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电网中不同设备的故障概率存在差异,影响智能诊断技术的准确性.为解决此问题,提出了一种基于代价敏感学习和模型自适应选择融合的电网故障事件智能识别方法.首先,利用Word2vec模型将预处理后的电网告警信息向量化,并搭建2个双向长短期记忆网络作为基础分类器;然后,设计代价敏感损失函数,将交叉熵损失函数与代价敏感损失函数分别应用于2个分类器中;最后,提出一种模型自适应选择融合法,融合上述分类器,得到故障事件识别结果.实际数据测试表明,所提方法能够有效降低故障事件识别中样本类别不平衡的影响. 相似文献
3.
针对医院供水管网水质问题,设计了基于ZigBee无线传感器网络的水质实时监控系统。监控系统由末端的不同传感器采集水温、pH值、电导率水质参数,通过ZigBee无线网络传送给网关,网关实现ZigBee和TcP/IP协议间的转换后,将数据传送给监控中心进行存储、分析和处理,监控中心可发送命令控制整个网络。该方案不仅可以实现本地和远程水质实时监控,而且很容易应用于其他环境下的水质实时监控。 相似文献
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通过对企业需求调研,针对网络工程专业的特殊性,指出典型校企合作方式对网络工程专业学生培养的局限性,提出并实施多种校企合作模式,为网络工程专业的实践教学提供思路,有效地提高学生的应用能力。 相似文献
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对XML的语言特点及关系型数据库进行了分析.并在此基础上,利用XML和关系型数据库结合QB编码实现了XML数据的快速查询,从而显著地提高了XML数据检索的效率. 相似文献
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传统动态谐波状态估计的卡尔曼滤波预测步通常以单位阵构建状态空间模型,同时将系统噪声协方差矩阵假设为常数阵,从而导致动态估计预测精度降低,影响动态状态估计模型的滤波性能。为了准确建立谐波状态的空间模型,提出一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的时序预测方法。通过大量历史数据离线训练模拟复杂的状态转移过程,基于历史时刻的滤波估计值预测当前时刻的谐波状态量,有效提高无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)中预测模型精度。在改进IEEE34节点三相不平衡系统上进行了测试分析。与传统算法进行对比,结果证明所提出的方法在谐波状态估计精度和鲁棒性方面均表现更好。 相似文献
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无迹卡尔曼滤波及其平方根形式在电力系统动态状态估计中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的不足,将不需要对非线性系统函数进行线性化的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法引入电力系统动态状态估计,采用生成Sigma点数量最少的比例最小偏度单形采样策略进行无迹变换.以IEEE14系统为算例,仿真结果表明引入UKF后,估计结果的精度有所提高,但算法的效率较低,且数值稳定性较差.进一步引入平方根形式的UKF(square root UKF,SRUKF)模型,IEEE 14及IEEE 30测试系统的仿真结果证明:在不需要大量牺牲计算时间的同时,算法的数值稳定性得到了改善.表明SRUKF的引入对动态状态估计方法的改进是有效的. 相似文献