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基于广域信息分析的智能配电网故障自愈技术研究 被引量:2
1
作者 郭杉 贾俊青 思勤 《电子设计工程》 2024年第9期119-123,共5页
针对传统电网接地故障检测和自愈方法存在识别速度慢且精确度较低的问题,文中结合信号广域信息提出了一种配电网故障自愈方法。该方法构建了单相接地故障模型,并将零序电流作为分析的对象。将零序电流信号分解为时域、频域以及小波域分... 针对传统电网接地故障检测和自愈方法存在识别速度慢且精确度较低的问题,文中结合信号广域信息提出了一种配电网故障自愈方法。该方法构建了单相接地故障模型,并将零序电流作为分析的对象。将零序电流信号分解为时域、频域以及小波域分量来作为广域特征向量,并采用随机森林算法对其权重进行分类,利用LightGBM算法对分类后的广域特征向量加以训练,进而得到故障预测结果。在仿真测试中,所提算法能够抵抗过渡电阻与初始相位角变化对预测结果的影响,且其故障分析准确率的平均值为98.9%,在对比算法中为最优,表明该算法可为配电网故障自愈提供有效的技术支撑。 展开更多
关键词 广域信息 电网故障自愈 小波分析 随机森林 轻量级梯度提升机
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面向智能电网广域通信的可靠路由算法研究 被引量:2
2
作者 贾俊青 周佳 郭杉 《电子设计工程》 2024年第8期59-63,共5页
无线传感器网络是智能电网广域通信中的基础组成单元,传统的无线传感器网络分簇路由协议虽能在一定程度上简化网络拓扑,但仍存在簇首选择不合理且系统能耗较高的问题。针对此,文中基于粒子群优化算法提出了一种改进的分簇路由协议。该... 无线传感器网络是智能电网广域通信中的基础组成单元,传统的无线传感器网络分簇路由协议虽能在一定程度上简化网络拓扑,但仍存在簇首选择不合理且系统能耗较高的问题。针对此,文中基于粒子群优化算法提出了一种改进的分簇路由协议。该协议利用粒子群算法的参数寻优特性对簇首搜寻方案加以改进,使得新方案考虑了距离、剩余能量、数据传输精度等多种因素。同时还使用粒子群自适应函数对该方案进行优化,从而提高了原算法的可靠性。在能耗实验测试中,所提算法迭代1 300次后的剩余能耗为31.2 J,在对比算法中为最优。而对路由路径的测试中,改进算法的平均运行时延为1.79 ms,平均误码率为0.212 5,在所有算法中均为最低,证明了该算法具有良好的实时性和可靠性。 展开更多
关键词 分簇路由协议 粒子群算法 无线传感器网络 广域通信 智能电网 通信协议
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基于改进SVM算法的电力工程异常数据检测方法设计 被引量:1
3
作者 王楠 周鑫 +2 位作者 周云浩 苏世凯 王增亮 《电子设计工程》 2024年第4期162-166,共5页
针对传统电力工程数据异常检测过程中存在准确度差且主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进支持向量机的电力工程数据异常检测模型。其在传统支持向量机的基础上加入了二叉树多分类算法,从而使模型具备多特征分类能力。同时通过引入A... 针对传统电力工程数据异常检测过程中存在准确度差且主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进支持向量机的电力工程数据异常检测模型。其在传统支持向量机的基础上加入了二叉树多分类算法,从而使模型具备多特征分类能力。同时通过引入AdaBoost分类器,来改善支持向量机弱特征分类能力较差的不足。为进一步提高准确度,还使用鲸鱼算法对模型惩罚项、核函数及迭代次数进行优化。在实验测试中,所提算法的检测准确度相较其他三种对比算法分别提升了5.35%、2.17%和5.35%,说明该算法具备更为理想的性能,并可有效提升电力工程数据检测的准确度,故能为电力基建工程验收与管理提供数据支撑。 展开更多
关键词 支持向量机 ADABOOST算法 鲸鱼优化算法 二叉树结构 异常数据分析
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基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法
4
