期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于INNER-DBSCAN和功率曲线模型的风机异常状态检测
被引量:
7
1
作者
陈警钰
陈玉航
《电力科学与工程》
2017年第8期27-34,共8页
针对目前风电机组异常运行状态无法快速检测问题,提出一种基于INNER-DBSCAN算法和功率曲线模型的数据驱动实时检测方法。该方法先利用贝茨理论和RC模型构造一个新的约束来进行数据预处理,剔除机组极端异常运行数据;再基于提出的区间DBS...
针对目前风电机组异常运行状态无法快速检测问题,提出一种基于INNER-DBSCAN算法和功率曲线模型的数据驱动实时检测方法。该方法先利用贝茨理论和RC模型构造一个新的约束来进行数据预处理,剔除机组极端异常运行数据;再基于提出的区间DBSCAN算法对数据进行聚类,得到正常数据和异常数据;最后利用区间邻域最值对正常数据进行边缘识别,构造风电机组正常运行时的功率曲线模型,并通过模式图的上下临界值识别风机异常运行状态。利用8台风电机组SCADA数据进行实验,结果表明,该方法能有效实时检测风机异常运行状态。
展开更多
关键词
风电机组
inner-dbscan
实时检测
异常运行
功率曲线模型
下载PDF
职称材料
一种应用于噪声点分布密集环境下的噪声点识别算法
被引量:
1
2
作者
陈平华
周鹏
《广东工业大学学报》
CAS
2014年第3期39-43,共5页
为了提高DBSCAN及其改进算法在噪声点分布密集环境下的噪声点识别率,通过结合PageRank算法思想及噪声数据分布密集的特点,构造簇间投票映射函数,提出了簇间投票噪声点识别算法-NoiseRank.实验结果表明,在噪声点分布密集环境下,NoiseRan...
为了提高DBSCAN及其改进算法在噪声点分布密集环境下的噪声点识别率,通过结合PageRank算法思想及噪声数据分布密集的特点,构造簇间投票映射函数,提出了簇间投票噪声点识别算法-NoiseRank.实验结果表明,在噪声点分布密集环境下,NoiseRank算法比DBSCAN算法具有更高的噪声点识别率.
展开更多
关键词
噪声点识别
噪声点分布密集
簇间投票
DBSCAN
PAGERANK
下载PDF
职称材料
题名
基于INNER-DBSCAN和功率曲线模型的风机异常状态检测
被引量:
7
1
作者
陈警钰
陈玉航
机构
东北电力大学电气工程学院
国网山东电力公司潍坊供电公司
出处
《电力科学与工程》
2017年第8期27-34,共8页
文摘
针对目前风电机组异常运行状态无法快速检测问题,提出一种基于INNER-DBSCAN算法和功率曲线模型的数据驱动实时检测方法。该方法先利用贝茨理论和RC模型构造一个新的约束来进行数据预处理,剔除机组极端异常运行数据;再基于提出的区间DBSCAN算法对数据进行聚类,得到正常数据和异常数据;最后利用区间邻域最值对正常数据进行边缘识别,构造风电机组正常运行时的功率曲线模型,并通过模式图的上下临界值识别风机异常运行状态。利用8台风电机组SCADA数据进行实验,结果表明,该方法能有效实时检测风机异常运行状态。
关键词
风电机组
inner-dbscan
实时检测
异常运行
功率曲线模型
Keywords
wind turbine
inner-dbscan
real-time monitoring
abnormal operation
power curve pattern
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
一种应用于噪声点分布密集环境下的噪声点识别算法
被引量:
1
2
作者
陈平华
周鹏
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《广东工业大学学报》
CAS
2014年第3期39-43,共5页
基金
广东省教育部产学研结合项目(2012B091100003
2012B091000058)
文摘
为了提高DBSCAN及其改进算法在噪声点分布密集环境下的噪声点识别率,通过结合PageRank算法思想及噪声数据分布密集的特点,构造簇间投票映射函数,提出了簇间投票噪声点识别算法-NoiseRank.实验结果表明,在噪声点分布密集环境下,NoiseRank算法比DBSCAN算法具有更高的噪声点识别率.
关键词
噪声点识别
噪声点分布密集
簇间投票
DBSCAN
PAGERANK
Keywords
noise-data recognition
environments with intensive noise-point distribution
inner-cluster voting
DBSCAN
PageRank
分类号
N311 [自然科学总论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于INNER-DBSCAN和功率曲线模型的风机异常状态检测
陈警钰
陈玉航
《电力科学与工程》
2017
7
下载PDF
职称材料
2
一种应用于噪声点分布密集环境下的噪声点识别算法
陈平华
周鹏
《广东工业大学学报》
CAS
2014
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部