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基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类
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作者 梁凌宇 黄文琦 +1 位作者 袁红霞 赵翔宇 《电子设计工程》 2024年第8期96-100,共5页
非侵入式电力负荷监测可在不改变电路结构时,确定电力系统负荷状态。通过分类电力负荷数据能够对电力用户行为进行分析,但因电力负荷数据量多、种类复杂,导致分类误差率较高,无法达到数据融合要求。为此,提出了基于大数据分析的非侵入... 非侵入式电力负荷监测可在不改变电路结构时,确定电力系统负荷状态。通过分类电力负荷数据能够对电力用户行为进行分析,但因电力负荷数据量多、种类复杂,导致分类误差率较高,无法达到数据融合要求。为此,提出了基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类。通过收集电力负荷信息,构建电力负荷数据分解算法,并利用分解算法建立非侵入式电力负荷数据分解数学模型。根据该模型对已处理好的电力负荷数据进行分解,利用大数据挖掘技术的k均值聚类法和随机森林算法,实现了对非侵入式电力负荷数据的分类。实验结果表明,基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类方法可以有效确定电力负荷数据的类型,暂态负荷数据分类误差率低于5%,稳态负荷数据分类误差低于0.30%,满足电力负荷数据分类的要求。 展开更多
关键词 大数据分析 非侵入数据 电力负荷 数据分类
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基于最大流算法的电力负荷坏数据辨识系统
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作者 曾俊然 王长伟 +2 位作者 陈雪 黄文琦 梁凌宇 《电子设计工程》 2024年第2期89-92,97,共5页
用电负荷坏数据会对电力供电产生很大的破坏性,为了提高对电力负荷坏数据的检测能力,设计基于最大流算法的电力负荷坏数据辨识系统。硬件主要包括采集器、处理器、信号识别器三部分,采集器在高压电池侧边需要放置微控制单元,处理器将波... 用电负荷坏数据会对电力供电产生很大的破坏性,为了提高对电力负荷坏数据的检测能力,设计基于最大流算法的电力负荷坏数据辨识系统。硬件主要包括采集器、处理器、信号识别器三部分,采集器在高压电池侧边需要放置微控制单元,处理器将波形数据转换为数字信息实现控制。信息识别器的连接结构为阅读芯片与单片机的输入端口互相连接,单片机的输出端口与通信状态显示屏相互连接,载波发生器与调制器相互连接。利用最大流算法建立拓扑模型,在电力系统网络流中,采用中心性指标完成对点到边、边到点、点到点、边到边之间的电力数据划分,利用最大流算法对坏数据完成辨识。实验结果表明,所设计系统可以确保电网受到攻击后剩余流量高于95%,辨识准确率高于90%。 展开更多
关键词 最大流算法 电力负荷 负荷坏数据 坏数据辨识 辨识系统
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基于差分分解的有源配电网网供负荷预测方法
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作者 胡壮丽 罗毅初 +2 位作者 刘斌 黄文琦 梁凌宇 《电子设计工程》 2024年第2期116-119,124,共5页
有源配电网在网供负荷预测过程中,容易受到天气突变影响,导致负荷预测结果不精准。为此,提出了基于差分分解的有源配电网网供负荷预测方法。采用差分分解方法,将负荷序列分解成负荷保持序列和负荷差分序列,使预测过程聚焦于序列的变化... 有源配电网在网供负荷预测过程中,容易受到天气突变影响,导致负荷预测结果不精准。为此,提出了基于差分分解的有源配电网网供负荷预测方法。采用差分分解方法,将负荷序列分解成负荷保持序列和负荷差分序列,使预测过程聚焦于序列的变化。根据时间序列间的相似度计算结果,评估预测负荷序列与实际负荷序列的相似程度,构建误差补偿模型,控制网供负荷预测。实验结果表明,在正常和连续降雨天气下,该方法负荷预测精准度最大值分别为95%、92%,说明使用该方法能够得到精准的预测结果。 展开更多
关键词 差分分解 有源配电网 LSTM神经网络 负荷预测
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基于生成对抗网络的校园总平布局生成式设计探索--以小学校园为例 被引量:9
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作者 邓巧明 林文强 +1 位作者 刘宇波 梁凌宇 《世界建筑》 2021年第9期115-119,136,共6页
总平布局设计是方案设计前期的重要环节,需要综合考虑用地条件、功能需求和设计规范等多种因素的要求与制约。本文以小学校园总平布局设计作为切入点,从设计的逻辑思维过程与机器学习算法模型特点入手,探讨利用生成对抗网络(GAN)的机器... 总平布局设计是方案设计前期的重要环节,需要综合考虑用地条件、功能需求和设计规范等多种因素的要求与制约。本文以小学校园总平布局设计作为切入点,从设计的逻辑思维过程与机器学习算法模型特点入手,探讨利用生成对抗网络(GAN)的机器学习的理念与方法,提出了实现基于特定用地条件的校园总平布局设计自动生成的思路与方法。通过对生成结果定性与定量相结合的分析,本文发现充分结合建筑设计专业思维与任务特点构建生成对抗网络能够获得比普通网络更好的总平布局生成效果。 展开更多
关键词 机器学习 生成对抗网络 布局设计 生成式设计 小学校园
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一种实现可控出行的智慧交通解决方案
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作者 梁凌宇 《通讯世界》 2019年第7期340-341,共2页
发展智能交通系统是各大城市解决交通拥堵问题的重要战略.目前结合新兴人工智能、大数据、5G技术的智能交通解决方案已经成为研究和工程应用的热点.但目前的技术方案无法精准满足个人出行需求,无法实现可控出行.本文提出了一种在L5级别... 发展智能交通系统是各大城市解决交通拥堵问题的重要战略.目前结合新兴人工智能、大数据、5G技术的智能交通解决方案已经成为研究和工程应用的热点.但目前的技术方案无法精准满足个人出行需求,无法实现可控出行.本文提出了一种在L5级别无人驾驶实现前的解决方案,并创新性的把先进的交通流预测技术、导航技术、互联网+数据以及合理的商业模式结合,在很大程度上解决了前面所提出的问题,而且可以作为实现MaaS(Mobility-as-a-Service,"出行即服务")的重要基础. 展开更多
关键词 交通流预测 MaaS人工智能 无人驾驶
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