基于CNN和LSTM结合的电网网络攻击检测

为应对电力系统网络攻击检测面临的挑战,开发了一种基于深度学习的模型。该模型采用增强自适应弹性网络进行电力数据的特征提取,以增强数据的灵敏性并提高模型的训练和分类能力。此外,采用归一化和粒子群优化-K均值(PSO-K均值)噪声数据处理技术,以提高模型对噪声数据的适应性并缓解过拟合问题。采用基于CNN和LSTM的多层集成学习模型对噪声数据进行训练,从而提高分类器的准确性。在验证阶段,与K最近邻(KNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和其他模型相比,多层集成分类器表现出更优异的性能。值得注意的是,最佳分类器的准确率达到了88.91%。该模型的有效性对于指导电力系统的稳定性和安全管理具有重要意义。

关于汽轮发电机组基础计算设计总结

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光伏电站工程建设中技术管理要点及其强化策略

光伏电站工程的建设,能够有效的解决当前能源短缺问题。随着全球能源的日益紧张,光伏产业有着非常良好的发展前景。本文探讨了光伏电站工程建设中技术管理要点及其强化策略,仅供参考。

圆形钢筋混凝土筒仓结构基础设计

对火力发电厂直径小于15m的钢筋混凝土圆形筒仓(浅仓结构)单仓基础设计进行了分析,从上部荷载取值、基础尺寸取值、弯矩及配筋计算等方面进行了论述,提出了简化筒仓基础设计的方法。