【摘 要】
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对多源电力感知终端产生的异构多参量数据进行融合分析,是实现电力物联网下电力目标有效感知的关键。目前,电力多参量融合仍以同构多参量融合和决策级异构多参量融合为主,异
【机 构】
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武汉大学电气与自动化学院,贵州电力科学研究院
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对多源电力感知终端产生的异构多参量数据进行融合分析,是实现电力物联网下电力目标有效感知的关键。目前,电力多参量融合仍以同构多参量融合和决策级异构多参量融合为主,异构、多源的融合及分析技术薄弱,无法满足电力物联网下的异构多参量深度融合需求。该文提出一种适用于电力结构化时序参量和非结构化图像参量的普适性融合框架,可用于电力对象的描述性、预测性或决策性分析。首先考虑电力时序参量的时间和空间特性,将其转换为适用于非线性混沌系统的递归图,从而使其和非结构化电力图像具有相同的描述空间;然后用卷积神经网络对二类参量进行
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