【摘 要】
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智能电网是将传统的物理电网技术与现代数字化技术相结合的新型电力系统,而电力采集系统作为进行数据采集和维护的子系统,是智能电网有效运行的重要保障。在现实环境下,采集数据往往存在错误或缺失等情况,这会影响到后期对数据的分析和使用。为了减少此类情况的负面影响,一般考虑从数据存储端和收集端进行处理,即在数据存储端进行数据补全,以及从数据收集端进行故障设备维修。本论文针对这两类方案会涉及的两个子任务,电力时
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智能电网是将传统的物理电网技术与现代数字化技术相结合的新型电力系统,而电力采集系统作为进行数据采集和维护的子系统,是智能电网有效运行的重要保障。在现实环境下,采集数据往往存在错误或缺失等情况,这会影响到后期对数据的分析和使用。为了减少此类情况的负面影响,一般考虑从数据存储端和收集端进行处理,即在数据存储端进行数据补全,以及从数据收集端进行故障设备维修。本论文针对这两类方案会涉及的两个子任务,电力时序数据的缺失补全任务和采集故障维修的派工规划任务,提出了基于深度学习的解决方案。
针对电力时序数据的缺失补全任务,本论文考虑到已有方法中数据独立假设的局限性,提出了一种基于社会感知的时序数据补全算法。该方法通过将时序补全形式化为序列生成任务,对缺失的观察结果和社交环境之间关联性进行了建模。在两个真实世界数据集下的实验表明了本研究提出的方法稳定地超越了11种基准算法。
针对电力采集故障维修的派工规划任务,本论文提出了一种基于集束搜索的启发式规划方法。在此基础上,本论文结合深度神经网络模型对该算法进行了改良,提出了基于深度学习的启发式规划方法。通过实验表明,在集束搜索剪枝时,通过引入深度神经网络估计完整规划的总效用,算法的效果获得了稳定的提高。
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社区建设自20世纪80年代中期开始发展,经历了“社区服务”到“社区建设”再到如今“社区治理”的过程,反映着社区由政府管理过渡到如今公民参与。社会工作者作为社区治理中的主体之一,协作社区治理的其他主体治理社区,其重要性日益明显。但目前,社会工作者协作参与社区治理仍处于起步阶段,其定位、功能乃至专业性仍被质疑。本研究希望探讨在社区治理的背景下,社会工作者协作参与社区治理过程中所可以发挥的功能及应属的定
随着道路交通情况复杂性的提高和车辆数量的增加,仅仅依靠驾驶员来判断安全车距和各种交通情况显得力不从心,为了减轻驾驶员在高速道路上的行车压力,保护驾驶员和车辆的安全,研究安全车距示警方法就具有非常重大的社会和经济意义。 本论文的主要工作成果以及创新点: 1、在采用梯度直方图HOG制作车辆识别的训练集之前,使用了颜色空间归一化过滤图像中的噪声提升了图像处理速度和准确度。为了加快识别速度,提出了图像
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