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基于主从机分流的流程生产安全监测数据流调度方法
1
作者 张伟 张业成 +1 位作者 张充 赵挺生 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期2175-2183,共9页
流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控... 流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控决策的及时性和准确性。为此,针对典型流程生产场景的安全风险因素,明确其传感器部署方案及无线传感网络数据传输架构,提出基于主从机分流的安全监测数据流调度机制和方法,采用数据的拥堵指数与频率异常指数作为数据流性能评估的主要指标。以化工聚合反应釜为工程场景,检验了当反应釜数量和安全监测数据量增加时启动从机为主机分担数据流量后的性能改进,有利于保障安全监测数据有序传输和风险控制的有效性。 展开更多
关键词 流程生产 无线传感网络 安全监测 信道负载 数据流调度
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基于网络大数据的办公建筑楼面活荷载调查方法研究
2
作者 陈隽 吴文瀚 +2 位作者 窦凯 徐迟 李杰 《土木工程学报》 北大核心 2025年第6期1-9,共9页
荷载取值是结构设计的基本前提,也是当前研究的薄弱环节。传统采用的抽样入户称重的方式调查建筑物活荷载,存在效率低、成本高、周期长、时效性差、干扰住户隐私以及大件物品现场称重困难等问题,严重制约了活荷载建模研究。为此,提出基... 荷载取值是结构设计的基本前提,也是当前研究的薄弱环节。传统采用的抽样入户称重的方式调查建筑物活荷载,存在效率低、成本高、周期长、时效性差、干扰住户隐私以及大件物品现场称重困难等问题,严重制约了活荷载建模研究。为此,提出基于网络大数据的办公建筑持久性活荷载新型研究方式:通过二手房产交易平台的3D看房功能,首先确定房间尺寸、家具种类及数量,进而利用图片及商标等多源异构数据,结合网络爬虫获得建筑物室内物品的重量。采用新方法在全国范围内调查了7个城市的1883个房间,总建筑面积约90000m^(2)。据此建立了设计基准期T=50年时持久性活荷载任意时间和最大值的概率分布模型,并通过Turkstra组合规则得到办公活荷载标准值,与荷载规范给出的标准值进行对比表明了基于网络大数据的建筑活荷载调查方法的可行性。 展开更多
关键词 持久性活荷载 活荷载调查 楼面活荷载 大数据
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高维变量下电力系统不确定性分析的快速Nataf变换方法
3
作者 汤奕 王洪儒 《电网技术》 北大核心 2025年第7期2671-2679,I0003-I0005,共12页
电力系统中不确定性变量如新能源、负荷,易受到气象、人类活动等相似因素的影响而产生变化上的相关性,是电力系统不确定性分析面临的关键挑战之一。Nataf变换是电力系统不确定性分析中处理相关性的基本范式之一,但存在计算效率问题,在... 电力系统中不确定性变量如新能源、负荷,易受到气象、人类活动等相似因素的影响而产生变化上的相关性,是电力系统不确定性分析面临的关键挑战之一。Nataf变换是电力系统不确定性分析中处理相关性的基本范式之一,但存在计算效率问题,在高维电力系统应用中耗时可长达数小时。为提升Nataf转换的计算效率,提出了一种快速Nataf计算方法,通过数据驱动技术从历史计算数据提取相关系数的映射规律,将其继承到新的Nataf计算应用中以实现新计算应用的加速。为保证数值的精确性,该方法在保留传统数值逼近法的核心原理之上,对其中的初值点和积分环节进行针对性优化,实现了数值方法的精确性和数据驱动方法的快速性的结合。为解决不确定性变量边缘分布类型对Nataf计算结果的影响,采用了多阶统计矩来向量化异质概率分布特征,使得异质概率分布的数据经验可进行融合。所提出的快速Nataf方法在应用时,可在保障同数值方法计算精度的基础上加速计算流程达95%以上,可为大型电力系统不确定性分析缩减计算时间和计算成本带来显著增益。 展开更多
关键词 不确定性分析 Nataf 电力系统 新能源 负荷 数据驱动
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基于数据分解的多区域个性化联邦负荷预测方法 被引量：1
4
作者 焦润海 褚佳杰 +1 位作者 李俊良 张炜杰 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第5期1691-1703,I0005,共14页
