融合IMR-WGAN的时序数据修复方法

工业数据由于技术故障和人为因素通常导致数据异常,现有基于约束的方法因约束阈值设置的过于宽松或严格会导致修复错误,基于统计的方法因平滑修复机制导致对时间步长较远的异常值修复准确度较低.针对上述问题,提出了基于奖励机制的最小迭代修复和改进WGAN混合模型的时序数据修复方法.首先,在预处理阶段,保留异常数据,进行信息标注等处理,从而充分挖掘异常值与真实值之间的特征约束.其次,在噪声模块提出了近邻参数裁剪规则,用于修正最小迭代修复公式生成的噪声向量.将其传递至模拟分布模块的生成器中,同时设计了一个动态时间注意力网络层,用于提取时序特征权重并与门控循环单元串联组合捕捉不同步长的特征依赖,并引入递归多步预测原理共同提升模型的表达能力;在判别器中设计了Abnormal and Truth奖励机制和Weighted Mean Square Error损失函数共同反向优化生成器修复数据的细节和质量.最后,在公开数据集和真实数据集上的实验结果表明,该方法的修复准确度与模型稳定性显著优于现有方法.

解吸法测量页岩含气量及其方法的改进

页岩含气量是计算页岩原地气量的关键参数,对页岩含气性评价、资源储量预测具有重要的意义,在我国还是一个新的研究课题。为此,介绍了页岩含气量测试的3种基本方法,包括解吸法、等温吸附法及测井解释法,并重点讨论了页岩含气量测试最直接的方法——解吸法的测试原理和实验方法。分析认为:损失气含量是解吸法中误差较大的部分,提高损失气量估算精度能提高含气量测试精度;直线回归法估算损失气量误差大,利用直线回归与多项式回归的加权平均或者采用非线性回归估算损失气量更为合理;根据实测的解吸数据,考虑扩散率随时间的变化情况,运用迭代非线性回归,可以精确确定损失气量。为减小实验系统误差,还对目前通用的解吸实验设备提出了高精度的改进方案。

基于Rife-Vincent窗频谱校正的介损因数测量

为减轻非同步采样和数据截断产生频谱泄漏和栅栏效应对介质损耗因数tanδ测量的影响,可选用旁瓣峰值电平小、且渐近衰减速率大的窗函数对信号加权处理.本文分析了Rife-Vincent窗的旁瓣特性,提出了基于Rife-Vincent窗频谱校正的tanδ测量方法,运用多项式拟合求出了计算简单、实用的校正公式,推导了介质损耗角及tanδ的计算式,并设计了基于AD73360L+ADSP-BF531+PIC32MX460F512L架构的介质损耗因数测量系统.仿真和实测结果表明,Rife-Vincent窗函数可有效抑制频谱泄漏,基于Rife-Vincent窗的频谱校正方法克服了谐波畸变干扰、电网频率波动、采样时长变化及白噪声对tanδ测量的影响,且设计实现简单,测量结果精确、稳定.介质损耗因数测量系统的应用实践证明了本文方法的正确性.

基于纵–横向误差匹配的联合降损基线计算方法

电网降损节能效果的量化评估需在统计期内将降损措施实施前后的电网损耗水平相比较。降损措施实施后,实施前的电网损耗水平即基线便难以确定,提高基线计算精度成为降损量化评估中亟待解决的问题。根据国际节能规程对降损基线定义,首先提出基于马尔科夫链的纵向降损基线改进计算方法和基于指数平滑法的横向降损基线改进计算方法,以降低计算误差;然后进行两种改进方法之间的参数匹配,并将匹配后的计算结果加权结合,得到纵–横向联合降损基线,互补纵向和横向网损数据规律性差异,进一步提高计算精度。算例分析验证了该方法能够有效降低统计期内降损基线的计算误差。

基于改进动态线损估计法的超差智能电表识别

针对传统抽检电能表方法存在的精度低、工作量大、效率差等问题,提出一种电能表误差估计新方法。首先,对所收集的配电台区电表日电量数据进行筛查,标识出轻(空)负载数据。接着利用改进动态线损估计算法判断台区是否存在突变超差电表。然后,利用迭代算法缩小可疑电表数量。最后,采用聚类算法和相关性系数定位突变超差电表;设定日均误差电量超量阈值来定位缓变超差电表。通过2个不同规模的配电台区电表数据验证所提方法在缓变和突变超差电表检测上的有效性。与限定记忆最小二乘法、动态线损结合FMRLS的算法相比,所提方法误差估计精度高,误检率仅为10.6%,依靠每日一笔的电量数据就可以得到较好的误差估计结果。

卫星网络中基于丢包区分的TCP跨层改进

为解决TCP-Casablanca算法在卫星网络中无错误控制机制的问题,提出一种适合卫星网络的新算法——BQM_Sat。该算法在丢包区分方法的基础上,根据ACK的反馈情况跨层判断信道误码状况,并实现物理层调制方式的跨层自适应,可满足传输系统对于发送速率或抗噪性能的要求。仿真结果表明,BQM_Sat算法能提高卫星网络的吞吐量及链路的带宽占用率,保证网络的稳定性。

基于改进动态线损估计的智能电表误差估计方法

针对智能电表抽检方式存在效率低下、人力成本高、实时性差、难以全面覆盖的问题,本文提出一种基于改进动态线损估计的智能电表在线误差估计方法。首先,考虑负荷类型对线损估计的影响,对动态线损估计模型进行改进,使模型获取的误差估计值更接近真实值;然后,利用带遗忘因子的递推最小二乘法求解改进动态线损模型,获取智能电表误差估计结果;最后,通过仿真及实际数据验证所提方法的有效性。结果表明,与固定线损模型、动态线损模型对比,本文所提方法的检测准确率更优。

变步长BLSTM集成学习股票预测

提出采用变步长双向长短期记忆网络(BLSTM)集成学习方法学习历史数据中股票价格变动的规律.针对股票涨跌变化的预测改进均方误差(MSE)损失函数,采用简易的模拟交易盈利评价指标以更好地度量预测模型在金融市场中的期望表现.通过前10～50步长的数据训练BLSTM,预测下1min各股票的涨跌变化.实验结果验证了不同数据预处理下,改进损失函数的有效性及变步长集成方法相对于单一网络的有效性.

方差未知时两个正态总体均值序条件下的估计量

讨论了两个正态总体均值在序条件下的改进估计量,样本均值是期望的极大似然估计量,当期望满足序条件且方差未知时,用方差的极大极小估计量代替方差得到了关于期望的一类估计量,此类估计量改进了样本均值.

一起非全相保护装置误动作事故分析研究

非全相保护是确保开关全相运行的重要保障。文章介绍了一起因直流失地导致的非全相保护误动作事故,通过现场检查、故障录波等手段,确认了事故发生的原因是直流失地、接线错误以及继电器功率过小。通过分析该起事故,提出了合理的改善和防范措施,以杜绝该类事故的发生。

基于稀疏优化的智能电表误差估计方法

【目的】利用改进动态线损和稀疏优化方法研究智能电表运行误差估计。【方法】首先,考虑电表误差的稀疏性,加入稀疏正则项,对动态线损模型进行改进,提高误差估计的精准度;进一步地,利用交替方向乘子法改进设计迭代算法,交替求解改进动态线损模型,获取智能电表误差估计结果。【结果】利用Matlab和实际数据进行数值仿真实验,验证所提方法的有效性。【结论】通过分析线损率与计量误差估计的耦合关系,提高了误差估计的精度。与动态线损模型对比,本文所提方法的检测准确率更优。