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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
王子一 商琳
电力设备的负荷曲线随着时间而变化,其本质上是时间序列数据.为此提出了一种新的通过负荷曲线识别电力设备的方法,该方法在多个粒度划分出的负载曲线上使用卷积神经网络作为基分类器构造出一个集成学习器来提高分类精度.首先我们对原始数据进行不同粒度的划分,得到若干不同的新数据集.其次使用这些新的数据集训练不同的基学习器,并根据验证集上的精度得到不同基学习器的权重.将测试样本按照相同的粒度划分方式得到不同的测试数据集,使用不同的基分类器对这些测试数据集进行测试,得到对应的预测标签.最后对不同基分类器预测的标签进行加权,并选出权重最大的那个标签作为预测标签.在实际的电力负荷数据上将该模型与单个CNN模型进行对比,实验结果表明,该模型具有更高的设备识别精度.
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张光远 邓一平 王亚伟
高铁调度员的工作负荷与脑力认知资源的占用水平密切相关，过高的工作负荷会影响高铁调度员的工作状态，进而影响高速铁路的运营安全。因此该文设计了一种实时监控高铁调度员工作负荷的实验方法，识别高铁调度员的工作负荷等级，以提示其及时休息或采取相应安全措施。以高铁调度员的主观负荷值、认知资源占用量、工作任务量3项指标为工作负荷的标定指标；以高铁调度工作内容为基础，参照oddball范式，诱发脑电事件相关点位P300成分，并从中提取时域、频域、非线性特征3类指标。以支持向量机为工作负荷识别模型，对脑电信号样本训练集数据进行训练学习，对样本训练集数据的工作负荷等级进行判定，最终得出脑电信号不同特征下的识别精确率、灵敏度数据，以此判定其识别效果。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
韩雅萱 石梦舒 黄元生 刘敦楠 段文军
针对电力系统对短期电力负荷预测精确性的需求，以长短期记忆算法为基础，采用差分自适应进化算法对其进一步改进，从而提出一种基于机器学习的混合算法（SaDE-LSTM）对电力负荷进行短期预测。基于我国2004—2018年间月度社会用电负荷数据，对改进后的混合算法进行性能测试，首先利用差分进化算法的自适应变异和交叉因子来优化长短期记忆算法的初始参数，在此基础上，运用寻优得到的参数训练长短期记忆算法从而得到优化后的预测结果。为证明其优越性，对同组数据采用支持向量机（SVM）、反向传播神经网络、自回归积分滑动平均等算法分别预测。各方法预测结果和真实结果对比分析证明，SaDE-LSTM算法对时间序列数据量要求较低，同时相比其他传统算法有更高的预测精度。该改进算法能够为参与电力系统调度的虚拟电厂、负荷聚合商等对小样本和高精度预测有需求的主体提供参考。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
余蕾 岳超 车怡然 王可蕙 周静涵
随着“双碳”目标的提出和新型电力系统的构建，以风电、光电为代表的可再生能源快速发展。广义负荷资源快速发展与需求侧资源的不断开发，使得需求响应普及率不断提升。对地区需求响应潜力评估可以帮助电网准确评估广义负荷资源互动下负荷特征变化情况。本文构建了几种不同广义负荷资源的互动模型，并采用模糊半梯度隶属度函数划分扣除可再生能源发电后净负荷下峰平谷时段方案，结合某地区实际数据对其需求响应潜力进行评估。研究结果表明：本文构建的评估模型能够为电网公司等主体探究地区的需求响应潜力等提供支持，有利于准确把握广义负荷资源不断发展下电网负荷状况，形成合理的电价机制，并进一步促进电力供需平衡、降低负荷波动水平，帮助电网和电力用户等优化资源配置，提高新型电力系统运行效率。
关键词：
电价激励 广义负荷 需求响应 分时电价
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 于琳琳 杨镔
针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机(SVM)分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;再利用K-L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。试验结果表明:支持向量机分类方法对于小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种电气设备运行状态的分类,并能获得比神经网络方法更好的识别性能。不同的分类核函数的相互比较分析表明,Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
于东民 田有文 张守珍
以小波变换中多分辨分析为基础,研究区分电力系统振荡与短路方法。小波分析能有效地提取电压、电流故障信号中的有用成份,提出一种以能量变化为判据的小波能量法,以识别电力系统振荡和短路。应用MATLAB的PSB工具箱建立振荡和短路仿真模型,应用小波能量法提取电力系统振荡电流与短路电流的小波能量,通过数值分析,识别电力系统振荡与短路。结果分析表明:小波能量法识别电力系统振荡和短路简单便捷,准确有效。小波能量法识别电力系统振荡和短路是十分可行的。
关键词：
电力系统振荡 短路 小波变换 小波能量法
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
曾鸣 刘玮 李娜 王江波 田廓
分析了电力需求侧响应项目的特点,综合考虑电力市场中电价的不确定性,指出传统的基于现金流折算的价值评估法在评价此类项目时所存在的缺陷。基于实物期权理论,研究了用户参与需求侧响应项目所具有的实物期权表现。以负荷削减类电力需求侧响应项目为例,采用布莱克-斯科尔斯期权定价方法构建了此类项目的价值评估模型。最后,利用国外日前市场的相关数据进行了模型的应用模拟。通过模拟,研究了该模型在用户参与需求侧响应时进行投资决策的应用。模拟结果表明,采用实物期权定价法进行需求侧响应项目的价值评价,能够更好地考虑未来不确定因素的影