开放电力市场中的小规模主体由于缺乏数据导致负荷预测准确度低,联邦学习在保证数据隐私前提下利用多方数据训练得到考虑多方共性的全局模型,但该模型由于忽略了个性特征无法保证在每个参与方都达到最优预测效果。为此,提出一种基于数... 开放电力市场中的小规模主体由于缺乏数据导致负荷预测准确度低,联邦学习在保证数据隐私前提下利用多方数据训练得到考虑多方共性的全局模型,但该模型由于忽略了个性特征无法保证在每个参与方都达到最优预测效果。为此,提出一种基于数据分解的多区域个性化联邦负荷预测方法(personalized federated multi-region load forecasting method based on data decomposition,pFedD)。首先,对原始负荷数据序列分解得到包含不同数据特征的本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF);其次,中央服务器根据信号过零率将所有IMF分为高频、低频和趋势分量;最后,根据分量相关性分析,客户端将高频和趋势分量作为个性化分量进行本地模型训练,将低频分量作为联邦分量参与全局模型训练。在中国北方10个地区的真实负荷数据上进行实验,结果表明,pFedD的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为3.09%,比经典的联邦平均(federated averaging,FedAvg)方法降低了1.67%。 展开更多
关键词 负荷预测 联邦学习 个性化 数据分解 分量选择
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基于动态融合注意力机制的电力负荷缺失数据填充模型
5
作者 赵冬 李亚瑞 +1 位作者 王文相 宋伟 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期111-118,共8页
为了提高电力负荷数据的缺失值填充精度,保障后续数据分析与应用的高效进行,首先,提出一种基于动态融合注意力机制的填充模型(DFAIM),该模型由注意力机制模块和动态加权融合模块构成,通过注意力机制模块的两种不同注意力机制挖掘特征与... 为了提高电力负荷数据的缺失值填充精度,保障后续数据分析与应用的高效进行,首先,提出一种基于动态融合注意力机制的填充模型(DFAIM),该模型由注意力机制模块和动态加权融合模块构成,通过注意力机制模块的两种不同注意力机制挖掘特征与时间戳之间的深层关联;其次,通过动态加权融合模块将可学习的权重赋予注意力机制模块的两个输出以得到特征表示;最后,利用特征表示来替换缺失位置的值,从而得到准确的填充结果。使用纽约市某地区的气象及负荷数据集及UCI电力负荷数据集对提出的模型进行验证,实验结果表明:相较于统计学、机器学习和深度学习填充模型,DFAIM在评价指标MAE、RMSE和MRE上均具有一定优势。 展开更多
关键词 缺失值填充 注意力机制 电力负荷 时序特征
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面向深度学习的数据存储技术综述 被引量：1
6
作者 贺巩山 赵传磊 +2 位作者 蒋金虎 张为华 陈左宁 《计算机学报》 北大核心 2025年第5期1013-1064,共52页
随着数据总量和计算能力的不断提升,以深度学习和大模型为代表的人工智能技术获得了迅速的发展,并成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。然而,随着GPU等加速器运算速度的提高,数据存储已经成为了深度学习训练和推理的主要瓶颈之一... 随着数据总量和计算能力的不断提升,以深度学习和大模型为代表的人工智能技术获得了迅速的发展,并成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。然而,随着GPU等加速器运算速度的提高,数据存储已经成为了深度学习训练和推理的主要瓶颈之一,主要表现为:(1)数据集的规模快速增长,无法完全缓存在内存中;(2)若无额外处理,数据集主要由小文件组成。在每轮训练中,训练任务会随机读取训练集中的文件;(3)与GPU等加速器相比,存储设备的带宽增长缓慢,二者之间的差距正在不断变大;(4)模型参数和中间数据等模型状态非常大,经常超过GPU等加速器的存储容量,出现了内存墙的问题;(5)为了实现容错,训练任务通常会执行检查点操作,保存最新的模型状态,但这引入了较高的性能开销。因此,面向人工智能(尤其是深度学习)的数据存储技术成为了热门的研究领域,受到了学术界和工业界的广泛关注。