考虑高频数据V-I特性的电力负荷异常值自动识别系统

为解决现存电力负荷异常值自动识别系统因低频采样数据包含的数据信息较少、容易陷入过度训练的问题,设计了一种考虑高频数据V-I特性的电力负荷异常值自动识别系统。系统分为硬件和软件两部分,硬件设计中对信号数据的处理电路进行优化,结合放大电路、过零检测电路、整形电路,完善了系统负荷数据的初步处理;软件设计中对负荷高频数据V-I进行聚类、清洗、归一化处理,得到负荷特征曲线,求出带通矩阵和上下阈值,构建异常负荷识别流程,完成电力负荷异常值自动识别系统设计。仿真实验结果表明,所设计系统的识别错误率和识别相似率较低,但与原系统相比得到了提升,能够有效缓解过度训练问题。

基于深度学习的电力负荷异常检测与诊断方法研究

近年来,随着计算机技术的蓬勃发展,深度学习方法在电力负荷异常检测与诊断中的应用越来越广泛,该技术对提高预测精度具有重要意义.瞬时峰值、持续过载、周期性波动等电力负荷异常,对电力系统的稳定性和安全运行造成了深远影响.因此,本文提出了一种基于深度学习的电力负荷异常检测与诊断方法,通过定义问题和数据采集、数据预处理、选择合适的深度学习模型,并对模型进行训练与优化、异常检测与诊断,旨在设计一个能够实时识别和分类电力系统中各种电力负荷异常状态的系统.

电气开关柜发热问题浅析

电气开关柜是供电所需的设备之一,使用一段时间后,会受周围环境与自身元件的影响,导致内部发热,一旦开关柜发热,必然影响正常供电,有时甚至会让其他设备的运行停止。对此,我们必须重视这一问题,客观分析其发热的原因,针对不同的原因给出解决方案。