作者 王蕾 李斌 +3 位作者 吴飞 张振明 徐绮 孙宇涵 《电子设计工程》 2024年第20期21-25,30,共6页
针对实时电价数据波动性强及其影响因素复杂,导致现有预测模型稳定性及预测精度低的问题,提出了一种基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法。设计了基于经验小波变换的实时电价数据分解方法,将电价序列分解为接近价格的低频信... 针对实时电价数据波动性强及其影响因素复杂,导致现有预测模型稳定性及预测精度低的问题,提出了一种基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法。设计了基于经验小波变换的实时电价数据分解方法,将电价序列分解为接近价格的低频信号和噪声的高频信号。同时提出基于改进随机森林的实时电价特征提取算法,根据预测重要度获取最优的电价影响因素特征组合。以此为基础,将核函数替代极限学习机隐藏层构建了R-KELM预测模型,更好地反映了多因素影响下实时电价的不确定性和波动性。以PJM实时电价数据为例,结果表明,所提方法可以有效克服电价数据强波动性及高特征冗余的问题,预测模型准确性及稳定性得到显著提升。 展开更多
关键词 电力市场 实时电价预测 经验小波变换 特征提取 极限学习机
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融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法研究
5
作者 鲁富宇 冷泳林 崔洪霞 《电子设计工程》 2024年第10期44-48,53,共6页
随着深度学习技术在自然语言处理领域的广泛应用,短文本情感分类技术得到显著发展。该文提出了一种融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法。算法通过引入词语情感类别分布、情感倾向以及情感强度三个关键因子改进了词语的向量... 随着深度学习技术在自然语言处理领域的广泛应用,短文本情感分类技术得到显著发展。该文提出了一种融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法。算法通过引入词语情感类别分布、情感倾向以及情感强度三个关键因子改进了词语的向量表示。将基于词向量表示的短文本分别作为TextCNN和BiGRU模型的输入,提取文本关键局部特征以及文本上下文的全局特征,将两种特征进行线性融合,实现中文短文本的情感分类。在公开的两个情感分类数据集上验证了多因子权重向量表示方法和融合TextCNN-BiGRU的情感分类模型的有效性,实验结果表明,文中提出的算法较单一模型在短文本情感分类准确率上提高了2%。 展开更多
关键词 情感分类 文本卷积神经网络 双向门控循环单元 词向量
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基于改进YOLOv8算法的绝缘子缺陷检测模型
6
作者 熊炜 黄玉谦 孟圣哲 《电子测量技术》 北大核心 2024年第12期132-139,共8页
目前YOLO目标检测算法在绝缘子缺陷检测领域任然是最主流的方法,然而现有的YOLO模型框架参数量庞大导致户外部署难度加大,同时户外拍摄的绝缘子图像背景复杂,其缺陷更是微小导致难以被检测。针对上述问题,本文提出了一种基于YOLOv8n目... 目前YOLO目标检测算法在绝缘子缺陷检测领域任然是最主流的方法,然而现有的YOLO模型框架参数量庞大导致户外部署难度加大,同时户外拍摄的绝缘子图像背景复杂,其缺陷更是微小导致难以被检测。针对上述问题,本文提出了一种基于YOLOv8n目标检测框架而改进得到的绝缘子缺陷检测模型YOLOv8-GCS,以降低模型的参数量并提高模型的检测精度。首先将模型中的C2f模块换成更加轻量级的Ghost卷积模块,以降低模型的计算量和参数量。然后在主干网络末尾和第二个检测头处加入CoordAtt注意力模块,抑制复杂背景对绝缘子缺陷部位的影响从而提高模型的检测精度。最后再引入一个SPD-Conv模块,让网络模型在二倍下采样的过程中无重要信息的损失同时增强网络模型对重要特征的学习率,进一步提高模型的检测性能。分析实验结果可知,本文算法与基线模型相比mAP50提高了4%,召回率和查全率分别提高了4.7%和1.3%,参数量降低了26.7%,保存结果的权重文件大小降低了1.5 MB,绝缘子破损和闪络缺陷的AP 50分别提高了4%和8.1%。 展开更多
关键词 YOLOv8 Ghost卷积 注意力机制 SPD-Conv 绝缘子缺陷检测
