【摘 要】
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针对传统方法无法准确识别含高次谐波家用负荷的问题,文中提出了基于V-I轨迹矩阵、功率及高次谐波多特征融合的负荷辨识方法.首先,分析了11种典型家用负荷的V-I轨迹、功率特征以及谐波特征,提出了基于像素图像转换的混合特征矩阵构建方法,将负荷的功率、高次谐波特征通过二进制编码转换与基本V-I像素轨迹相融合,丰富了样本的特征信息;然后以混合特征矩阵作为卷积神经网络的输入,实现了对家用负荷类型的准确识别.算例中,文中所提算法可准确区分功率特征相似但高次谐波含量不同的加热器与吹风机2种负荷,且其对全类型家用负荷的准
【机 构】
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深圳供电局有限公司,广东深圳518048;东南大学电气工程学院,江苏南京210096
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针对传统方法无法准确识别含高次谐波家用负荷的问题,文中提出了基于V-I轨迹矩阵、功率及高次谐波多特征融合的负荷辨识方法.首先,分析了11种典型家用负荷的V-I轨迹、功率特征以及谐波特征,提出了基于像素图像转换的混合特征矩阵构建方法,将负荷的功率、高次谐波特征通过二进制编码转换与基本V-I像素轨迹相融合,丰富了样本的特征信息;然后以混合特征矩阵作为卷积神经网络的输入,实现了对家用负荷类型的准确识别.算例中,文中所提算法可准确区分功率特征相似但高次谐波含量不同的加热器与吹风机2种负荷,且其对全类型家用负荷的准确辨识率超过93%.该算法的应用可为实际中准确排查含高次谐波家用负荷的用电安全隐患提供有力的技术支撑.
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以CNTs-g-CEB、VCM为原料,通过原位接枝聚合反应制备了CNTs-g-PVC,采用拉曼光谱、TGA、透射电镜等方法对其进行了表征,考察了其热性能、太阳光热转换特性和拉伸性能.结果 表明:CNTs成功接枝到了PVC上,且呈现出“海-岛”结构,CNTs在“岛”中呈随机分散状态.CNTs-g-PVC具有出色的热性能、太阳光热转换特性和拉伸性能.相同CNTs含量条件下,CNTs-g-PVC复合材料的性能均优于羧基化CNTs/PVC共混材料.
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