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基于双轴各向异性磁阻传感器电流测量系统的研究
被引量:
1
1
作者
尹栋
张秀峰
+1 位作者
Kian Hoong KWAN
王谷城
《电源学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期178-184,共7页
根据各向异性磁阻传感器(AMR)测量导线产生磁场强度的原理,利用两个双轴各向异性磁阻传感器建立虚拟等腰直角三角形结构的理论模型,并提出计算虚拟等腰直角三角形中任意位置的定位算法,实现对电流的非接触式测量。建立传感器单元和测试...
根据各向异性磁阻传感器(AMR)测量导线产生磁场强度的原理,利用两个双轴各向异性磁阻传感器建立虚拟等腰直角三角形结构的理论模型,并提出计算虚拟等腰直角三角形中任意位置的定位算法,实现对电流的非接触式测量。建立传感器单元和测试平台,设计Kaiser窗函数和卡尔曼滤波器处理外部磁场的影响。最后通过实验验证了提出结构、定位算法和信号处理的正确性。
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关键词
各向异性磁阻(AMR)传感器
定位算法
非接触式测量
传感器单元
Kaiser窗函数
卡尔曼滤波器
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职称材料
基于非侵入式负荷监测的日常活动监测
被引量:
2
2
作者
王文丽
解绍锋
+1 位作者
王谷城
关健雄
《电工技术》
2020年第12期52-55,共4页
文章介绍了基于非侵入式负荷监测的活动监测系统,分析基于孤立森林算法的日常活动监测,利用采集的数据进行实验,并与基于混合高斯模型进行对比。实验表明,孤立森林算法能准确地检测出异常。
关键词
孤立森林
日常活动监测
非侵入式负荷监测
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职称材料
基于电力数据与机器学习的家庭收入估计方法
3
作者
张玉蕾
王谷城
关键雄
《四川电力技术》
2019年第4期60-64,共5页
合理利用从智能电表获取的家庭用电量数据,就可以推断出一个家庭的收入情况,从而有利于商家对消费群体的把控,使商家更有针对性地为用户提供需要的服务和产品。为了提高推断的准确率,提出了一种利用家庭总用电量和房屋面积信息的数据融...
合理利用从智能电表获取的家庭用电量数据,就可以推断出一个家庭的收入情况,从而有利于商家对消费群体的把控,使商家更有针对性地为用户提供需要的服务和产品。为了提高推断的准确率,提出了一种利用家庭总用电量和房屋面积信息的数据融合方法来估计家庭收入情况。研究运用几种不同的机器学习分类算法对数据进行训练和分析,最终使得对家庭年收入的分类准确率可以达到81%,相比于只利用家庭总用电量的信息,分类准确率提高了15%。可见,增加房屋面积信息的方法能够达到一定的评估目的,为商家和用户提供帮助,使人们享受更加智能和优质的生活。
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关键词
智能电表
电力数据
分类算法
家庭收入
特征选择
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职称材料
题名
基于双轴各向异性磁阻传感器电流测量系统的研究
被引量:
1
1
作者
尹栋
张秀峰
Kian Hoong KWAN
王谷城
机构
磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室(西南交通大学)
新加坡淡马锡理工学院清洁能源中心
出处
《电源学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期178-184,共7页
文摘
根据各向异性磁阻传感器(AMR)测量导线产生磁场强度的原理,利用两个双轴各向异性磁阻传感器建立虚拟等腰直角三角形结构的理论模型,并提出计算虚拟等腰直角三角形中任意位置的定位算法,实现对电流的非接触式测量。建立传感器单元和测试平台,设计Kaiser窗函数和卡尔曼滤波器处理外部磁场的影响。最后通过实验验证了提出结构、定位算法和信号处理的正确性。
关键词
各向异性磁阻(AMR)传感器
定位算法
非接触式测量
传感器单元
Kaiser窗函数
卡尔曼滤波器
Keywords
anisotropic magnetoresistive(AMR)sensor
positioning algorithm
contactless measurement
sensor unit
Kaiser window function
Kalman filter
分类号
TM932 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于非侵入式负荷监测的日常活动监测
被引量:
2
2
作者
王文丽
解绍锋
王谷城
关健雄
机构
西南交通大学电气工程学院
淡马锡理工学院清洁能源研究中心
出处
《电工技术》
2020年第12期52-55,共4页
基金
新加坡Tote Board社会创新研究基金。
文摘
文章介绍了基于非侵入式负荷监测的活动监测系统,分析基于孤立森林算法的日常活动监测,利用采集的数据进行实验,并与基于混合高斯模型进行对比。实验表明,孤立森林算法能准确地检测出异常。
关键词
孤立森林
日常活动监测
非侵入式负荷监测
Keywords
isolation forest
daily activity monitoring
non-intrusive load monitoring
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于电力数据与机器学习的家庭收入估计方法
3
作者
张玉蕾
王谷城
关键雄
机构
西南交通大学电气工程学院
新加坡淡马锡理工学院清洁能源中心
新加坡国立大学计算机学院
出处
《四川电力技术》
2019年第4期60-64,共5页
文摘
合理利用从智能电表获取的家庭用电量数据,就可以推断出一个家庭的收入情况,从而有利于商家对消费群体的把控,使商家更有针对性地为用户提供需要的服务和产品。为了提高推断的准确率,提出了一种利用家庭总用电量和房屋面积信息的数据融合方法来估计家庭收入情况。研究运用几种不同的机器学习分类算法对数据进行训练和分析,最终使得对家庭年收入的分类准确率可以达到81%,相比于只利用家庭总用电量的信息,分类准确率提高了15%。可见,增加房屋面积信息的方法能够达到一定的评估目的,为商家和用户提供帮助,使人们享受更加智能和优质的生活。
关键词
智能电表
电力数据
分类算法
家庭收入
特征选择
Keywords
smart meter
power data
classification algorithm
household income
feature selection
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双轴各向异性磁阻传感器电流测量系统的研究
尹栋
张秀峰
Kian Hoong KWAN
王谷城
《电源学报》
CSCD
北大核心
2018
1
下载PDF
职称材料
2
基于非侵入式负荷监测的日常活动监测
王文丽
解绍锋
王谷城
关健雄
《电工技术》
2020
2
下载PDF
职称材料
3
基于电力数据与机器学习的家庭收入估计方法
张玉蕾
王谷城
关键雄
《四川电力技术》
2019
0
下载PDF
职称材料
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