本文首先介绍了深度学习的相关背景,包括流程、模型以及分布式训练。其次,本文总结了深度学习的数据特点,包括数据集和模型的规模与类型,以及数据准备(包括数据加载和数据预处理)和模型计算(包括模型训练和模型推理)的数据访问模式。接着,本文分析了深度学习在数据加载、数据预处理以及模型计算阶段的数据存储需求,提出了面向深度学习的数据存储技术研究框架。然后,本文梳理了现有的相关工作,并根据针对的阶段不同将其分为3类:(1)面向数据加载的存储优化技术关注于如何加速数据加载阶段,包括数据集存储格式、数据集存储系统、数据集缓存系统以及数据加载器;(2)面向数据预处理的存储优化技术关注于如何加速数据预处理阶段,包括数据预处理流水线、分离式数据预处理、数据预处理缓存以及近存储数据预处理;(3)面向模型计算的存储优化技术关注于如何加速模型计算阶段,包括模型状态存储技术、模型训练容错技术、模型存储系统以及性能测试与分析工具。最后,本文讨论了现有工作存在的问题,提出了未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 数据存储技术 数据加载优化 数据预处理优化 模型计算优化
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混合云中面向多目标的工作流数据放置策略 被引量：2
7
作者 林兵 汪昕隆 +2 位作者 苏明辉 郑裕恒 卢宇 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期219-234,共16页
针对混合云环境下工业软件工作流的数据放置问题,如何在保证数据安全的前提下平衡用户和服务提供商的利益,综合考虑数据的传输时延,工业软件工作流执行代价以及数据中心间的负载是一个重要的挑战。为此,提出一种安全等级分级机制,并设... 针对混合云环境下工业软件工作流的数据放置问题,如何在保证数据安全的前提下平衡用户和服务提供商的利益,综合考虑数据的传输时延,工业软件工作流执行代价以及数据中心间的负载是一个重要的挑战。为此,提出一种安全等级分级机制,并设计出一种基于改进的多目标优化进化算法(IO-MOEA)的数据放置策略。该策略在传统非支配排序遗传算法(NSGA-II)中对选择算子进行自适应改进,提高了算法的收敛性和种群的多样性,之后结合熵权法和理想解相似性排序偏好技术(TOPSIS)法,客观评估Pareto最优解集中解的优劣,从而找到最佳方案。实验结果表明,所提算法能够有效降低工业软件工作流传输时间和执行代价,同时兼顾数据中心间的负载均衡。相比于改进前的算法,改进后的IO-MOEA算法在超平面指标上提高了约3%~19%,在空间指标上改善了11%~21%。 展开更多
关键词 云计算 工业软件工作流 多目标优化 数据放置 负载均衡
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基于电能质量监测数据的电压暂降敏感负荷识别 被引量：2
8
作者 张逸 张良羽 +2 位作者 陈锦涛 姚文旭 陈敏 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第2期176-184,共9页
为了解决现有方法无法适用于已投运负荷或需要已知敏感负荷类型等问题,提出一种基于电能质量监测数据的敏感负荷识别方法,以有功功率有效值监测数据为切入点,采用Hodrick-Prescott滤波、滑动均值分段进行电压暂降事件时段划分;利用电压... 为了解决现有方法无法适用于已投运负荷或需要已知敏感负荷类型等问题,提出一种基于电能质量监测数据的敏感负荷识别方法,以有功功率有效值监测数据为切入点,采用Hodrick-Prescott滤波、滑动均值分段进行电压暂降事件时段划分;利用电压暂降事件前、后的电能质量监测数据变化量构建待处理稳态数据集,通过动态聚类来有效划分各次电压暂降事件;对各暂降事件集进行边界拟合,得到多个拟合拐点,并与预设拐点行比较,完成对用户所含敏感负荷的类型识别。通过MATLAB/Simulink仿真算例和实际敏感用户电能质量监测数据对所提方法进行验证,结果表明所提方法可准确识别交流接触器、变频调速系统、可编程逻辑控制器、个人计算机这4种典型敏感负荷,能有效利用稳态电能质量监测数据与电压暂降事件数据进行综合分析,具有成本低、可实施性强的优点。 展开更多
关键词 敏感负荷识别 电能质量监测数据 电压暂降 动态K-means聚类 VTC拐点拟合
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基于深度强化学习与数据驱动的超临界热电联产机组宽负荷灵活控制策略 被引量：1