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考虑用户负荷率因素的电力市场偏差电量定价方法
7
作者 王蕾 徐绮 +3 位作者 黎新 薄小永 李泠聪 王鹏 《电子设计工程》 2024年第17期112-116,共5页
针对偏差电量定价中尚未考虑用户的负荷率变化,导致电力交易各方的经济利益不均衡问题,提出考虑用户负荷率因素的电力市场偏差电量定价方法。以售电量时间序列为基准,完成基于多元线性回归的电力市场售电量预测。在此基础上,建立基于月... 针对偏差电量定价中尚未考虑用户的负荷率变化,导致电力交易各方的经济利益不均衡问题,提出考虑用户负荷率因素的电力市场偏差电量定价方法。以售电量时间序列为基准,完成基于多元线性回归的电力市场售电量预测。在此基础上,建立基于月用电量偏差率的惩罚机制,考虑负荷率和偏差率的变化确定对应偏差电量的电价。通过某区域电力市场交易数据试验,负荷率的波动直接影响购电公司收益,提出的偏差电量定价方法能够降低偏差考核电费对整体收益的影响,规范电量市场交易行为,在一定程度上均衡用户和售电企业各方的利益。 展开更多
关键词 负荷率 偏差电量 多元线性回归 梯度下降
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基于STC89C52单片机的火灾语音报警器的设计与实现 被引量:15
8
作者 蔡晓艳 胡朝阳 《电子设计工程》 2015年第14期67-69,共3页
该系统以STC89C52单片机作为报警器的核心控制器,用温度传感器DS18B20和烟雾传感器MQ-2分别对环境进行温度和烟雾的数据采集,并将采集的数据传送给单片机,单片机对采集数据进行取样报警。本系统具有体积小、成本低、操作简单的特点。
关键词 单片机STC89C52 烟雾传感器 温度传感器 语音报警
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遗传神经网络下光伏功率高比例异常数据检测
9
作者 汪鹤 董晓峰 沈健 《电子设计工程》 2024年第22期87-90,95,共5页
在天气、设备以及多个因素的影响下,大部分光伏功率易出现异常。因此,该文提出基于遗传神经网络的光伏功率高比例异常数据检测方法。分析光伏功率高比例异常数据聚集特征,并利用遗传神经网络架构确定光伏发电条件概率分布。结合最小化... 在天气、设备以及多个因素的影响下,大部分光伏功率易出现异常。因此,该文提出基于遗传神经网络的光伏功率高比例异常数据检测方法。分析光伏功率高比例异常数据聚集特征,并利用遗传神经网络架构确定光伏发电条件概率分布。结合最小化估算区间原理,在确定高比例异常光伏概率分布情况下,估计光伏概率所在区间。利用遗传算法调整神经网络权值,确定神经细胞异常分数以及离群点异常分数平均值,从而判断当前数据是否为高比例异常数据,并得到光伏功率高比例异常数据检测结果。实验结果表明,该文方法能够有效检测出异常数据,误差小,实际应用效果好。 展开更多
关键词 遗传神经网络 雨雪光伏功率 高比例异常数据 分布置信度
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基于大数据分析的电力设备状态检测技术研究 被引量:4
10
作者 袁天霖 田斌 +2 位作者 朱刚 刘佳杰 周龙伟 《电子设计工程》 2024年第8期106-110,共5页
针对目前广泛使用的基于人工经验或阈值辨别设备状态的方法存在稳定性差、准确率低且未能充分挖掘出海量数据所蕴含信息的问题,文中在深度学习技术的基础上提出了一种改进状态参数识别算法。其利用归一化互相关算法(NCC)来确定检测区域... 针对目前广泛使用的基于人工经验或阈值辨别设备状态的方法存在稳定性差、准确率低且未能充分挖掘出海量数据所蕴含信息的问题,文中在深度学习技术的基础上提出了一种改进状态参数识别算法。其利用归一化互相关算法(NCC)来确定检测区域,并从中提取出统计特征,进而提升了分类效率。再通过改进的多层分类感知(MLPNN)神经网络算法,实现对电力设备状态的自动检测与识别。测试结果表明,所提方法对设备平均状态的识别准确度可超过95%。且与传统神经网络算法相比,也具备较强的准确性、便捷性和可实施性,因此有利于提升效率、减轻人工运维工作负担并保障供电可靠性。 展开更多
关键词 深度学习 电力设备 数据处理 状态检测
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基于改进遗传算法的多源数据继电保护定值优化策略 被引量:2
