检索结果-内蒙古大学图书馆

电子设计工程 2025年第9期33卷 111-114,119页

作者：李蓝青戴上李言戎子睿国网江苏省电力有限公司江苏南京210003

故障数据是电力主机判定电网故障强度等级的主要依据,特别是在新能源电网中,保障电力主机对故障数据的精准辨识,有利于准确制定连锁故障的具体强度等级。基于上述背景,针对高占比新能源电网连锁故障数据辨识算法展开研究。实施对高占比... 详细信息

故障数据是电力主机判定电网故障强度等级的主要依据,特别是在新能源电网中,保障电力主机对故障数据的精准辨识,有利于准确制定连锁故障的具体强度等级。基于上述背景,针对高占比新能源电网连锁故障数据辨识算法展开研究。实施对高占比新能源电网的调频,根据连锁故障数据的筛选条件,定义具体的故障数据预测序列,完成高占比新能源电网的连锁故障数据序列预测。初步处理序列集合内的故障数据,并在神经辨识网络内,求解辨识熵指标的具体数值,完成高占比新能源电网连锁故障数据辨识算法的设计。实验结果表明,依照上述方法可以实现对多种不同类型故障数据的精准辨识,在准确判定电网故障强度方面具有突出作用价值。

关键词：新能源电网连锁故障数据辨识电网调频预测序列

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基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统

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电子设计工程 2024年第1期32卷 124-128页

作者：许力方杨正姚阳国网冀北综合能源服务有限公司北京100142

为增强系统主机对于新能源运行错误数据的准确辨别能力,避免数据信息错误分拣,设计了基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统。借助PT-LAB处理平台,平衡数据分辨模块与运行指令分析模块间的新能源运行错误数据传输关系,实现辨识系... 详细信息

为增强系统主机对于新能源运行错误数据的准确辨别能力,避免数据信息错误分拣,设计了基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统。借助PT-LAB处理平台,平衡数据分辨模块与运行指令分析模块间的新能源运行错误数据传输关系,实现辨识系统的硬件运行环境搭建。根据半监督支持向量取值结果,求解UCI学习参数的计算数值,并根据参数向量之间的实时映射关系,确定数据库E-R图的连接形式,完成辨识系统的软件运行环境搭建。结合相关硬件设备结构,实现基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统设计。对比实验结果表明,在半监督学习算法的影响下,系统主机对于待传输新能源运行错误数据的提取准确度超过了90.0%,能够较好地解决数据信息的错误分拣问题。

关键词：半监督学习新能源运行错误数据辨识 PT-LAB平台 UCI参数

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基于混合神经网络的网络数据传输中恶意攻击数据辨识

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长江信息通信 2024年第5期37卷 86-88页

作者：樊蒙蒙庞建成漯河职业技术学院现代教育技术中心河南漯河462000

传统的网络数据传输中恶意攻击数据辨识方法,只能经过一个训练周期,不能得到准确的恶意攻击数据辨识模型,导致正确分类恶意攻击数据文档数少,因此设计一种基于混合神经网络的网络数据传输中恶意攻击数据辨识方法。通过捕获目标网络数据... 详细信息

传统的网络数据传输中恶意攻击数据辨识方法,只能经过一个训练周期,不能得到准确的恶意攻击数据辨识模型,导致正确分类恶意攻击数据文档数少,因此设计一种基于混合神经网络的网络数据传输中恶意攻击数据辨识方法。通过捕获目标网络数据并进行数据清洗和预处理,提取恶意攻击数据的特征参数。通过对网络数据进行多个训练周期,得到准确的恶意攻击数据辨识模型。辨别恶意攻击数据时,可以根据流量异常、行为异常和文件异常等元素与预定阈值进行比较。实验证明,该方法准确性高,具有研究价值。

关键词：混合神经网络网络数据传输恶意攻击数据辨识

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基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法

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电力需求侧管理 2024年第5期26卷 28-35页

作者：翟晶晶乔阳郝思鹏南京工程学院电力工程学院南京211167

针对新能源场站数据采集错误的问题,考虑到新能源场站数据具有海量和相互耦合的特点,提出一种基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法。首先,构建长短期记忆神经网络模型,利用偏差阈值进行判断得到标识的不良数据;在此基础上,... 详细信息

