检索结果-内蒙古大学图书馆

电气技术与经济 2024年第11期 50-52页

作者：陈潜甘肃中测国信计量检测有限公司

电力系统本身就是一个高度复杂的系统,包括电网结构、供电设备、负载特性等多方面因素,这些因素之间复杂的相互作用可能会影响电工仪表数据的准确性,因此在异常检测研究中需要考虑系统复杂性带来的挑战。为此,本文提出了基于混合神经网... 详细信息

电力系统本身就是一个高度复杂的系统,包括电网结构、供电设备、负载特性等多方面因素,这些因素之间复杂的相互作用可能会影响电工仪表数据的准确性,因此在异常检测研究中需要考虑系统复杂性带来的挑战。为此,本文提出了基于混合神经网络算法的电工仪表数据异常检测方法。构建电工仪表数据评价指标体系,并以此为依据,基于混合神经网络对电工仪表数据的准确性完成辨识,将辨识结果作为判断数据异常的标准。本文还提到引入随机森林输出电工仪表数据异常检测结果。实验结果表明:与传统方法相比,该研究方法的电工仪表数据异常检测耗时更短,精度更高。

关键词：混合神经网络算法电工仪表数据异常检测方法

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混合神经网络算法在GIS局部放电模式识别中的应用研究

混合神经网络算法在GIS局部放电模式识别中的应用研究

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中国电机工程学会测试技术及仪表专业委员会2015年年会暨电力设备状态检修与故障诊断技术学术交流会

作者：梁基重庞玉龙黄明俞华国网山西省电力公司电力科学研究院山西省太原市030001 国网山西省电力公司晋中供电公司山西省晋中市03006

为了提高基于超声法GIS局部放电模式识别的正确率,在实验室中对GIS典型缺陷局部放电的超声波进行了重复性测量,从43个能够表征缺陷特征的参数中提取了34个稳定的特征参数,然后采用后向序贯算法筛选出了24个有效特征参数作为神经网络输... 详细信息

为了提高基于超声法GIS局部放电模式识别的正确率,在实验室中对GIS典型缺陷局部放电的超声波进行了重复性测量,从43个能够表征缺陷特征的参数中提取了34个稳定的特征参数,然后采用后向序贯算法筛选出了24个有效特征参数作为神经网络输入参数.针对神经网络的局限性,提出了改进的GA-BP混合神经网络算法.训练结果表明,GA-BP神经网络的应用有效地提高了识别的准确率.

关键词：气体绝缘变电站局部放电模式识别混合神经网络算法识别准确率

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混合神经网络算法在GIS局部放电模式识别中的应用研究

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山西电力 2013年第3期 11-14页

作者：梁基重杨亚奇张平山西电力科学研究院山西太原030001 东北电力大学吉林吉林132012

为了提高基于超声法GIS局部放电模式识别的正确率,在实验室中对GIS典型缺陷局部放电的超声波进行了重复性测量,从43个能够表征缺陷特征的参数中提取了34个稳定的特征参数,然后采用后向序贯算法筛选出了24个有效特征参数作为神经网络输入参数。针对神经网络的局限性,提出了改进的GA-BP混合神经网络算法。训练结果表明,GA-BP神经网络的应用有效地提高了识别的准确率。

关键词：超声波法混合神经网络算法局部放电模式识别特征参数提取

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基于WRF-Windsim中微尺度耦合技术的风资源精细化评估研究

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宁夏电力 2023年第1期 1-5页

作者：马俊鹏刘子瑞刘菲燕宁夏回族自治区电力设计院有限公司宁夏银川750016 宁夏宁东新能源产业发展有限公司宁夏银川750411

常规风资源评估方法较多采用假设入流风廓线的微尺度模型,较少考虑风电场内风流动受宏观大气环流影响的问题,基于中尺度数值天气预报模式(weather research forecast,WRF)和微尺度计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)模型... 详细信息

常规风资源评估方法较多采用假设入流风廓线的微尺度模型,较少考虑风电场内风流动受宏观大气环流影响的问题,基于中尺度数值天气预报模式(weather research forecast,WRF)和微尺度计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)模型,探究中微尺度耦合的风资源精细化评估方法的内在逻辑和工程应用的适用性。首先,在理论原理的研究基础上,构建从WRF模拟结果中提取微尺度建模计算边界附近风速廓线的方法;其次,在CFD软件Windsim中通过网格嵌套实现边界层内的降尺度模拟,建立WRF-Windsim的中微尺度耦合模型;最后,以宁夏海原某复杂地形风电场为实例开展水平分辨率35 m×35 m的风资源数值模拟实验,采用多测风塔互推对WRF-Windsim的模拟数据进行验证分析,并完成风资源图谱绘制和发电量测算。计算结果显示,WRF模拟结果可以有效改善优化微尺度CFD的入流边界条件,降低风资源评估的误差。

关键词：风资源精细化评估中微尺度耦合模式 WRF Windsim 混合神经网络算法

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低碳供应链柔性资源配置模型及算法的鲁棒性研究

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企业经济 2020年第8期39卷 79-86页

作者：刘小红张人龙单汨源贵州大学管理学院贵州贵阳550025 湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型。新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战。本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对... 详细信息

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型。新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战。本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对象,通过对资源配置问题、模型参数及鲁棒性实验分析,合理地解决低碳供应链柔性资源配置平衡问题。考虑资源环境的双重属性,如何优化供应链资源配置,本文从政府层面和企业层面给出了相应的对策:政府要加强低碳供应链的建设与管理;企业要强化碳减排与资源配置方法的创新。在经济全球化影响下,如何实现线上线下供应链资源的优化配置,值得进一步思考与研究。

关键词：低碳供应链柔性资源配置混合神经网络算法鲁棒性能

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