11
作者 于洋 张骏 +1 位作者 王磊 杨瑞金 《电子设计工程》 2024年第6期81-85,共5页
针对传统继电保护策略存在准确度差且效率低的问题,文中基于多源数据提出了一种性能更优的继电保护策略。对于多源数据一致性差、分析困难的特点,采用经验模态分解对数据进行预处理,以获得不同梯度的时域以及频域数据。同时为了增强传... 针对传统继电保护策略存在准确度差且效率低的问题,文中基于多源数据提出了一种性能更优的继电保护策略。对于多源数据一致性差、分析困难的特点,采用经验模态分解对数据进行预处理,以获得不同梯度的时域以及频域数据。同时为了增强传统遗传算法的分类性能,还引入了极限学习机对输入数据进行分类,并使用遗传算法对极限学习机的参数加以优化。所设计的模型可以对配电网发生的故障进行判定,并引导继电保护设施做出正确响应。实验结果表明,相较于对比算法,该算法具有更高的准确性及更优的效率,且优化后继电保护装置的判断综合准确率可达89%。 展开更多
关键词 遗传算法 经验模态分解 极限学习机 继电保护 多源数据 电网优化
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数字化变电站继电保护装置故障智能检测识别方法研究 被引量:2
12
作者 于洋 王同文 +1 位作者 汪伟 杨瑞金 《电子设计工程》 2024年第5期113-117,共5页
为了提升变电站的数字化水平、提高故障的识别精度,文中对继电保护装置故障的智能检测算法进行了研究,并设计了一种基于灰色关联分析的堆栈编码器网络(GRA-SAE)。该网络以自动编码器为基本单元,可实现数据的自动化特征提取。通过支持向... 为了提升变电站的数字化水平、提高故障的识别精度,文中对继电保护装置故障的智能检测算法进行了研究,并设计了一种基于灰色关联分析的堆栈编码器网络(GRA-SAE)。该网络以自动编码器为基本单元,可实现数据的自动化特征提取。通过支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类识别,并引入灰色关联分析法优化了传统SAE算法中隐藏节点的结构,从而提升了算法的拟合能力。在自建数据集上进行的仿真结果表明,相较于SAE-SVM算法,该算法对异常数据与线路故障的识别精度分别提升了4%和10.27%,证明了GRA-SAE-SVM算法在复杂分类场景下具有更显著的优势。 展开更多
关键词 堆栈编码器网络 支持向量机 数字化 继电保护 故障识别 PSCAD
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基于小波分析的输电线路故障识别检测 被引量:2
13
作者 汤同峰 王峰 蔡德胜 《电子设计工程》 2024年第1期73-76,81,共5页
在输电线路故障识别的过程中,容易受到高频干扰信号影响,导致降低识别检测结果的准确性。因此,该文提出了基于小波分析的输电线路故障识别检测方法。分析输电线路故障信号奇异性,计算故障暂态信号的小波包能量,构建小波窗函数,以突变特... 在输电线路故障识别的过程中,容易受到高频干扰信号影响,导致降低识别检测结果的准确性。因此,该文提出了基于小波分析的输电线路故障识别检测方法。分析输电线路故障信号奇异性,计算故障暂态信号的小波包能量,构建小波窗函数,以突变特性信号下的过电流为识别判据,检测输电线路故障情况,识别冗余信号,避免检测结果受到高频干扰信号影响。实验结果表明,该方法检测的输出电流波动范围与实际电流波动范围一致,说明识别检测精准度较高。 展开更多
关键词 小波分析 输电线路 故障识别检测 小波窗
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基于TCT-PSA模型的锂离子电池健康状态评估
14
作者 李红磊 刘勋川 +2 位作者 高强 贺国刚 韩松 《电子测量技术》 北大核心 2024年第12期122-131,共10页