9
作者 朱珂言 张光明 +3 位作者 王庆华 王玮 牛玉广 刘吉臻 《动力工程学报》 北大核心 2025年第5期785-795,共11页
为满足传统火电机组灵活调节性能的需求,提出了一种数据驱动的超临界热电联产(S-CHP)非线性环境建模方法和基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的强化学习控制方法。首先,基于多层感知机(MLP)的深度学习算法与S-CHP机组动态特性,建立了... 为满足传统火电机组灵活调节性能的需求,提出了一种数据驱动的超临界热电联产(S-CHP)非线性环境建模方法和基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的强化学习控制方法。首先,基于多层感知机(MLP)的深度学习算法与S-CHP机组动态特性,建立了数据驱动的非线性模型环境;进而基于深度强化学习算法,设计了契合S-CHP机组动态特性的演员-评委策略价值网络和S-CHP特定状态值与奖励函数,提出了一种TD3灵活控制策略以实现快速响应、保证供热及稳定运行的控制目标。结果表明:MLP模型环境与单层网络相比,在额定功率52%~93%负荷宽度下,均方根误差降低了51.7%;与传统协调控制方法相比,TD3控制策略具有更好的跟踪效果和更高的响应速率。 展开更多
关键词 S-CHP 强化学习 TD3 数据驱动模型 MLP 负荷响应
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基于特征匹配和灵敏度辅助决策的配电网优化调控技术 被引量：2
10
作者 严晗 徐晓春 +5 位作者 张毅 袁洲茂 汤同峰 周鑫 戴晖 窦晓波 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第2期112-124,共13页
分布式电源、电动汽车和储能等高比例接入配电网,提高了配电网的智能性、可控性,同时也对配电网的优化调控提出了更复杂的经济安全要求。针对实时量测缺失的配电网在线优化调控问题,提出一种基于特征匹配和灵敏度辅助决策的配电网优化... 分布式电源、电动汽车和储能等高比例接入配电网,提高了配电网的智能性、可控性,同时也对配电网的优化调控提出了更复杂的经济安全要求。针对实时量测缺失的配电网在线优化调控问题,提出一种基于特征匹配和灵敏度辅助决策的配电网优化调控方案。首先,构建了考虑不同运行特性下的配电网历史特征库与策略库,提高特征匹配的精度和速度,通过源网荷储协调优化有效降低了网络损耗和电压波动。其次,提出了基于特征匹配的配电网匹配策略生成方法,摆脱了潮流模型的限制,大幅提升了实时优化效率。最后,为了修正特征匹配偏差引起的策略误差,提出了计及部分实时量测的配电网在线优化调控辅助决策方法,设计基于系统匹配偏差率的指令权重系数,提高了在线调控指令的精度。通过算例仿真验证了所提方案的准确性和可行性。 展开更多
关键词 配电网 源网荷储 数据驱动 特征匹配 辅助决策
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基于有限混合模型的规模化电动汽车充电负荷在线预测方法 被引量：1
11
作者 毛建斌 杨少兵 +2 位作者 杨湘彦 石任尔 聂晓波 《电网技术》 北大核心 2025年第5期1931-1940,I0051,I0052,共12页
在“双碳”目标下,规模化电动汽车接入将对配电网产生较大影响,准确预测电动汽车充电负荷是调控的基础。针对目前充电负荷预测方法中充电行为描述较为主观、精度较差,且缺乏对实时测量数据的利用等问题,提出了一种基于有限混合模型(fini... 在“双碳”目标下,规模化电动汽车接入将对配电网产生较大影响,准确预测电动汽车充电负荷是调控的基础。针对目前充电负荷预测方法中充电行为描述较为主观、精度较差,且缺乏对实时测量数据的利用等问题,提出了一种基于有限混合模型(finite mixture model,FMM)的规模化电动汽车充电负荷在线预测方法,FMM是将有限多个随机分布加权混合的统计学方法。该文从影响充电负荷的关键随机分布出发,提出使用FMM描述车辆起始充电时间随机分布,建立了规模化电动汽车充电负荷概率模型。在此基础上,提出了基于实测数据驱动的电动汽车负荷在线预测方法,该方法采用两阶段式算法对不同类型日的负荷模型参数进行辨识,并以时间驱动的方式在线更新负荷模型参数进而实现电动汽车充电负荷预测。最后,以某充电运营商的实测充电数据为例,持续辨识了运营区域内的充电负荷模型参数,并基于所辨识模型预测了该区域电动汽车充电负荷,通过分析模型参数辨识效果和充电负荷预测结果,验证了所提预测方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 电动汽车 负荷预测 数据驱动 有限混合模型 在线辨识