针对新能源场站数据采集错误的问题,考虑到新能源场站数据具有海量和相互耦合的特点,提出一种基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法。首先,构建长短期记忆神经网络模型,利用偏差阈值进行判断得到标识的不良数据;在此基础上,提出了萤火虫算法优化的BP修正模型,建立修正评判标准,将标识的不良数据进行修正,得到新能源场站可靠的运行数据;最后,通过实际数据集对方法的有效性进行了验证,结果表明所提方法能够有效处理新能源场站运行不良数据,具有实际应用价值。

关键词：深度学习数据辨识数据修正新能源

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一种适用于分布式光伏电站的数据辨识和订正方法

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中国新技术新产品 2023年第12期 71-73页

作者：隋佳音国网新能源云技术有限公司北京100000

随着分布式光伏电站建设的迅速发展,其智能化监测平台已积累了相当规模的监测数据。但由于数据在采集、传输和接入过程中存在设备故障、网络制约和平台处理等问题,分布式光伏电站的基础数据质量不高,无法为信息监测、出力预测、运行管... 详细信息

随着分布式光伏电站建设的迅速发展,其智能化监测平台已积累了相当规模的监测数据。但由于数据在采集、传输和接入过程中存在设备故障、网络制约和平台处理等问题,分布式光伏电站的基础数据质量不高,无法为信息监测、出力预测、运行管理和运维管理等提供正确、有力的支撑。因此该文建立了整套数据辨识和订正体系,并提出异常数据辨识、订正和标识方法,最后通过算例验证了方法的有效性。

关键词：分布式光伏电站数据辨识数据订正数据标识

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基于小波分析的电力信息通信过程不良数据辨识研究

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自动化技术与应用 2022年第10期41卷 129-132页

作者：王渭马梦轩王圣杰温兴贤陈峥国网宁夏电力有限公司信息通信公司宁夏银川750001

传统的电力通信过程不良数据辨识方法的消噪能力较差,导致辨识效率较低。为此,本研究基于小波分析设计了新的电力信息通信过程不良数据辨识方法。根据小波变换的奇异性对电力信息通信过程进行局部奇异性检测,根据检测结果,结合神经网络... 详细信息

传统的电力通信过程不良数据辨识方法的消噪能力较差,导致辨识效率较低。为此,本研究基于小波分析设计了新的电力信息通信过程不良数据辨识方法。根据小波变换的奇异性对电力信息通信过程进行局部奇异性检测,根据检测结果,结合神经网络算法区分正常数据和不良数据。然后采用软阈值和硬阈值去噪方法消除不良数据中的含噪信号,在计算噪声强度后,将某一尺度内的小波变换系数的平方由小到大排列,并计算似然估计向量,再根据向量中的最小值和最大值删除信号中的噪声部分。实验结果表明:该方法能够有效提高消噪能力、增强辨识效率。

关键词：小波分析电力通信不良数据数据辨识

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大数据辨识点对点惠企

大数据辨识点对点惠企

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安徽日报

作者：张敬波佘晨艳

“税务分局的优质服务不仅帮助我们降低了办税成本，提升了经营效率，还让我们对依法纳税、诚信经营有了更深的理解。”近日，宣城市交投北山港口有限公司法人代表桂斌告诉记者。宣城交投北山港口公司是一家主营普通货物道路运输的企业... 详细信息

“税务分局的优质服务不仅帮助我们降低了办税成本，提升了经营效率，还让我们对依法纳税、诚信经营有了更深的理解。”近日，宣城市交投北山港口有限公司法人代表桂斌告诉记者。宣城交投北山港口公司是一家主营普通货物道路运输的企业，近年经营收入减少，资金周转一度面临......