针对传统估计方法估计精度低的问题,本文提出了一种基于时空卷积网络与金字塔分割注意力融合Transformer(TCT-PSA)模型框架的新型健康状态(SOH)估计方法。首先对NASA电池数据集进行预处理,然后从锂离子电池充电阶段提取健康因子(HF),采... 针对传统估计方法估计精度低的问题,本文提出了一种基于时空卷积网络与金字塔分割注意力融合Transformer(TCT-PSA)模型框架的新型健康状态(SOH)估计方法。首先对NASA电池数据集进行预处理,然后从锂离子电池充电阶段提取健康因子(HF),采用Pearson相关系数和灰色关联分析法量化HF与锂离子电池SOH的相关性,并将相关性高的HF输入到TCT-PSA模型中,SOH为模型输出。为了验证模型的有效性,利用TCT-PSA模型估计各组电池容量衰减;使用不同模型估计各组电池的SOH并进行比较,并利用分位数估计,验证TCT-PSA模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,通过对各组电池测试集和训练集容量衰减的平均绝对估计误差的验证,所提模型的误差均在2%以内;所提模型估计各组电池SOH的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均在0.035以内;在锂离子电池SOH分位数估计中最高精度达到99.82%。 展开更多
关键词 锂离子电池 TCT-PSA SOH估计 HF Pearson相关系数 灰色关联分析法
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基于GAN的肺部CT影像超分辨率重建研究
15
作者 姜茜 吕玉超 +1 位作者 徐英豪 朱习军 《电子设计工程》 2024年第7期191-195,共5页
基于提高CT图像分辨率、丰富放大后图像纹理细节的目的,提出了RUAGAN模型。通过在生成器部分使用RRDB作为基本块,并加入局部注意力(Local aware Attention,LA)的方法提取影像中的高频信息;为提供更加真实的梯度反馈,使用U-Net网络作为... 基于提高CT图像分辨率、丰富放大后图像纹理细节的目的,提出了RUAGAN模型。通过在生成器部分使用RRDB作为基本块,并加入局部注意力(Local aware Attention,LA)的方法提取影像中的高频信息;为提供更加真实的梯度反馈,使用U-Net网络作为鉴别器。经过实验仿真表明,改进后的模型在肺部CT图像数据集上训练,在4x放大因子上重建出的图像纹理更加丰富,有清晰真实的边缘,其峰值信噪比与结构相似性分别达到31.980和0.974,高于其他分辨率重建模型。 展开更多
关键词 CT影像 超分辨率重建 生成对抗网络 局部注意力 U-Net
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基于改进卷积神经网络的电力工程数字化校核技术研究
16
作者 周鑫 周云浩 +2 位作者 王楠 李昊 韩志超 《电子设计工程》 2024年第9期147-151,共5页
针对传统电力工程验收过程使用人工费时费力且数据质量较差的问题,文中基于改进的卷积神经网络提出了一种电力工程数字化验收校核技术。该技术将Faster R-CNN作为基础模型,从3个方面对Faster R-CNN进行改进。使用ResNet网络代替原始基... 针对传统电力工程验收过程使用人工费时费力且数据质量较差的问题,文中基于改进的卷积神经网络提出了一种电力工程数字化验收校核技术。该技术将Faster R-CNN作为基础模型,从3个方面对Faster R-CNN进行改进。使用ResNet网络代替原始基础网络,提升了算法局部特征的提取能力与运算效率。同时将K-means聚类算法与区域候选网络相结合,增强了模型的目标识别能力。再引入深度自编码网络作为预测网络,进而提高了算法的预测能力。在实验测试中,所提算法相较原始算法的准确率、召回率分别提升了3.7%和7.2%,可以对电力工程关键部件进行准确识别,有效节约了验收过程中的时间及人力成本。 展开更多
关键词 卷积神经网络 残差网络 K-MEANS聚类 深度自编码器 电力工程验收
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基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统 被引量:1
17
作者 文小珲 孙煦 +2 位作者 张敏 邵美阳 刘志勇 《电子设计工程》 2024年第3期148-151,156,共5页
