基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测

为提高短期光伏发电功率预测精度和降低气候等因素对预测结果的影响,提出了一种基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电功率短期预测方案。首先采用改进的KFCM(Improved KFCM, IKFCM)聚类方法对训练样本集进行处理,通过引入紧致离散聚类有效性指数,在提高IKFCM聚类准确率的同时实现了自动划分训练样本集,有效降低了样本数据差异对预测性能的影响。然后构建与训练样本集分类一一对应的SVR预测模型,并采用多模态SSO优化(Multi-mode SSO, MSSO)算法对SVR模型参数进行优化,进而得到不同分类的最优SVR参数组合。最后,运用MSSO优化SVR模型对测试数据进行预测评估。仿真结果表明,该方案实现了不同天气下短期光伏发电功率准确预测,而且同其他预测算法相比预测精度提高了25.2%～37.8%。

基于云计算和深度学习的电力电容器故障诊断和识别

为实现电力电容器故障诊断和识别的高精度预测,将云计算技术引入深度学习,提出一种基于Map Reduce的分布式DBN的电力电容器故障诊断和识别方法。通过MR_DBN和DBN、SVM、BP的对比,研究结果表明,MR_DBN可提高电力电容器故障诊断和识别的精度,精度可达99.41%,从而为电力电容器故障的研究和应用提供了新的方法。

研究电视节目后期编辑制作技术的应用创新

随着近年来我国社会经济发展水平的不断提升,人们的物质生活水平有了很大的改善,因此说对于娱乐的需求也越来越高,对于我国的居民来说,以前看电视是一种最为常用的娱乐方式,然而现在由于智能手机和网络节目的兴起,很多人利用网络方式来达到娱乐的目的,这无疑给电视节目的发展产生了一定的冲击,面对着这样的发展状况,电视节目也要积极的应对挑战,抓住发展的机遇,适时的进行节目创新,引入现代化的技术水平来提升电视节目后期编辑制作水平,促进电视节目形式的创新,吸引更多的观众。

对于高清演播室中灯光设备技术的研究

对于高清演播室来说,如果它想要录制出适合进行电视播放的节目的话,那么就必须要加强对于演播室灯光设备技术的重视程度,尽可能的使演播室内的灯光符合电视艺术的表现需要,既要使演播室当中的主要人员凸显出来,又要追求他们与演播室整体氛围的一种有机融合,因此对于高清演播室来说,灯光设备技术的调和是很重要的,这里所说的灯光技术是一个比较狭窄的范围,一般来说指的是灯光系统,演播室的灯光管理人员需要根据演播室节目的需要来进行布光方式的选择,结合电视节目的类型选择色调适合的灯光,根据节目的感情变化适当的对灯光进行调和,这样一来,通过灯光设备技术的配合,使演播室当中节目的质量也有所提升。

对高清制作网的一些思考

高清制作网和普通标清制作网在存储系统设计方面有较大的区别,需要选择高效地、具有高传输带宽的存储设备和网络传输设备。在设计高清制作网络的存储系统时,需要考虑各方问题。高清制作网所需要的带宽相对较大,为了能够保证高清制作的正常运行,其核心存储设备就必须得采用高性能、大带宽的接口光纤通道存储设备。新疆电视台新闻后期制作网的基本情况目前处于标清,随着技术的不断发展,随着今后新疆电视台高清制作的建立,也是国内高清发展的重要纪录,每一位观众相信在观看高清晰度电视节目的同时,享受到后期制作的巨大魅力。