自适应权重FCM算法研究及在电网故障诊断中的应用

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随着风能、太阳能以及潮汐能等不稳定的新能源日趋深入电力系统,电网的结构日益复杂,给电网故障诊断等相关工作带来了极大的挑战。而数字化与智能化电网的快速发展使得大量的电网历史运行数据和实时运行数据被获取,在大数据的时代背景下,机器学习技术能够更好的获取系统隐含的信息。作为最重要的机器学习算法之一,模糊C均值聚类算法能够在先验知识很少的情况下获取更多的电网信息,是电网系统故障诊断的重要手段之一。特征权重算法对聚类效果有很大的影响,针对传统的特征权重算法忽略了特征项在类内和类别间的分布情况,提出了自适应权重
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专家搞管理工作,专业技术人员转变为管理者是企业发展的必然。特别是对技术密集型的企业来讲,专家做管理工作,不仅会使企业经营管理有声有色,而且能显著提高经济效益。而专家与管理者的思维方式、行为有着本质区别,不同层次的专家到管理者的职能要求、技能要求也有着显著区别。培训作为一种企业行为,依据专家到管理者转变的需要,对专家进行管理知识与技能的传授,让他们从管理的角度进行思维和行动,是最有效的帮助专家到管理
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