基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型。BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重。最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0~15 min试验。结果表明,提出的IPSO-BiLSTM-AM模型具有较高的预测精度,可以为风电场电力调度与控制提供科学参考。     

对电路原理教学中各章节间关系的探讨

本文分析了《电路》课程中前后章节的递进及相互交插的关系，并结合本人的教学经验以几个具体的知识点为例给出了个人的观点，在此与同行商榷．希望通过本文的叙述能给学习或者讲授这门课程的同学同志带来帮助。     

谈对电力系统中最大运行方式和最小运行方式的理解

本文首先详细介绍了对电力系统中最大运行方式和最小运行方式的理解,并通过一个简单实例直观的给出了最大运行方式,最小运行方式这两个概念,希望通过本文能给初学者一些帮助,供广大电气同仁参考。     

谈变电站的防雷保护设计

本文首先详细介绍了变电站遭受雷击的形式及防护措施，并通过一个简单实例仅给出了一个变电站防雷保护的初步设计过程，希望通过本文能给初学者一些帮助，供广大电气同仁参考。     

基于改进YOLOv5的超分辨率和多尺度融合目标检测算法

为了提升目标检测算法在多尺度学习方面的能力,尤其是对小目标的检测能力,本文提出了一种基于改进YOLOv5的超分辨率和多尺度融合目标检测算法。首先,该算法使用子像素卷积代替原YOLOv5模型的上采样操作,提高图像的分辨率,并尽可能保留小目标的信息。其次,使用并行快速多尺度融合(parallel fast multi-scale fusion,PFMF)模块实现深层特征和浅层特征的双向融合,将原YOLOv5算法的3尺度预测升级为4尺度预测,以此提高模型多尺度特征学习能力和对小目标的检测效果。实验结果表明,与YOLOv5s相比,改进后的模型在PASCAL VOC数据集中,mAP@0.5提高了2.8个百分点,mAP@0.5∶0.95提高了3.5个百分点;在MS COCO数据集中,mAP@0.5提高了4.3个百分点,mAP@0.5∶0.95提高了5.2个百分点。改进后的 YOLOv5模型在多尺度检测,尤其是小目标的检测效果方面得到了提升,并具有一定的应用价值。     

基于张量相似度的推荐方法研究

传统推荐方法中将用户建模为向量的建模方式只关注用户单方面偏好，为了弥补此种建模方法的局限性，提出一种将用户建模为矩形的张量建模方法。构建了一个基于融合协同过滤与序列推荐算法的推荐模型，该模型集成了Fastformer模型和键值记忆网络对用户张量进行建模；结合用户张量与目标物品的距离及偏置项对用户张量与目标物品的相似度进行计算。在MovieLens和CiaoDVD数据集上对该模型进行实验验证，实验结果表明，该模型能够关注用户多方面偏好并在推荐结果的精准度上优于基线方法，特别是在HR与NDCG评价指标上分别比现有基线方法平均提高了1.4%、1.95%。