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基于1D-SE-ResNet的含风电电力系统动态分区惯量评估 被引量：1
1
作者 徐艳春 任建新 +2 位作者 宋文宇 席磊 MI Lu 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期119-132,共14页
随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neur... 随着风电机组渗透率的提高,电力系统惯量水平逐年下降。同时,频率响应存在分区特性,以区域为单位评估电力系统惯量更加灵活和准确。因此,提出了一种基于一维压缩激励残差神经网络(one-dimensional squeeze and excitation residual neural network,1D-SE-ResNet)的系统动态分区惯量评估方法。首先,计算频率曲线趋势和数值近似距离,采用k-means聚类方法对系统进行动态分区并由S-C指标确定分区数量。然后,通过增加压缩和激励模块对一维残差神经网络进行改进,为每个通道提供权重从而提升网络性能,采集系统不同惯量水平和负荷扰动下的区域簇中心节点频率和频率变化率数据作为一维特征输入,区域有效惯量为输出,训练网络实现区域惯量评估。最后,在含风电的IEEE 39和IEEE 118系统上进行仿真。结果表明,在动态分区的基础上,训练好的1D-SE-ResNet可实现区域惯量的准确评估。 展开更多
关键词 频率响应特性 系统分区 分区惯量 一维压缩激励残差神经网络 惯量评估
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基于关键帧提取和改进机器学习的语音识别远程教学系统设计 被引量：1
2
作者 邵临光 郝宇刚 张飞 《自动化与仪器仪表》 2025年第2期238-242,共5页
随着信息技术的快速发展和在线教育的兴起,语音识别技术在教学领域的应用日益广泛。在这一背景下,研究提出了一种基于关键帧提取和改进机器学习的语音识别远程教学系统。研究首先对融合一维残差网络和关键帧提取的语音识别教学系统进行... 随着信息技术的快速发展和在线教育的兴起,语音识别技术在教学领域的应用日益广泛。在这一背景下,研究提出了一种基于关键帧提取和改进机器学习的语音识别远程教学系统。研究首先对融合一维残差网络和关键帧提取的语音识别教学系统进行设计,然后研究对基于一维残差网络与关键帧提取的语音识别教学系统结果进行测试。研究结果表明,当使用一维残差网络语音识别模型时,系统在IEMOCAP数据集上的准确率达到60.64%,而在CASIA数据集上更是高达83.51%。由此可知,该语音识别远程教学系统能够更有效地学习和识别更具区分性的特征。 展开更多
关键词 关键帧 机器学习 1d-resnet 语音识别 远程教学
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