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计及热电负荷不匹配的数据中心余热补偿系统调控策略
12
作者 张虹 郑广宇 +2 位作者 娄娟 王超 李罡 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第13期156-165,共10页
热电联产机组作为传统供暖系统的主要热源,采用以电定热的方式运行时系统会出现热电负荷不匹配的问题。因此,提出一种计及热电负荷不匹配的数据中心余热补偿系统调控策略。首先,对数据负载的时间可转移特性进行分析,构建含不确定性的数... 热电联产机组作为传统供暖系统的主要热源,采用以电定热的方式运行时系统会出现热电负荷不匹配的问题。因此,提出一种计及热电负荷不匹配的数据中心余热补偿系统调控策略。首先,对数据负载的时间可转移特性进行分析,构建含不确定性的数据负载模型,并计算服务器运行功率。然后,根据数据中心服务器的电热特性以及社区用户的热负荷特性,建立以数据中心余热为热源的余热补偿系统工作模型,并采用管式模型预测控制策略对模型进行调控。最后,通过算例验证了所提调控策略能够抑制数据负载不确定性影响,在保证供暖目标的同时有效提高了系统运行的经济性。 展开更多
关键词 数据中心 余热补偿 热电负荷不匹配 热电联产机组 调控 模型预测控制 数据负载 不确定性
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基于动态谐波导纳参数的非侵入式负荷监测数据模拟生成方法
13
作者 王谱宇 丁一帆 +4 位作者 陈鉴祥 刘兴江 方凯杰 程含渺 张小平 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第3期923-935,I0010,共14页
非侵入式负荷监测(non-invasive load monitoring,NILM)技术在推动电力系统管理智能化及引导用户用电计划合理化方面具有重要意义,但其监测结果的准确性受到用电负荷数据集规模与真实度的制约。现有公共数据集中样本数量与种类以及自建... 非侵入式负荷监测(non-invasive load monitoring,NILM)技术在推动电力系统管理智能化及引导用户用电计划合理化方面具有重要意义,但其监测结果的准确性受到用电负荷数据集规模与真实度的制约。现有公共数据集中样本数量与种类以及自建数据集的广泛性与真实性均有待提升。针对上述问题,该文提出一种可应用于非侵入式负荷监测的居民负荷数据模拟生成方法。首先,通过对采样得到的有限原始电气负荷数据进行规范化预处理及快速傅里叶变换计算,得出其动态谐波导纳参数;其次,提出导纳转移方法将动态导纳参数进行处理,将其约束至一/四象限内以便于仿真验证,利用处理后得出的各谐波次数下导纳与电源参数推导电气负荷谐波导纳数学模型;再次,搭建仿真模型以模拟生成此电气负荷的标准电流波形。通过与其他方法的比较,评估提出的方法具有在多场景中(从简单开关负荷到多阶段连续变化负荷、从微秒级周期电流到小时级长时间段过程电流、从单一种类负荷模拟到多种类负荷用电场景构建)均有良好拟合效果,对比现有数据生成方法,在拟真性、广泛性及应用范围上具有显著优势;最后,在动态参数中进一步引入服从概率分布的随机变量,以模拟实际负荷的随机误差,可生成计及实际误差的电气负荷区间电流,极大地提升了所生成数据的科学性与丰富性,可作为非侵入式负荷监测中数据集的可靠来源。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 数据集 居民负荷数据模拟生成 动态谐波导纳参数 导纳转移 区间电流
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基于可再生能源大数据的非侵入式电网负荷特性研究 被引量：1
14
作者 崔树春 李海涛 杨永标 《电测与仪表》 北大核心 2025年第5期106-110,119,共6页
电网的扩建规划是当前智能电网建设中的重要环节。针对电网扩建规划问题的特点,提出了一种考虑区域内可再生能源大数据的非侵入式电网负荷特性建模方案。模型以反映依时线性关系的自回归模型为基础,对用户端负载进行建模。进一步地,考... 电网的扩建规划是当前智能电网建设中的重要环节。针对电网扩建规划问题的特点,提出了一种考虑区域内可再生能源大数据的非侵入式电网负荷特性建模方案。模型以反映依时线性关系的自回归模型为基础,对用户端负载进行建模。进一步地,考虑了未来电网扩建中以光伏发电与风力发电为代表的可再生能源的大量引入,将发电单元所在区域的气象特征融入到负荷的计算中。在实际数据上的测试结果验证了模型在描述电网负荷特性上的有效性,以及对于电网扩建规划问题的参考价值。 展开更多
