结合卷积神经网络与注意力机制的多域特征融合ECG心率失常分类

心率失常是心血管疾病诊断的重要手段,其自动分类具有重要的临床意义。为了提高心率失常分类的准确性,结合一维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和注意力机制(Attention)提出了一种CNN+Attention的深度学习模型,使用CNN提取心电信号的一维时域特征。针对一维时序心电信号时域特征表征能力有限的问题,使用短时傅里叶变换(Short-Time Fourier transform,STFT)将心电信号变换到时频域,通过Attention提取心电信号的时频域全局相关依赖关系,将时域与时频域特征融合对5种类型心电信号进行分类。在MIT-BIH数据集上验证了模型的有效性,所提模型对5种类型心电信号的平均分类准确率、精准率、召回率、灵敏度以及F1_Score分别为99.72%、98.55%、99.46%、99.90%以及99.00%。与已有先进方法对比,验证了所提模型具有先进的性能表现。

基于可变电压的输电线路污闪自动防御方法

为了减小污闪对电网正常运行的影响,提出了1种基于可变电压的输电线路污闪自动防御方法。介绍了输电线路污闪自动防御系统的构成和工作原理,建立了输电线路污闪自动防御系统数学模型,研究了普通型绝缘子临界污闪电压的计算模型,选择XP-160型绝缘子进行了不同盐密下污闪电压值的实例计算,最后采用改进IEEE9节点系统及某实际电网进行了数字仿真验证。研究结果表明:调压前后线路线损、无功损耗均变化较小,且降压运行后线路电流没有超过允许载流量,调压后母线端电压变化幅度均<5%,这说明调压过程对电网正常运行的影响很小,所提方法可以在保证电网正常工作的前提下实现输电线路的防污闪。

磁光式电流互感器模型与测量性能分析

对应用于智能变电站电能质量电流数据测量的磁光式电流互感器进行研究。实际情况下,工作波长波动、起偏器与检偏器透光轴交角误差对磁光式电流互感器测量造成影响,详细地论述了磁光式电流互感器数学模型构建的过程,建立了磁光式电流互感器传感头的琼斯矩阵,基于改进型双光路检测法建立了实际情况和理想条件下的磁光式电流互感器的整体模型。基于理想条件和实际情况,讨论了互感器对谐波电流扰动信号的测量性能。

分析变电设备运检的运维及检修一体化管控

随着我国国力的不断强盛,经济突飞猛进的发展,工业化进程的加快,用电量也在不断的增加。电力在我们的日常生活中有着举足轻重的作用。如何保障电网稳定安全的运行也是当今电力行业发展中最为关注的问题,电力工作者们对电网的运行维护和检修是保障变电设备正常供电的重要途径。通过结合运维和检修的一体化发展,可以减少检修和变电交叉、重叠的工作,有效的使变电设备运维和检修相结合,可以有效的提高工作效率,保障变电设备的高效运行,并最大限度的提高经济效益。

变电运维一体化培训、实践与发展研究

很久以来,我国变电检修同变电运行为两个相互独立的专业,并形成了相应的培训教育制度体系。为了对电网规模扩大情况相适应,实现劳动生产效率的提升,就需要积极开展运维一体化新模式的建设。在本文中,将就变电运维一体化培训、实践与发展进行一定的研究。

一种环保节约型的短期联合发电调度

新能源大规模接入电网给联合优化调度带来很大挑战.针对风电、核电接入电网并考虑水电、火电的联合发电调度问题,考虑新能源自身的特性,对电力系统的电源调度先进行定性安排,然后建立环保节约型的多目标联合发电模型,通过将自适应、混沌变异和群体适应度方差思想引入粒子群算法,改善算法性能;最后采用10机测试系统验证了算法的可靠性和优越性,并以修改的10机系统为算例进行定量仿真分析,其结果证实了该方法的正确性和可行性,为智能电网调度提供了一种新的思路和方法.