关键词：税务分局宣州区税务局数据辨识点对点

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基于爬山—蚁群—FCM模糊聚类的不良负荷数据辨识

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电力大数据 2022年第1期25卷 1-8页

作者：甘迪金岩磊葛立青郭鑫溢南京南瑞继保电气有限公司江苏南京211100

针对电力负荷数据存在不良数据的问题,本文提出一种基于爬山-蚁群-FCM模糊聚类算法的不良负荷数据辨识及修正方法,将启发式算法与元启发式算法结合,克服搜索算法容易陷入局部最优的缺陷。以爬山算法为蚁群算法提供初始解,由蚁群算法为FC... 详细信息

针对电力负荷数据存在不良数据的问题,本文提出一种基于爬山-蚁群-FCM模糊聚类算法的不良负荷数据辨识及修正方法,将启发式算法与元启发式算法结合,克服搜索算法容易陷入局部最优的缺陷。以爬山算法为蚁群算法提供初始解,由蚁群算法为FCM模糊聚类算法提供聚类数目和聚类中心,克服传统聚类算法选取聚类数据和聚类中心的偶然性。根据FCM模糊聚类结果计算特征曲线和可行域上下限,辨识不良负荷数据,并对不良负荷数据采用插值法进行数据修正。算例结果表明,本文方法可以有效实现不良负荷数据辨识功能,在模型的准确性上相比单一搜索算法更优,具有较高的准确性和鲁棒性,有助于提升电网数据质量,为负荷数据辨识乃至其他电力数据辨识等领域提供了一种研究思路。

关键词：数据辨识不良负荷蚁群算法爬山算法聚类

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数据辨识方法、装置、电子设备及存储介质

数据辨识方法、装置、电子设备及存储介质

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作者：张毅晏松杨正彭黎辉胡坚明 100084 北京市海淀区清华园1号

本发明提供了一种数据辨识方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：获取第一数据；所述第一数据表征车辆行驶过程中的驾驶情况；利用第一模型提取所述第一数据的第一特征向量；所述第一模型包含LSTM网络自编码器；利用所述第... 详细信息

标准号: CN116401527A

本发明提供了一种数据辨识方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：获取第一数据；所述第一数据表征车辆行驶过程中的驾驶情况；利用第一模型提取所述第一数据的第一特征向量；所述第一模型包含LSTM网络自编码器；利用所述第一模型和所述第一特征向量，生成第二数据；所述第二数据表征重构的车辆行驶过程中的驾驶情况；基于所述第一数据和所述第二数据，确定第一信息；所述第一信息表征第一数据是否为可信信息。本发明提供的方案，通过长短期记忆(LSTM)网络自编码器提取驾驶数据的特征向量，实现了对驾驶数据中非线性关系数据的提取和解析，从而提升获取的特征向量的多样性和复杂度，提高可信辨识结果的准确性。

关键词：第一数据特征向量驾驶编码器车辆行驶过程辨识结果表征车辆存储介质电子设备可信信息模型提取数据辨识数据表征线性关系信息表征行驶过程复杂度重构的可信网络多样性

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一种配电网模型数据辨识修正方法

一种配电网模型数据辨识修正方法

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作者：崔嘉李超然王顺江朱天翼于鹏郑伟王文智楚天丰闫振宏王同于同伟卢岩韩妮 110006 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号

本发明属于智能化配电网技术领域，尤其涉及一种配电网模型数据辨识修正方法。本发明包括：步骤S1.对主动配电网中的异常负荷数据进行分类以及对负荷间断点进行预处理；步骤S2.通过分类和预算理的结果，建立异常负荷数据智能辨识策略模... 详细信息

标准号: CN117874675A

本发明属于智能化配电网技术领域，尤其涉及一种配电网模型数据辨识修正方法。本发明包括：步骤S1.对主动配电网中的异常负荷数据进行分类以及对负荷间断点进行预处理；步骤S2.通过分类和预算理的结果，建立异常负荷数据智能辨识策略模型流程及基于辨识结果的修正过程；步骤S3.通过修正后的异常负荷数据智能辨识策略模型流程，生成每类特征曲线的归一化可行域矩阵及上下限阈值，构建异常负荷数据智能辨识策略模型，并利用基于特征曲线的修正方法对异常负荷数据进行智能辨识与修正，能够有效的保证电力系统的稳定安全运行，提高运行速度和质量，负荷数据能够满足主动配电网的规划、设计及用电等工作需要。

关键词：异常负荷修正配电网策略模型数据智能辨识特征曲线预处理矩阵配电网模型辨识结果电力系统负荷数据数据辨识稳定安全智能辨识归一化间断点可行域上下限智能化分类构建预算规划保证

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