关键词 电网规划 智能电网 气象大数据 负荷特性
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智能电能表数据在火灾事故调查中的应用 被引量：1
15
作者 李树超 王鑫 +1 位作者 刘学屹 王玉领 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第6期856-861,共6页
通过分析智能电能表数据在多起火灾事故调查案例中的应用,探讨了其在用户行为评估及电气故障诊断中的关键作用。结果表明,通过数据冻结功能记录特定时间点的用电信息,可有效确定用户的用电行为;通过对负荷记录数据及异常事件的综合分析... 通过分析智能电能表数据在多起火灾事故调查案例中的应用,探讨了其在用户行为评估及电气故障诊断中的关键作用。结果表明,通过数据冻结功能记录特定时间点的用电信息,可有效确定用户的用电行为;通过对负荷记录数据及异常事件的综合分析,可追溯供电电压异常、短路故障、接触不良等异常,特别是三相四线制供电系统中零线故障导致的三相不平衡以及线路接触电阻过大对火灾事故的影响。因此,智能电能表数据的应用为火灾原因的调查提供了新的途径,能够进一步提高火灾原因鉴定的准确性和效率。 展开更多
关键词 智能电能表 火灾调查 电子数据 负荷记录
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资源共享平台大数据负载均衡性控制方法
16
作者 辛春花 闫凤 何婷 《现代电子技术》 北大核心 2025年第20期160-164,共5页
资源共享平台的大数据具有多样性和不确定性的特点,不同类型的数据需求各异,如果不对这些数据进行分类和处理,就可能导致某些类型的数据处理任务集中在少数资源节点上,而其他节点则相对空闲,从而造成负载不均衡。为此,提出一种资源共享... 资源共享平台的大数据具有多样性和不确定性的特点,不同类型的数据需求各异,如果不对这些数据进行分类和处理,就可能导致某些类型的数据处理任务集中在少数资源节点上,而其他节点则相对空闲,从而造成负载不均衡。为此,提出一种资源共享平台大数据负载均衡性控制方法。将无状态的资源共享平台大数据按照特征进行切片,更清晰地展现出数据之间的差异性。采用目标函数将切片处理后的数据应用于平台大数据差异性的量化处理中,确保各个资源节点能够均衡地处理任务。通过帝国主义竞争算法对大数据进行寻优,将所有初始化的个体都称作国家,并按照国家势力分成帝国主义国家及殖民地两种,通过竞争和合作来找到最优解,确定最优资源共享平台大数据负载均衡性控制方案,从而更好地处理数据的多样性和不确定性,实现资源共享平台大数据负载均衡性控制。实验结果表明,所提方法的吞吐量达到了700 Mb/s,且在到达率为0.40%之前,其业务阻塞率一直处于接近0的状态,说明该方法可以确保资源共享平台大数据的吞吐量并有效降低业务阻塞率,负载均衡性的控制效果较好。 展开更多
关键词 资源共享平台 大数据 负载均衡性 帝国主义竞争算法 切片处理 差异化量化处理
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基于CGAN台风气象下负荷场景生成 被引量：3
17
作者 罗萍萍 盛奥 +3 位作者 林济铿 王忠岳 李启本 周平 《中国电力》 北大核心 2025年第2期176-185,共10页
台风天气下负荷水平的剧烈波动威胁电网平衡,相应地台风气象条件下的负荷场景生成受到电力公司的重视。因此,提出一种面向台风天气基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)模型的负荷场景生成算法。首先... 台风天气下负荷水平的剧烈波动威胁电网平衡,相应地台风气象条件下的负荷场景生成受到电力公司的重视。因此,提出一种面向台风天气基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)模型的负荷场景生成算法。首先,针对台风样本登陆位置分散、持续周期不同及等级不同的特点,提出一种台风下负荷样本的拆分及标签给定方法。然后,针对台风气象下负荷样本数量稀少,提出一种基于条件概率的样本扩充策略以扩充样本集。最后,为了进一步提升样本集的有效性,基于迁徙训练思想,先用正常气象下的负荷样本对CGAN进行训练,然后再采用台风样本集训练CGAN,在模型训练完成后,输入随机噪声与台风标签即可生成对应的负荷场景。算例证实了所提模型及算法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 台风气象 负荷场景生成 数据扩充 标签 人工智能
