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变电站为中心配电网电压等高线时序态势图片的聚类分析
被引量：
4
1
作者
章坚民
申世伟
+3 位作者
黄晟
陈士云
陈彤
章剑光
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期125-132,共8页
基于电气接线图并按特定图形设计的时序态势图,其图形特征是网络结构、运行方式、接入源荷及各类电气元件行为、量测数据等动态潮流的一种高维融合映射。通过基于刻画态势图片的关键但数量有限的图形特征量的聚类分析,从中获取态势图中...
基于电气接线图并按特定图形设计的时序态势图,其图形特征是网络结构、运行方式、接入源荷及各类电气元件行为、量测数据等动态潮流的一种高维融合映射。通过基于刻画态势图片的关键但数量有限的图形特征量的聚类分析,从中获取态势图中隐藏的规律和有价值的知识。文中提出变电站为中心的配电网电压等高线时序态势图片的特征向量及其计算算法;探索了基于图片特征向量的态势时序图片聚类分析方法,提出了聚类中心图片(典型图片)的图片相似度、时间离散度及其计算算法。以典型日96幅电压态势时序图为案例,介绍了所提方法的效果以及分析结果,并进行了近两个月的长时序图片聚类的初步应用分析。
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关键词
态势感知
时序态势图
图片聚类分析
图片特征向量
图片相似
度
时间离散度
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职称材料
超声分层应变技术评估糖耐量异常患者左心室收缩功能及同步性
被引量：
3
2
作者
吴婷
章春泉
龚良庚
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2021年第9期872-876,878,共6页
目的探讨分层应变技术评价糖耐量异常患者左心室收缩功能及同步性的应用价值。资料与方法选取糖耐量异常患者50例及健康志愿者50例作为对照组,应用超声分层应变技术测定左心室心内膜下心肌纵向应变(GLSendo)、中层心肌纵向应变(GLSmid)...
目的探讨分层应变技术评价糖耐量异常患者左心室收缩功能及同步性的应用价值。资料与方法选取糖耐量异常患者50例及健康志愿者50例作为对照组,应用超声分层应变技术测定左心室心内膜下心肌纵向应变(GLSendo)、中层心肌纵向应变(GLSmid)及心外膜下心肌纵向应变(GLSepi)、左心室整体收缩期纵向应变(GLS)、左心室应变达峰时间(TTP)和应变达峰时间离散度(PSD),分析PSD与GLS的相关性。结果(1)糖耐量异常组与对照组GLSendo[(23.4±1.6)%比(24.4±2.1)%]及GLS[(22.1±1.8)%比(24.3±2.3)%]比较,差异有统计学意义(P均<0.01)。(2)糖耐量异常组前间隔[(360±26)ms比(346±20)ms]、左心室前壁[(363±25)ms比(347±20)ms]、下壁[(361±25)ms比(347±20)ms]、后壁基底段[(361±23)ms比(349±20)ms]TTP较对照组延长(P均<0.01)。糖耐量异常组PSD较对照组高[(32.8±4.5)ms比(28.4±4.0)ms,P<0.01]。糖耐量异常组PSD与GLS绝对值呈负相关(r=-0.612,P<0.01)。结论分层应变技术可以早期敏感地定量分析糖耐量异常患者左心室收缩功能损害的细微变化,PSD评估糖耐量异常患者左心室收缩的同步性有一定的临床价值。
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关键词
超声心动描记术
糖耐量异常
左心室功能
分层应变
应变达峰
时间离散度
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职称材料
基于数据挖掘的新型低压窃电识别方法
被引量：
11
3
作者
程淑亚
蔡慧
+3 位作者
沈海泓
陈含琪
谢岳
王颖
《电测与仪表》
北大核心
2022年第2期68-76,共9页
针对现今反窃电技术往往采用单一算法分析,导致反窃电效果差强人意的现状,文中提出一种针对低压用户窃电的识别方法。剥离台区线损当中的技术线损部分,采用K-means聚类算法对处理过的线损数据进行分析,识别出线损率异常波动或持续偏高...
