适用于输入任意过零序列的改进谱聚类算法。该算法以最大化相似度矩阵(weight matrix,WM)的方差作为自适应粒子群算法的目标函数,再自适应选取WM参数阈值将WM变为稀疏矩阵,从而将传统谱聚类算法的特征值计算问题简化为求取规范拉普拉斯矩阵的正交零空间问题,实现无类标签数据的精确聚类和快速计算。通过仿真软件获得的样本数据,其识别准确度可达99.11%,优于传统聚类算法的效果,处理实测数据时仍能达到98.71%的识别准确度。     

基于神经网络的配网电气拓扑识别算法

提出了一种基于多通道自适应加权神经网络的配网电气拓扑识别算法，构建了多通道一维卷积神经网络(1DCNN)模型，以电压、电流、功率和功率因数4种采集数据作为各通道的输入数据，通过两层叠加的卷积模块实现特征提取；同时，提出了一种自适应加权的特征融合方案，通过神经网络自适应学习各通道重要性特征。实验采用真实用电数据制作数据集，并针对通道数、数据种类、数据维度等参数进行了多组实验。实验结果表明，该算法融合多种用电数据特征，配网电气拓扑辨识准确率达到99.772%。