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题名基于卷积神经网络的燃气表信息自动识别方法研究
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作者
毛莉君
张文灏
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机构
西安培华学院
西安鹏岳电子科技有限公司
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出处
《微型电脑应用》
2024年第2期167-170,共4页
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文摘
提出了一种基于改进的LeNet-5卷积神经网络的识别方法。通过加装摄像头和通信线路的方式,实时采集图像信息,并对图像进行部分预处理。引入Gabor滤波器、ReLU-Softplus函数、SVM分类器等优化传统LeNet-5模型,并根据图像数据的不均衡性,运用Grid Loss函数优化CNN网络,由此,实现燃气表自动化识别方法的构建。在Caffe深度学习框架下进行实验测评,结果表明该方法整体的识别准确性高达99.60%、整个样本集及单幅字码的训练总时间均优于其他识别方法,且对于不完整表码字的识别准确率也达到了99.21%。
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关键词
燃气表信息
自动识别
LeNet-5模型
grid
loss函数
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Keywords
gas meter information
automatic recognition
LeNet-5 model
grid loss function
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名三相并网逆变器减少开关损耗定频模型预测控制方法
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作者
杨勇
林立
谢门喜
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机构
苏州大学城市轨道交通学院
邵阳学院多电源地区电网运行与控制湖南省重点实验室
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出处
《邵阳学院学报（自然科学版）》
2017年第1期69-75,共7页
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基金
国家自然科学青年基金资助项目(51407124)
中国博士后科学基金资助项目(2015M581857)
+2 种基金
苏州市前瞻性应用研究项目(SYG201640)
湖南省科技计划项目(2016TP1023)
湖南省教育厅科学研究重点项目(16A191)
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文摘
针对三相并网逆变器传统模型预测控制输出电压、电流频谱比较分散以及提高三相并网逆变器的效率,提出一种减少开关损耗定频模型预测控制方法。该方法在每一个开关周期采用三个电压矢量,各电压矢量的作用时间与目标函数成反比,实现三相并网逆变器输出电压、电流集中开关频率的整数倍(定频控制);同时,在每一个开关周期有一相的电力电子开关管一直开通或关断,减少了逆变器开关损耗。最后,建立起10 kW三相并网逆变器仿真模型,对所提方法进行了稳态、动态仿真实验。仿真结果表明:所提方法实现逆变器输出电压、电流频谱特性类似空间脉冲宽度调制方法;同时,系统具有很好动态性能。
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关键词
三相并网逆变器
模型预测控制
减少开关损耗
目标函数
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Keywords
three-phase grid-connected inverters
model predictive control
reducing switching losses
cost function
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于大数据技术的智能电网异常入侵动态检测方法
被引量：5
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作者
李建泽
朱明星
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机构
国网蚌埠供电公司
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出处
《电子设计工程》
2024年第5期169-173,共5页
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文摘
为避免异常入侵信息过度占据电网存储环境,方便智能电网主机对入侵参量的动态检测与处理,提出基于大数据技术的智能电网异常入侵动态检测方法。在大数据处理架构中,确定异常行为指征的取值范围,联合已获取数据样本,求解入侵风险系数的计算结果,完成基于大数据技术的入侵信息处理。根据动态检测目标定义式,计算威胁性度量指标的具体数值,通过构建损失函数的方法,实现智能电网异常入侵信息的动态检测。对比实验结果表明,应用所提方法后,入侵信息在电网环境中的存储总量低于35%,符合动态处理电网异常入侵信息的应用需求。
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关键词
大数据技术
智能电网
入侵检测
异常指征
风险系数
损失函数
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Keywords
big data technology
smart grid
intrusion detection
abnormal indication
risk coefficient
loss function
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于径向基函数的电网不平衡线损预测方法
被引量：5
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作者
刘江坤
聂东明
夏辉
汪亮
王楠
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机构
国网安徽省电力公司望江县供电公司
北京中电普华信息技术有限公司
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出处
《电子设计工程》
2023年第23期157-160,166,共5页
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文摘
电网线损预测关系到电力公司发电工作计划的制定和实施。当前线损预测方法更适用于长期预测,在三相不平衡产生的线损预测应用中误差较大。针对上述问题,提出一种基于径向基函数的电网不平衡线损预测方法,该研究中通过DEMATEL选出电网不平衡线损影响指标,通过均方根电流法计算电网不平衡线损;将径向基函数作为输入(线损影响指标)和输出(电网不平衡线损)之间的“桥梁”,建立二者之间的映射关系模型,实现电网不平衡线损预测。结果表明,与基于LSSVM的预测方法、基于双模调频分解的预测方法、基于K-means线性回归的预测方法相比,应用所研究预测方法,EA值(0.1526×10^(4)kVar·h)和EC值(1.6358×10^(4)kVar·h)更低,说明所研究预测方法的准确性更高。
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关键词
径向基函数
电网不平衡线损
线损影响指标
映射关系模型
预测方法
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Keywords
radial basis function
unbalanced line loss of power grid
line loss impact index
mapping relation model
prediction method
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分类号
TN635.2
[电子电信—电路与系统]
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题名基于卷积神经网络的主网继电保护在线整定方法
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作者
杨中哲
吕彦伯
陈佳
金王磊
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机构
国网上海奉贤供电公司
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出处
《河南科技》
2024年第16期13-16,共4页
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文摘
[目的]受主网故障状态的多样性和整定规则的适应性影响,继电保护的闭环阶跃响应振幅难以得到有效控制,为此,提出了基于卷积神经网络的主网继电保护在线整定方法。[方法]将主网中的同种保护功能涉及的定值变量作为一个集合,并构建主网继电保护在线整定数学模型。在开展具体的主网继电保护定值设置阶段,引入卷积神经网络,利用损失函数,计算在随机梯度下降机制下的最优正则化继电保护定值。[结果]测试结果表明,该方法测试的电网继电保护在闭环阶跃响应的振幅在50 s以内实现了快速收敛,且相较于对照组而言更加平稳。[结论]该方法在闭环阶跃响应方面取得了显著的优势,不仅提高了系统的收敛速度,而且改善了系统的振幅稳定性。有助于提升电网继电保护系统的运行效率和可靠性,具有实际的应用价值和推广潜力。
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关键词
卷积神经网络
主网继电保护
在线整定
数学模型
定值设置
损失函数
随机梯度
最优正则化
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Keywords
convolutional neural network
main grid relay protection
on-line setting
mathematical model
set the value
loss function
stochastic gradient
optimal regularization
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分类号
TP262
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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