【摘 要】
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现阶段,随着电网运行规模扩大、新能源并网和交直流耦合对电网产生不利影响以及电网运行信息的巨量增长,使得传统线路故障定位方法无法较好地应对数据规模庞大、故障机理复杂、多时序、多耦合等问题,无法完备地实现精确的故障特性表征,进而实现线路故障精准定位。深度学习网络不需要人为提取特征,能够通过数据样本学习到更为深层的数据特征联系,具有强大的非线性拟合能力,并且随着网络深度的增加学习能力更强。基于此,文章开
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现阶段,随着电网运行规模扩大、新能源并网和交直流耦合对电网产生不利影响以及电网运行信息的巨量增长,使得传统线路故障定位方法无法较好地应对数据规模庞大、故障机理复杂、多时序、多耦合等问题,无法完备地实现精确的故障特性表征,进而实现线路故障精准定位。深度学习网络不需要人为提取特征,能够通过数据样本学习到更为深层的数据特征联系,具有强大的非线性拟合能力,并且随着网络深度的增加学习能力更强。基于此,文章开展了基于深度学习网络的110kV高压配网线路故障定位研究。首先,采用实际配网参数建立了电气仿真模型,通过故障设置获取了故障数据样本,并对数据样本进行了预处理以消除物理量两支差异的影响;其次,在前人的研究基础之上,充分考虑各主流神经网络的特性,提出了基于一维卷积-门控循环单元的高压配网线路故障定位模型;最后,基于数据样本和模型结构对深度网络进行训练,并基于测试样本对所提模型的测距精度进行了计算分析。研究结果显示,使用文章所提模型,线路故障定位的最小偏差仅为0.17m,测试样本的平均偏差为129.6145m;在与另外两个定位模型的对比中发现,文章所提模型均方根误差为0.1691,较对照模型的最大误差0.2720提升了 37.83%;同时,分析发现,过渡阻抗的变化情况对线路故障定位精度没有太大影响,表明了模型能应对过渡阻抗大范围变化情况下的定位问题。研究成果进一步表明了,深度学习网络能够获得深层的数据特征,对提高线路故障测距精度具有积极意义。
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森林土壤碳库是全球生态系统碳库的重要组成部分，对人工林土壤有机碳空间分布及其影响因素进行研究，有助于了解人工林土壤碳汇动态变化规律。以河南省国有登封林场栓皮栎人工林为研究对象，采用系统抽样法在林地内设置186个样地（10 m×10 m）,应用地统计学方法分析了土壤有机碳空间分布特征，构建并使用结构方程模型识别出土壤有机碳主要影响因素。结果表明，栓皮栎人工林土壤有机碳含量平均值为18.59 g/kg
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目的 观察小儿支原体肺炎应用环酯红霉素治疗的临床效果及临床症状改善情况。方法 选取2019年1月—2020年11月福建省福州儿童医院收治的支原体肺炎患儿82例为研究对象，以随机数字表法将其分为研究组和对照组，每组41例。在对症治疗基础上，研究组采用环酯红霉素治疗，对照组采用红霉素治疗，2组均连续用药7 d。比较2组治疗总有效率，治疗前后血清炎性因子水平、免疫球蛋白水平，临床症状改善时间及生活质量评
目的：观察黄芪注射液辅助治疗脓毒症患者的效果。方法：选取78例脓毒症患者为研究对象，按照随机数字表法分为研究组与对照组各39例。对照组给予常规治疗，研究组在对照组基础上给予黄芪注射液治疗，比较两组有创通气时间、无创通气时间、入住ICU时间、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ（APACHEⅡ）评分、全身性感染相关性器官功能衰竭评价（SOFA）评分、T细胞亚群指标（CD3+、CD3+CD4+、CD3+
碳达峰碳中和背景下，研究中国农业净碳汇的时空格局与影响因素对促进农业高质量发展具有重要意义.在测算和分析2002-2021年中国省域农业净碳汇的时空格局变化基础上，利用随机森林模型识别关键影响因素及其非线性响应关系.结果表明：①中国农业呈持续增长的碳盈余状态，多数省份实现碳中和并逐渐偏向高碳盈状态.②净碳汇总量呈由东向西依次递减的分布格局，并存在高值集聚增多、低值集聚减少的向好趋势.③净碳汇强度的
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