【摘 要】
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针对人工方法受到配网动态环境影响,导致信息筛选查全率低和挖掘误差大的问题,提出了停电范围内配网设备信息智能挖掘系统设计.动态分析和实时分析停电情况,设计系统硬件结构,由此构建空间数据引擎,为存储系统所需的关系表或XML文档创建数据库,以优化数据库性能.应用Apriori计算方法对停电范围内配网设备中信息传输通道分类,从而更好识别和分类信息,通过Map/Reduce并行编程模型,将大规模计算任务扩展到无限规模机器集群上完成数据归一,由此完成挖掘系统设计.通过实验可知,该系统最高查全率为93％,最高信息挖掘误
【机 构】
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国网湖南供电服务中心(计量中心),湖南长沙410007;国网湖南省电力有限公司,湖南长沙410004;国网湘西供电公司,湖南吉首416000;北京恒泰实达科技股份有限公司,北京100194
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针对人工方法受到配网动态环境影响,导致信息筛选查全率低和挖掘误差大的问题,提出了停电范围内配网设备信息智能挖掘系统设计.动态分析和实时分析停电情况,设计系统硬件结构,由此构建空间数据引擎,为存储系统所需的关系表或XML文档创建数据库,以优化数据库性能.应用Apriori计算方法对停电范围内配网设备中信息传输通道分类,从而更好识别和分类信息,通过Map/Reduce并行编程模型,将大规模计算任务扩展到无限规模机器集群上完成数据归一,由此完成挖掘系统设计.通过实验可知,该系统最高查全率为93％,最高信息挖掘误差为0.15,为信息智能挖掘提供精准挖掘技术.
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传统的低压窃电行为辨识方法的特征参数优化能力较弱,导致其辨识能力较差.为解决此问题,基于离群数据挖掘设计了一种新的低压窃电行为辨识方法.通过密度聚类方法分析不同方向的用电模式,在分析离群距离的基础上,挖掘不同的离群数据点,并设定评价矩阵,从而提取离群阈值.基于此分析窃电行为的可能性,进而完成对低压窃电行为的有效辨识.实验结果表明,该方法能够有效提高特征参数的优化能力,增强了对低压窃电行为的辨识效果.
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针对传统停电检修管控方法具有停电时间长、完成率低的问题,文中基于多智能体强化学习,设计了一套分布式停电检修管控系统的设计方案.在对停电检修系统进行充分研究的基础上,建立基于最近观察的环境生成函数模型,并使用多智能体强化学习预测模型完成了对异常模式的准确识别.采用电网拓扑结构技术对管控软件进行架构,基于标准化的电网模型提出了UML-SVG-XML的电网数据处理流程,以支持分布式的异常检测.通过实验分析可发现,在小样本强化学习模型训练的基础上,该系统可以对电网内部的故障实时隔离且成功率较高.
各航空企业的物流系统普遍存在数据集中存储、易受攻击且安全性低的问题,而结合区块链技术构建物流平台可以有效解决这一问题.文中基于区块链技术,将信息分布处理、链式存储、认证机制、智能合约应用于数据库搭建和订单状态转换,达到了物流平台去中心化的设计目的.在平台设计的过程中,由编写的网页及两个客户端采集并展示信息,后台信息按照权限等级分别存储于数据库和区块链.数据库的读写主体采用共识机制认证,由智能合约实现.航空物联网使得各个物流环节的完成信息可以实时传送至区块链中,触发订单状态修改的智能合约,直至完成订单、转移
为解决建筑供配电系统电能利用率过低的问题,实现对建筑能耗量的精准控制,提出基于高斯过程回归的零能耗建筑供配电系统参数优化方案.以单调谐滤波器作为核心谐波输出元件,按需计算供配电网络的潮流量与目标约束条件,完成对零能耗建筑供配电系统的谐波特性分析.在此基础上,对各项供配电数据进行预处理,通过选择核函数的方式,确定必要的高斯回归参数,实现基于高斯过程回归的零能耗建筑供配电系统参数优化与处理.与传统供配电系统参数处理手段相比,优化后方案能承载的电能传输量更大,而所需消耗的能量却相对较少,可有效解决配电系统电能利
目前提出的电力负荷预测系统对电力负荷的辨识率较低,导致预测时间过长.基于数据挖掘,设计一种新的电力负荷预测系统,通过数据源层、数据连接层、数据库层、数据挖掘层、系统应用层、集成层、用户层组成系统硬件结构,由IT20154芯片实现电力负荷数据预处理.软件设定归类、合并、维系和总结4项功能,通过输入、生成、推理、干预,实现电力负荷预测流程.实验结果表明,基于数据挖掘的电力负荷预测系统能够有效提高辨识率,降低预测时间.
针对轨道车辆运维操作过程中技术信息的可移植性,结合对交互式运维文件开发应用的关键技术——SGML&XML以及运维文件编制技术路线分析,通过轨道车辆运维文件编制示例的试验,得出基于IETM平台的轨道车辆运维文件编制方法,其可以为轨道车辆检修及运维操作提供技术支持,能够有效提升轨道车辆检修的效率,在实际应用中具有一定的推广价值.
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