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计及需求响应的含电-氨-电环节综合能源系统多时间尺度电-热联合调度 被引量：3
1
作者 彭宏香 陈曦 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期109-117,共9页
电力系统中太阳能和风能等可再生能源的渗透率普遍提高,为了促进可再生能源发电的消耗,减少综合能源系统(IES)的碳排放,提高系统运行的经济性,提出一种计及需求响应的含电-氨-电环节综合能源系统调度模型。该模型利用电转氨(P2A)模块和... 电力系统中太阳能和风能等可再生能源的渗透率普遍提高,为了促进可再生能源发电的消耗,减少综合能源系统(IES)的碳排放,提高系统运行的经济性,提出一种计及需求响应的含电-氨-电环节综合能源系统调度模型。该模型利用电转氨(P2A)模块和固态氧化物氨燃料电池(ASOFC)提高IES消纳风电水平并参与系统的电热联供。在此基础上,根据负荷侧需求响应资源的形成机理,建立日前、日内低碳经济运行模型;同时,对含电-氨-电环节的综合能源系统内部能量耦合关系进行分析,提出一种基于源-荷协调的快慢时间尺度电热联合调度方法。基于CPLEX求解器的算例分析与对比结果表明,所提出的含电-氨-电环节的IES调度模型及其调度方法能够有效缓解弃风现象,在保证系统运行经济性的同时降低了系统碳排放量。 展开更多
关键词 可再生能源 电转氨 固态氧化物氨燃料电池 电-热-氨耦合关系模型 热电联供 电力调度
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面向海量数据场景的生成对抗网络推荐算法 被引量：1
2
作者 王庆刚 陈华春 张林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期71-75,共5页
海量数据中往往包含复杂的用户行为模式、物品属性以及它们之间的关系,这些关系通常具有非线性的特点。传统的生成对抗网络(GAN)在处理序列数据时可能面临非线性建模的挑战。为有效捕捉用户的长短期兴趣变化,丰富内容多样性,并提升在海... 海量数据中往往包含复杂的用户行为模式、物品属性以及它们之间的关系,这些关系通常具有非线性的特点。传统的生成对抗网络(GAN)在处理序列数据时可能面临非线性建模的挑战。为有效捕捉用户的长短期兴趣变化,丰富内容多样性,并提升在海量数据场景下的处理能力和稳定性,提出一种面向海量数据场景的生成对抗网络推荐算法。长短期记忆(LSTM)网络以用户对数据场景的行为模式作为输入,输出用户感兴趣的数据场景的长短期动态序列。文中将LSTM与GAN相结合,形成L-GAN推荐模型。在该模型中,LSTM输出的长短期动态序列被输入到生成对抗网络的生成器中,通过优化损失函数生成类似真实数据场景的假样本。将假样本与真实数据场景一同输入到判别器中,通过其目标函数甄别真伪。生成器与判别器经过反复较量与训练,形成精准的推荐网络,最终输出符合用户兴趣的数据场景推荐列表。实验结果表明,所提算法在处理海量数据场景时能够准确捕捉用户的需求,进行高效且全面的个性化推荐。 展开更多
关键词 海量数据场景 生成对抗网络 长短期记忆网络 推荐算法 动态序列 个性化推荐 目标函数
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关于大坝监测数据质量评价因子及算法研究
3
作者 冯宇扬 李登华 +1 位作者 方博雅 丁勇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期90-96,共7页
大坝监测数据是判断大坝运行安全的主要依据,为了鉴别数据优劣并选择出可信度较高的数据,文中构建一个大坝监测数据质量评价框架。针对测点之间的相关性、监测项目及仪器的特点,利用Kshape算法找出具有强相关性的测点,再通过相对偏移率... 大坝监测数据是判断大坝运行安全的主要依据,为了鉴别数据优劣并选择出可信度较高的数据,文中构建一个大坝监测数据质量评价框架。针对测点之间的相关性、监测项目及仪器的特点,利用Kshape算法找出具有强相关性的测点,再通过相对偏移率、相对平滑率、周期波动程度和精度修正率等评价因子对大坝监测数据进行评价;其次,结合混合蝙蝠算法优化后的长短期记忆网络对大坝监测数据进行分类,构建了大坝监测数据质量评价算法流程。以新疆某大坝监测数据为研究对象进行试验,结果表明所提出的大坝监测数据质量评价算法的准确率为94.33%,可为评价大坝监测数据质量提供有效的解决方法。 展开更多
关键词 大坝监测数据 评价因子 数据质量评价 长短期记忆网络 测点聚类 相关性分析
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协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统 被引量：5
4
作者 马建强 徐太星 《现代电子技术》 2022年第23期177-181,共5页
公共计算机慕课资源量较大,易受到冗余信息的干扰,导致学生需求和学习资源难以匹配,推荐误差较大。为此,文中设计了协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统。该系统使用DAGScheduleX调度引擎,利用控制台绑定不同类型集群调度推荐资源... 公共计算机慕课资源量较大,易受到冗余信息的干扰,导致学生需求和学习资源难以匹配,推荐误差较大。为此,文中设计了协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统。该系统使用DAGScheduleX调度引擎,利用控制台绑定不同类型集群调度推荐资源,在不同用户场景下分解请求源任务。首先通过特征服务平台,将个性化特征信息放入本地磁盘文件中,分析公共计算机慕课资源推荐列表中最大支持度项目集合,计算推荐资源估计参数置信区间,对冗余数据进行分词、去停用词预处理;然后参照用户对资源评分结果搜索最近邻居,通过协同过滤冗余信息获取推荐结果;最后根据利用计算信息相似性得到的评分结果向用户推荐慕课资源。系统测试结果表明,该系统能够提取到78%的公共计算机慕课资源,最大推荐误差为10%,能够为用户提供感兴趣资源。 展开更多
