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国家电网公司唐超课题组:基于特征数据提取的高效液相色谱平台拓扑自动识别方法

论论资讯 | 2023-01-01 3热度

Electric Power Components and Systems

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Automatic Identification Method of HPLC Platform Topology Based on Characteristic Data Extraction

Tang C.; Chang Z.; Liang H.; Zhang L.; Pang B.

Published:2023-01-01
DOI:10.1080/15325008.2023.2196682

研究背景

随着社会的发展,电力系统的智能化和自动化水平不断提高,但是电力网络的拓扑结构十分复杂,而且运行状态经常变化,这导致获取的电力网络拓扑信息存在误差。因此,研究如何提高电力系统传输和通信的可靠性和精确性成为当前研究领域的问题。

研究内容

本文提出了一种基于奇异值分解的负荷曲线聚类特征提取方法,通过奇异向量的不变性给出负荷曲线,提高特征处理的泛化能力。在考虑负荷特征的权重的基础上,通过奇异值曲线确保数据完整性,提高聚类准确性,使得负荷特征具有实际的物理意义。实验结果表明,这种方法可以实现良好的聚类效果,减少聚类时间,提高数据传输和通信覆盖的可靠性,满足能源物联网感知层的通信接入要求。

研究意义

本文的创新点在于提出了一种新的负荷曲线聚类特征提取方法,可以提高电力系统传输和通信的可靠性和精确性。同时,该方法还可以缩短聚类时间,提高数据传输和通信覆盖的可靠性,满足能源物联网感知层的通信接入要求。这对于提高电力系统的智能化和自动化水平,促进能源物联网的发展具有重要的意义。

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