[期刊] 统计与决策
[作者]
任玉珑 刘焕 望玉丽 刘宁
文章提出了一种将熵权法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的中长期电力负荷预测方法。与目前采用单一SVM的负荷预测方法相比,该方法考虑了中长期电力负荷各种影响因素的信息稠密度;通过熵权法对SVM的训练样本集进行加权处理,减少了信息冗余,提高了SVM的训练速度和预测精度。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨超 朱东华 衡晓帆 汪雪锋
［目的／意义］ＳＡＯ是一种能够表示主题信息和主题间关系的３元组结构，是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得＂满足文献计量分析需求的ＳＡＯ结构＂，需要解决现有ＳＡＯ结构识别方法遭遇的３个问题：查全和查准率低、所识别ＳＡＯ结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。［方法／过程］提出一种面向文献计量分析的基于语法树的ＳＡＯ结构识别方法，首先基于共现算法和＂主题词簇＂方法（ｔｅｒｍ ｃｌｕｍｐｉｎｇ）识别ＳＡＯ核心组件，然后利用基于语法树的抽取算法实现ＳＡＯ结构的逐层抽取。［结果／结论］案例研究发现，该方法的平均查准率为０．８０５ ８，平均查全率为０．８４４ ６，所识别ＳＡＯ结构与领域主题关系．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈文杰 曲建升 黄珂敏
[目的 /意义]对特定技术领域的核心技术进行识别与分析，可以全面了解该领域的研究现状与发展趋势，为前沿技术研发和抢占科技制高点提供参考与建议。[方法 /过程]引入超网络结构表征技术实体间的多元共现关系，利用超网络嵌入技术自动生成融合结构特征和属性特征的技术节点向量并通过模糊聚类得到技术集群，构建基于超网络结构的局部中心性、半局部中心性和全局中心性等度量指标，以识别每个技术集群中的核心技术节点。[结果 /结论 ]以碳捕集、利用和封存技术领域为例，验证此方法的有效性和科学性，结果显示化学吸收、膜分离、固体吸附和低温分离等技术是该领域的核心技术，有助于我国合理配置资源、加大核心技术的研发力度以获取竞争优势。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨超 朱东华 衡晓帆 汪雪锋
[目的/意义]SAO是一种能够表示主题信息和主题间关系的3元组结构,是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得“满足文献计量分析需求的SAO结构”,需要解决现有SAO结构识别方法遭遇的3个问题:查全和查准率低、所识别SAO结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。[方法/过程]提出一种面向文献计量分析的基于语法树的SAO结构识别方法,首先基于共现算法和“主题词簇”方法(termclumping)识别SAO核心组件,然后利用基于语法树的抽取算法实现SAO结构的逐层抽取。[结果/结论]案例研究发现,该方法
[期刊] 统计研究
[作者]
聂斌 杜梦莹 廖丹
在统计过程控制的第I阶段,准确识别运行状态发生漂移的时间点是决定控制效果的关键。本文以多维空间的数据离心程度作为判定变点规则的标准,通过概率密度轮廓将单一观测值序列转化为多维空间中的数据点,运用数据深度技术构造特征变量,并建立变点定位规则。仿真性能分析的结果表明新方法能够在不需要假设过程服从正态分布的前提下对变点位置进行精确定位。在比较研究中也表现出良好的综合性能。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
吴兆明 郑嫦娥 上官晓锐
森林火灾是一种突发性强、破坏性大且处置救助较为困难的自然灾害，会对森林、森林生态系统和人类带来一定危害和损失。早期的林火判别多基于温度、烟雾以及２４小时图像监测实现，主观性强，标准单一，且误报率高。如何快速发现林火目标并及时报警扑灭，已经成为国内外学者研究的热点之一。文章基于红外热像仪，对大量森林背景及模拟林火状态进行了图像和温度数据的采集，首次提出了基于温度标准差方法进行热源识别的概念，得出了不同地点、不同时间段森林背景的温度标准差分布，以及明火温度在各阶段的波动范围，为林火的预防和监测提供了重要依据。同时，通过对干扰源进入前后的红外图像进行预处理和分析，对比目标热源的像素面积变化率及其圆形．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈翀 李楠 梁冰 王晨琳 徐曾旭林 郑婷婷
[目的/意义]基于成果特征标识学者的学术专长是学者画像的重要任务,对学者分类、评审专家遴选、发现小同行等应用具有重要价值。[方法/过程]首先分析揭示学术专长的因素,用层次分析法构造专长标签权重分配模型;采用TextRank和概念链接技术从中英文成果内容中识别主题术语,结合权重筛选出具有领域共识和专长概括性的词汇作为专长标签。选取获得人才称号的多个领域科研人员,从中文或英文代表成果中提取专长标签,以人才公示中的专长领域作为对照基准,通过人工打分和语义计算评测识别效果。[结果/结论]在被贴中文专长标签的学者中,71.9%的个体的专长描述被认为满意。在被贴英文专长标签的学者中,77.2%的个体的专长描述被认为满意。实验表明提出的学者学术专长识别方法具有合理性。主要创新在于:在中英文不同语种以及是否存在外部知识库的条件下,提出从文献内容中挖掘候选标签词的解决方案;结合计量因素,用多种成果特征筛选专长标签,并提出权重分配的方案;针对评价基准欠缺的问题,提出基于语义计算的方式补充答案,从而扩充评价手段。
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