反窃电行为现场蹲守取证的时效性与准确性均较差,导致取证工作效率下降,且取得的证据不完整,设计基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统。在现场布设反窃电稽查仪、红外摄像头,在采集层获取用户相关用电数据以及视频图像,并通过通... 反窃电行为现场蹲守取证的时效性与准确性均较差,导致取证工作效率下降,且取得的证据不完整,设计基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统。在现场布设反窃电稽查仪、红外摄像头,在采集层获取用户相关用电数据以及视频图像,并通过通信层的集中器将数据传输到主站层。主站层借助数据驱动模型从用电数据以及视频图像中挖掘证据,对获取的证据进行实时整理和归纳,完成反窃电行为精准取证。实验结果表明,利用所设计系统对窃电用户进行检测与识别后所得F1值均大于9,且接近于10,能够实现反窃电行为精准取证。 展开更多
关键词 数据驱动模型 反窃电行为 用户相关用电数据 视频图像 精准取证系统
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基于改进小波分析的电弧故障高频信号识别 被引量:1
18
作者 陈磊 高迪雅 《电子设计工程》 2024年第6期122-126,共5页
电力故障监测范围较广,电弧故障高频信号识别准确率不高,因此引入改进小波分析技术,设计电弧故障高频信号识别方法。按照故障类型将电弧故障分为串行电弧、并行电弧、接地电弧。检验电弧高频信号的正则性,确定平方函数的连续小波变换结... 电力故障监测范围较广,电弧故障高频信号识别准确率不高,因此引入改进小波分析技术,设计电弧故障高频信号识别方法。按照故障类型将电弧故障分为串行电弧、并行电弧、接地电弧。检验电弧高频信号的正则性,确定平方函数的连续小波变换结果,通过离散化处理分析故障特征。根据特征提取结果利用小波模极大值理论完成信号降噪处理,采用分级保留识别故障波形,通过电路信号分析实现故障高频信号识别。实验结果表明,该方法对时刻突变点故障识别准确率高达99.99%,对连续间断点故障识别准确率高达99.2%,故障信号识别效果好。 展开更多
关键词 改进小波分析 电弧故障 故障信号 高频信号 信号识别
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基于大数据的分布式多能源系统最优运行策略研究
19
作者 张伟 李家斌 +2 位作者 张渊 姚雨晨 卢伟 《电子设计工程》 2024年第5期104-108,共5页
一次能源的消耗给生态环境造成了严重的污染,也给分布式多能源系统带来了新的发展机遇。针对这一问题,文中开展了基于大数据的分布式多能源系统最优运行策略研究。通过分析分布式多能源系统的功能结构,在对设备工况特性加以研究的基础... 一次能源的消耗给生态环境造成了严重的污染,也给分布式多能源系统带来了新的发展机遇。针对这一问题,文中开展了基于大数据的分布式多能源系统最优运行策略研究。通过分析分布式多能源系统的功能结构,在对设备工况特性加以研究的基础上采用大数据样本,以总运行成本最小为目标建立融合天然气、光伏发电、抽水蓄能及热泵机组的分布式多能源系统模型。同时充分考虑了非可再生能源利用、可再生能源消纳与能效转换等因素,提出了一种多场景综合能效评估方法。算例分析结果表明,该方法优先满足了电负荷与冷热负荷,且可再生能源消耗量低至4.52 MW·h,综合能效利用率则高达98.2%。 展开更多
关键词 大数据 分布式多能源系统 运行策略 多场景
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基于模糊聚类与改进遗传算法的异常电力工程数据识别技术 被引量:1
20
作者 张彤 沈倩 王琼 《电子设计工程》 2024年第6期100-103,108,共5页
针对传统人工核查电力工程异常数据存在耗时费力及准确度较低的问题,文中提出了一种基于模糊聚类与改进遗传算法的数据识别技术。该技术采用模糊聚类算法对数据进行自动归类,并对异常数据加以识别。同时还设计了一种改进遗传算法增强了... 针对传统人工核查电力工程异常数据存在耗时费力及准确度较低的问题,文中提出了一种基于模糊聚类与改进遗传算法的数据识别技术。该技术采用模糊聚类算法对数据进行自动归类,并对异常数据加以识别。同时还设计了一种改进遗传算法增强了数据的全局搜索能力,进而提升整体算法的识别效率。基于Matlab进行的仿真验证结果表明,所提技术方案可有效地自动识别出电力工程中的异常数据。而在结合改进遗传算法后,该算法的识别准确率得到了显著提升,且识别时间也缩短了60%以上,实现了数据搜索能力与效率的平衡。 展开更多
关键词 电力工程数据 异常数据识别技术 模糊聚类算法 改进遗传算法
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