关键词 公共计算机 慕课资源 推荐系统 协同过滤算法 DAGScheduleX调度引擎 置信度 冗余信息 资源评分
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基于多信道协作负载均衡的WSN路由 被引量：2
5
作者 徐晓旭 图雅 《现代电子技术》 北大核心 2019年第9期5-10,共6页
在无线传感网络中,节点的资源限制给路由协议的设计提出了挑战。在高数据率应用场景中,带宽和存储容量成为其主要问题。为此,提出基于多信道协作负载均衡算法(M-CoLBA)的路由协议来提升网络带宽,并避免因队列溢出导致的数据包丢失。M-Co... 在无线传感网络中,节点的资源限制给路由协议的设计提出了挑战。在高数据率应用场景中,带宽和存储容量成为其主要问题。为此,提出基于多信道协作负载均衡算法(M-CoLBA)的路由协议来提升网络带宽,并避免因队列溢出导致的数据包丢失。M-CoLBA协议先利用拥塞感知的动态路由度量均衡流量负载,再依据队列时延选择下一跳转发节点。实验数据表明,与单一信道路由协议(S-CoLBA)和多信道协议(M-HopCount)相比,提出的M-CoLBA协议具有较高的数据包传递率。 展开更多
关键词 M-CoLBA 无线传感网络 路由协议 多信道 负载均衡 队列时延 数据包丢失
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基于联盟区块链的高校数据平台安全共享研究 被引量：7
6
作者 白皓 刘志鹏 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期52-56,共5页
为打破数据孤岛,确保学校各部门之间高校数据共享时不被非法访问,提出一种基于联盟区块链的高校数据平台安全共享方法。在分析联盟区块链模式下高校数据平台共享的技术架构后,设计一种基于联盟区块链智能合约的高校数据平台安全共享机制... 为打破数据孤岛,确保学校各部门之间高校数据共享时不被非法访问,提出一种基于联盟区块链的高校数据平台安全共享方法。在分析联盟区块链模式下高校数据平台共享的技术架构后,设计一种基于联盟区块链智能合约的高校数据平台安全共享机制,此机制使用基于改进RSA加密算法的数据安全共享方法为数据发布方提供数据加密服务,为数据需求方提供数据解密服务。双方的数据共享交易主要由联盟区块链智能合约完成,智能合约按照高校数据共享的加解密信息授权结果、共享约束条件,在无第三方干预的情况下进行数据共享交易。经测试,使用所提方法进行业务数据共享时,提升了数据传输速率,且业务数据非法提取次数为0。 展开更多
关键词 联盟区块链 高校数据平台 安全共享机制 改进RSA加密算法 智能合约 数字孪生技术
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基于多源数据融合分析的地质风险预测算法设计 被引量：1
7
作者 张玮 刘岢 +3 位作者 吴志学 董洁 郭昊 姜鹏浩 《现代电子技术》 北大核心 2024年第22期160-164,共5页
为了准确预测和评估地质工程中存在的风险,设计一种基于多源数据融合分析的地质风险巡检系统。该系统能够综合利用探地雷达、红外传感器等设备采集到的数据信息,通过智能化检测算法快速、准确地识别出地质风险。在预测模型的设计中,提... 为了准确预测和评估地质工程中存在的风险,设计一种基于多源数据融合分析的地质风险巡检系统。该系统能够综合利用探地雷达、红外传感器等设备采集到的数据信息,通过智能化检测算法快速、准确地识别出地质风险。在预测模型的设计中,提出了一种基于SCINet和LSTM的地质风险预测算法。该算法通过前馈神经网络(FFN)来增强多源数据的非线性表示;并且能够利用SCINet在提取多尺度特征方面的优势,引入LSTM使得模型具有捕获长期依赖性的能力,从而提高整体算法的预测精度。实验结果表明,所提出的预测算法能够有效提高对地质风险的识别性能。与GRU和Bi-LSTM等多种识别算法进行的对比实验验证了该算法的优越性,其准确率相比主流的Bi-LSTM提高了15.95%。 展开更多
关键词 地质风险预测 风险巡检系统 多源数据融合 前馈神经网络 SCINet 长短期记忆网络 时间序列特征
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基于物联网技术的光伏阵列数据管理系统设计 被引量：10
8
作者 朱圣杰 王腾龙 +1 位作者 孔智勇 熊文卓 《现代电子技术》 2022年第3期142-147,共6页
为实时在线自动获取光伏阵列各分支的电压、电流、温湿度、水平照度和有效照度等精确值,便于在不影响发电的情况下自动实现对光伏阵列的在线周期性精细检测,以提高光伏电站对发电效率的预测和对异常状况的维护,设计了一种智能光伏电站... 为实时在线自动获取光伏阵列各分支的电压、电流、温湿度、水平照度和有效照度等精确值,便于在不影响发电的情况下自动实现对光伏阵列的在线周期性精细检测,以提高光伏电站对发电效率的预测和对异常状况的维护,设计了一种智能光伏电站数据汇聚管理系统。系统采用模块化设计,可根据实际需要灵活配置传感器,以窄带物联网(NB⁃IoT)和LoRa为通信方式,采用UCOSⅢ嵌入式系统和消息队列遥测传输协议(MQTT)云服务器进行数据传输和存储。系统在配置要求极低的情况下,能保证可靠的数据传输,使多平台的客户端实时查看当前各光伏子阵列的运行情况,优化数据传输及采集速度,实现对各种数据的实时监控,并及时发出预警信息。整体系统易于组装配置,成本低,具有较好的工程指导意义。 展开更多
关键词 光伏阵列 数据融合管理 模块化 实时状态 NB⁃IoT LoRa
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