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基于优化组合方法的光伏台区电能质量预警方法研究
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作者 刘牛 钱星旭 +2 位作者 单光瑞 王惠娟 胡登宇 《科技创新与应用》 2024年第20期8-12,共5页
日益增多的分布式发电加剧了电能质量问题的产生,为确保电能质量,对电能质量进行合理预警具有重要意义。该文提出一种基于组合优化方法的光伏台区电能质量预警模型。首先针对光伏台区电能质量指标,利用SOM(Self-Organizing Map,自组织映... 日益增多的分布式发电加剧了电能质量问题的产生,为确保电能质量,对电能质量进行合理预警具有重要意义。该文提出一种基于组合优化方法的光伏台区电能质量预警模型。首先针对光伏台区电能质量指标,利用SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)神经网络算法建立聚类模型,得到台区分类结果及其对应的聚类中心。然后,利用基于遗传算法改进后的Otsu法(最大类间方差法)确定各类别电能质量指标的预警阈值,构建出基于优化组合方法的电能质量预警体系。最后以江苏省某片光伏台区监测点电能质量数据进行仿真计算,结果表明所提方法具有良好的适应性,并能有效应用于电能质量预警。 展开更多
关键词 电能质量 SOM神经网络 遗传算法 OTSU法 仿真计算
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贝叶斯框架下基于灰狼优化策略的多无人机巡检航迹规划 被引量:3
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作者 单光瑞 赵金 +1 位作者 徐婷 刘德凯 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第2期82-88,150,共8页
针对变电线路巡检无人机飞行控制的不确定性和动态变化性,提出贝叶斯框架下基于狼群优化策略的多无人机航迹规划方法。使用基于距离值函数的单元加权概念的有效贝叶斯形式,建立自动相关监视广播提供的不确定风险模型;提出一种基于灰狼... 针对变电线路巡检无人机飞行控制的不确定性和动态变化性,提出贝叶斯框架下基于狼群优化策略的多无人机航迹规划方法。使用基于距离值函数的单元加权概念的有效贝叶斯形式,建立自动相关监视广播提供的不确定风险模型;提出一种基于灰狼优化策略的无人机最优轨迹求解算法,以解决变电线路上动态航迹构造问题;研发一个应用集成系统。实验表明:所提方法具有监控位置可达性和性能可行性,系统性能收敛稳定、航迹代价较小,对实现变电线路的巡检监控有借鉴价值。 展开更多
关键词 贝叶斯框架 灰狼优化策略 干扰事件推导 单元权重更新
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Damage identification technology of substation instrument panel for solving imbalanced classification
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作者 YAO Nan WU Xi +2 位作者 ZHAO Yuxi shan guangrui QIN Jianhua 《Optoelectronics Letters》 EI 2023年第5期296-300,共5页
Edge computing plays an active role in empowering the power industry as a key technology for establishing data-driven Internet of things(Io T) applications.Traditional defect diagnosis mainly relies on regular inspect... Edge computing plays an active role in empowering the power industry as a key technology for establishing data-driven Internet of things(Io T) applications.Traditional defect diagnosis mainly relies on regular inspection of equipment by operation and maintenance personnel at all levels,and its accuracy relies on the human experience.In actual production,the image data of some dashboard damage types are easy to collect in large quantities,while some dashboard damage types occur less frequently and are more difficult to collect.The use of edge computing nodes allows flexible and fast collection of smart meter data and transmission of the reduced data or results to a cloud computing center.In this study,we provide a fresh balanced training approach to address the issue of learning from unbalanced data.In the equilibrium training phase,a new impact balance loss is introduced to reduce the influence of samples on the overfitting decision boundary.Experimental results show that the proposed balance loss function effectively improves the performance of various types of imbalance learning methods. 展开更多
关键词 instrument establishing TECHNOLOGY
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