电力系统及其自动化施工技术存在的问题和对策探讨

随着社会经济的高速发展和人们生活水平的大幅提高,对电力系统供电能力提出了更高要求。电力企业积极探索新模式、应用新技术,通过实施电力自动化提高供和配电的效率,满足社会用电需求。在这一过程中,电力系统及其自动化施工技术受到广泛关注。分析在开展自动化施工技术时存在的问题,并提出相关对策,旨在进一步优化电力系统,完善自动化和智能化电网建设,提高供、配电质量和服务水平。

一种融合实体关联性约束的表示学习方法

知识图谱的表示学习方法将实体和关系嵌入到低维连续空间中,从而挖掘出实体间的隐含联系.传统的表示学习方法多基于知识图谱的结构化信息,没有充分利用实体的描述文本信息.目前基于文本的表示学习方法多将文本向量化,忽略了文本中实体间的语义关联.针对上述缺点提出一种利用实体描述文本进行增强学习的方法,基于文本挖掘出关联性实体并对关联性进行分级,将关联性作为辅助约束融合到知识图谱的表示学习中.实验结果表明,该辅助约束能明显提升推理效果,优于传统的结构化学习模型以及基于深度学习的文本和结构的联合表示模型.

复杂网络下基于路径选择的表示学习方法

基于路径和基于知识表示的推理是当前知识图谱领域两大主流推理方法,二者的融合算法可以提高知识推理的准确率,但是依旧存在表示学习的时候效率低下、预测准确率低、模型过拟合等若干问题.本文方法针对这些问题提出了基于路径选择的表示学习方法.对路径特征信息进行进一步的过滤和筛选,保留关键路径,在路径信息和知识表示的结合过程中使用平衡参数对缺失路径信息的三元组进行处理.使用公开数据集对模型进行测试,实验表明模型可以有效提高泛化能力和准确率.

马斜风电场接地变保护跳闸矩阵优化

文章主要研究马斜风电场的接地变保护跳闸矩阵优化。在采用主变双分支接线方式的马斜风电场中,Ⅰ、Ⅱ段母线采用中性点低电阻接地方式。通过计算接地变容量和选择保护跳闸方式,可以提升电网运行可靠性,提高风电场的经济效益。