排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
实现快速、有效的系统安全裕度评估,能够为系统运行控制提供决策指导。为掌握电网的安全运行态势,提出一种考虑风电接入的电网静态电压安全域计算方法。首先,利用连续潮流模型并结合电压安全约束,构建系统电压安全裕度指标,用于衡量运行点的安全状态。其次,融合灵敏度方程和启发式算法求得电压安全裕度,实现负荷裕度量化评估。然后,通过引入考虑相关性的风速预测方法,为态势预测奠定基础。最后,通过IEEE 118节点测试系统验证所提方法的有效性和可行性。通过算例仿真可知,当风电渗透率较高时,风电场出力之间的相关度越大,电压安全裕度的波动范围也越大。 相似文献
2.
随着多能源互补协调、电力市场建设、数据资源获取的便捷与廉价,大能源系统给传统电能质量领域带来了挑战。针对该问题,围绕利用电能质量数据辅助电能质量以外领域进行决策支持的研究现状进行了概述;针对多样化数据处理、海量电能质量扰动数据评估、计及电能质量的电力交易等要求,指出数据融合技术、大规模分布式计算技术、信息物理融合系统、区块链技术等支撑技术,并从中央处理器-图像处理器联合计算平台、融合“信息-物理-社会”系统多源数据电动汽车充电负荷建模、人工智能技术以及基于客户画像的电能质量监测信息平台4个方面对数据驱动电能质量分析进行了展望。 相似文献
3.
以多核数字信号处理器(Digital Signal Processor, DSP)作为计算节点的多核DSP集群系统成为一大发展趋势。当前阶段,由于多核DSP内核硬件资源利用不充分与访存带宽限制,峰值性能与实际性能间存在鸿沟。基于C66x内核丰富的指令集架构以及运算指令编排原则,结合编译器提供的汇编信息,设计并优化了QR分解算法,在充分挖掘DSP单核性能极致的同时减少了矩阵分解的计算时间。根据掌握的优化技术,设计并实现基于多核DSP集群系统的大规模并行QR分解模型,并在分布式计算框架上完成了分解任务。分析结果表明,优化后的QR分解计算效率以及C66x单核硬件资源使用率均提升了二十余倍,随着待分解矩阵规模的成倍增加,多核DSP集群相比于单核的计算性能提升也愈加明显。 相似文献
4.
分缝施工是土建工程施工中抵抗大体积混凝土材料变形的一种常用形式,可解决由温度变化、受力变化、湿度变化和层间变形等因素带来的开裂、渗漏等问题。目前,在施工及验收过程中依然可以发现由于操作不当造成的事故,严重影响了施工安全。因此,为保障施工安全,应加强对于分缝施工和大面积混凝土浇筑施工方法的研究,科学制定分缝施工方案,保障施工过程中的材料的变形属于可控范围,排除由变形带来的隐患,为土建行业的安全生产建立坚实基础。 相似文献
5.
随着电能质量监测装置的广泛分布,将有大量电力扰动数据汇集至分布式数据库。为高效地处理电力扰动数据并全面深入挖掘扰动事件和扰动过程的内在联系,提出基于分布式数据库的关联规则挖掘方法。首先采用移动时间窗技术实现扰动数据预处理;然后在考虑数据库更新的情况下,提出一种分布式协同算法,该算法通过交换各数据库间的局部频繁项目集,实现扰动数据关联模式分布式挖掘。最后,利用实际电能质量监测数据,验证了文中 相似文献
6.
7.
8.
本文介绍的Jumberca SYX-3型单面四针道圆机,采用双向运动的沉降片,使纱线能在低张力下成圈,其生产效率高,织疵少,适用于低档纱的纺织,同时延长了机件的寿命,该机可生产克重达145g/m~2的18tex汗布,体现了新技术和高科技水平。 相似文献
9.
随着电网信息物理系统的发展,一部分数据处理功能逐渐下沉到靠近终端用户的边缘层。为了给后续分析提供可靠的数据源,及时发现异常用电行为,窃电监测是边缘数据中心重要功能之一。文中提出一种针对边缘数据中心的窃电监测方法,该方法利用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)鉴别器提取得到的特征,在边缘数据中心对二范数线性支持向量机(L2SVM)进行训练。实验结果证实,DCGAN具有较好的收敛性能,鉴别器提取得到的正常与窃电行为用电特征具有明显划分,且比基于主成分分析(PCA)特征提取方法更加有效,此外,与基于径向基核函数的支持向量机(SVM)反窃电方法相比,所提方法准确度更好且计算复杂度低,适合边缘数据中心部署。 相似文献
10.
超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据,预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据资源,提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆网络超短期预测方法,该方法包括输入数据的预处理、深度长短时记忆(long short-termmemory,LSTM)网络的构建以及模型的训练和超参数的寻找等步骤。其中采用随机搜索的方法寻找最优超参数,并在该超参数下选择泛化能力最优的模型,与前沿机器学习预测算法进行对比。实验结果证实,深度LSTM网络可以取得更好的预测效果,适合于离线训练实时预测。此外,通过对隐藏层激活向量的可视化展示和相关关系定量计算,首次直观展示了深度LSTM算法对负荷数据中含有的抽象特征提取情况,证实了深度LSTM具有对输入负荷数据特征学习以及长短期相关性挖掘的能力。 相似文献