针对现今反窃电技术往往采用单一算法分析,导致反窃电效果差强人意的现状,文中提出一种针对低压用户窃电的识别方法。剥离台区线损当中的技术线损部分,采用K-means聚类算法对处理过的线损数据进行分析,识别出线损率异常波动或持续偏高的台区,并根据聚类结果定义时间离散度来衡量窃电疑似度。分析异常台区下的用户,通过相关性分析研究单个用户电量变化与其所在台区线损率变化之间可能存在的关系。采用离群点算法和K-means聚类算法对用户的日电量数据进行分析,判断单个用户存在的窃电嫌疑,并确定具体的窃电行为。研究结果表明该方法在考虑单个用户窃电嫌疑的同时兼顾其所在台区的线损率异常波动,可对低压用户的窃电进行更有效地识别,为窃电识别与整治提供了一种新的思路。
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关键词
数据挖掘
窃电
线损
时间离散度
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职称材料
题名
变电站为中心配电网电压等高线时序态势图片的聚类分析
被引量：
4
1
作者
章坚民
申世伟
黄晟
陈士云
陈彤
章剑光
机构
杭州电子科技大学自动化学院
浙江华云信息科技有限公司
国网绍兴供电公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期125-132,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51677047)
浙江省重点自然科学基金资助项目(LZ12E07001)~~
文摘
基于电气接线图并按特定图形设计的时序态势图,其图形特征是网络结构、运行方式、接入源荷及各类电气元件行为、量测数据等动态潮流的一种高维融合映射。通过基于刻画态势图片的关键但数量有限的图形特征量的聚类分析,从中获取态势图中隐藏的规律和有价值的知识。文中提出变电站为中心的配电网电压等高线时序态势图片的特征向量及其计算算法;探索了基于图片特征向量的态势时序图片聚类分析方法,提出了聚类中心图片(典型图片)的图片相似度、时间离散度及其计算算法。以典型日96幅电压态势时序图为案例,介绍了所提方法的效果以及分析结果,并进行了近两个月的长时序图片聚类的初步应用分析。
关键词
态势感知
时序态势图
图片聚类分析
图片特征向量
图片相似
度
时间离散度
Keywords
situation awareness
time-sequence situation picture
picture-based clustering analysis
characteristic vector of picture
picture similarity
time dispersion
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
超声分层应变技术评估糖耐量异常患者左心室收缩功能及同步性
被引量：
3
2
作者
吴婷
章春泉
龚良庚
机构
南昌大学第二附属医院超声科
南昌大学第二附属医院影像中心
出处
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2021年第9期872-876,878,共6页
文摘
目的探讨分层应变技术评价糖耐量异常患者左心室收缩功能及同步性的应用价值。资料与方法选取糖耐量异常患者50例及健康志愿者50例作为对照组,应用超声分层应变技术测定左心室心内膜下心肌纵向应变(GLSendo)、中层心肌纵向应变(GLSmid)及心外膜下心肌纵向应变(GLSepi)、左心室整体收缩期纵向应变(GLS)、左心室应变达峰时间(TTP)和应变达峰时间离散度(PSD),分析PSD与GLS的相关性。结果(1)糖耐量异常组与对照组GLSendo[(23.4±1.6)%比(24.4±2.1)%]及GLS[(22.1±1.8)%比(24.3±2.3)%]比较,差异有统计学意义(P均<0.01)。(2)糖耐量异常组前间隔[(360±26)ms比(346±20)ms]、左心室前壁[(363±25)ms比(347±20)ms]、下壁[(361±25)ms比(347±20)ms]、后壁基底段[(361±23)ms比(349±20)ms]TTP较对照组延长(P均<0.01)。糖耐量异常组PSD较对照组高[(32.8±4.5)ms比(28.4±4.0)ms,P<0.01]。糖耐量异常组PSD与GLS绝对值呈负相关(r=-0.612,P<0.01)。结论分层应变技术可以早期敏感地定量分析糖耐量异常患者左心室收缩功能损害的细微变化,PSD评估糖耐量异常患者左心室收缩的同步性有一定的临床价值。
关键词
超声心动描记术
糖耐量异常
左心室功能
分层应变
应变达峰
时间离散度
Keywords
Echocardiography
Impaired glucose tolerance
Left ventricular function
Layer-specific strain
Peak strain dispersion
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
R541 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
基于数据挖掘的新型低压窃电识别方法
被引量：
11
3
作者
程淑亚
蔡慧
沈海泓
陈含琪
谢岳
王颖
机构
中国计量大学机电工程学院
浙江华云信息科技有公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第2期68-76,共9页
基金
浙江省自然科学基金青年科学基金项目(LQ17E070003)。
文摘
针对现今反窃电技术往往采用单一算法分析,导致反窃电效果差强人意的现状,文中提出一种针对低压用户窃电的识别方法。剥离台区线损当中的技术线损部分,采用K-means聚类算法对处理过的线损数据进行分析,识别出线损率异常波动或持续偏高的台区,并根据聚类结果定义时间离散度来衡量窃电疑似度。分析异常台区下的用户,通过相关性分析研究单个用户电量变化与其所在台区线损率变化之间可能存在的关系。采用离群点算法和K-means聚类算法对用户的日电量数据进行分析,判断单个用户存在的窃电嫌疑,并确定具体的窃电行为。研究结果表明该方法在考虑单个用户窃电嫌疑的同时兼顾其所在台区的线损率异常波动,可对低压用户的窃电进行更有效地识别,为窃电识别与整治提供了一种新的思路。
关键词
数据挖掘
窃电
线损
时间离散度
Keywords
data mining
electricity theft
line loss rate
time discretization degree
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
变电站为中心配电网电压等高线时序态势图片的聚类分析
章坚民
申世伟
黄晟
陈士云
陈彤
章剑光
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2017
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
超声分层应变技术评估糖耐量异常患者左心室收缩功能及同步性
吴婷
章春泉
龚良庚
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于数据挖掘的新型低压窃电识别方法
程淑亚
蔡慧
沈海泓
陈含琪
谢岳
王颖
《电测与仪表》
北大核心
2022
11
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职称材料
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