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基于实车驾驶数据的互通立交匝道曲线段驾驶负荷研究
18
作者 刘妍伶 程冲 +2 位作者 张诗 朱兴林 徐进 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第16期6942-6952,共11页
为研究互通立交匝道曲线段驾驶人心理负荷特性,在重庆市一处高密度互通立交群开展了38名被试的实车驾驶试验,使用PhysioLAB生理仪采集驾驶人在立交匝道曲线段的心电数据。以3种典型匝道作为研究对象,基于心率HR、心率增长率HRI和心率变... 为研究互通立交匝道曲线段驾驶人心理负荷特性,在重庆市一处高密度互通立交群开展了38名被试的实车驾驶试验,使用PhysioLAB生理仪采集驾驶人在立交匝道曲线段的心电数据。以3种典型匝道作为研究对象,基于心率HR、心率增长率HRI和心率变异性[相邻正常心动周期差值的均方根(RMSSD)、全部窦性心搏RR间期的标准差(SDNN)]指标,建立因子分析模型,分析驾驶人在不同形式匝道曲线段的心理负荷变化规律以及影响因素。结果表明:驾驶人在不同匝道场景下的心率均值集中在60~120次/min,心率增长率在3%~15%。驾驶人在右转匝道的心理负荷分布较分散,左转和环形匝道的心理负荷值分布较集中,环形匝道下心理负荷更高;不同驾驶风格和性别驾驶人的心理负荷存在差异,左转匝道对女性驾驶人影响更大,右转匝道对愤怒型驾驶人影响更大;心理负荷随道路环境熟悉程度增加而减小,随转弯角度增大而增大;匝道车道数增加导致车辆交织频繁,心理负荷增加。驾驶人心理负荷与右转匝道半径呈负相关,与左转匝道与环形匝道无线性关系,连续环形匝道行驶会增加心理负荷。 展开更多
关键词 交通工程 互通立交 匝道 心电((ECG)数据 心理负荷 自然驾驶数据
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计及数据中心负载特性的多时间尺度优化调度 被引量：1
19
作者 帅文利 杨秀 +2 位作者 赵晓莉 孙改平 李莉华 《智慧电力》 北大核心 2025年第7期1-10,共10页
为降低数据中心能耗,提出一种基于负载特性的新型多时间尺度调度模型。在日前阶段,通过分析批处理负载的到达率、可延迟时间、执行时间及内部DAG结构等底层逻辑特性,建立矩阵模型参与调度优化,以平滑服务器能耗曲线;在日内阶段,结合冗... 为降低数据中心能耗,提出一种基于负载特性的新型多时间尺度调度模型。在日前阶段,通过分析批处理负载的到达率、可延迟时间、执行时间及内部DAG结构等底层逻辑特性,建立矩阵模型参与调度优化,以平滑服务器能耗曲线;在日内阶段,结合冗余备份与异地转移策略应对负载波动,构建滚动优化模型,实时调整日内计划。采用YALMIP+CPLEX求解器进行仿真验证,结果表明该模型显著降低了数据中心的运行成本,对提升能效管理水平具有重要实践价值。 展开更多
关键词 数据中心 负载特性 底层逻辑 矩阵模型 多时间尺度
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极地船舶结构监测数据异常诊断与处理研究 被引量：1
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作者 孙慧 王燕舞 +2 位作者 张帅 张敏 王嘉其 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第8期161-165,共5页
针对极地船舶结构健康监测系统中包含一些异常监测数据的情况,提出异常数据诊断与处理的方法。首先,根据“雪龙2”极地破冰船的实测数据,对异常数据类型进行归纳;然后,针对不同类型的异常数据,选用合适的方法进行诊断,进而对异常点进行... 针对极地船舶结构健康监测系统中包含一些异常监测数据的情况,提出异常数据诊断与处理的方法。首先,根据“雪龙2”极地破冰船的实测数据,对异常数据类型进行归纳;然后,针对不同类型的异常数据,选用合适的方法进行诊断,进而对异常点进行处理;最后,根据诊断与处理后的数据反演冰载荷,对本文提出的诊断处理方法进行验证。分析结果表明,DBSCAN方法可较好地识别离群值,基于平均标准差的数据标准化处理方法可较好地处理幅度异常的情况。研究结果可为船舶结构健康监测系统的数据治理提供参考。 展开更多
关键词 结构健康监测 异常数据诊断 极地船舶 冰载荷
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