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基于改进自注意力机制的电力场景目标检测技术 被引量:1
1
作者 罗红郊 张永敏 马晓琴 《微型电脑应用》 2024年第1期5-8,共4页
图像识别技术在电力系统中应用广泛,为了解决电力施工场景中安全帽佩戴监测以及行人入侵预警问题,基于图像识别技术提出了一种基于改进自注意力机制的电力场景目标检测技术。该技术提出了通道自注意力机制,并通过多尺度注意力的特征提取... 图像识别技术在电力系统中应用广泛,为了解决电力施工场景中安全帽佩戴监测以及行人入侵预警问题,基于图像识别技术提出了一种基于改进自注意力机制的电力场景目标检测技术。该技术提出了通道自注意力机制,并通过多尺度注意力的特征提取,实现了在复杂环境下对电力施工场景的有效监测,能够对行人以及未佩戴安全帽的工作人员及时进行预警,有力保证了电力施工过程中的安全性。最后,对该方法进行了对比实验,实验结果表明其识别准确率达到了93.3%,较对比方法至少提升了1.7%,充分证明了基于改进自注意力机制的电力场景实时监测方法的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 注意力机制 卷积神经网络 深度学习 电力场景监测
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面向电力营销的多源日志安全数据挖掘方法 被引量:2
2
作者 马晓琴 罗红郊 +2 位作者 孙妍 马占海 李婧娇 《电气自动化》 2024年第2期43-46,共4页
针对当前电力营销业务系统内部电力营销数据分散、缺乏对电力营销数据统一管理,在多源电力营销数据库中应用了Apache Lucene的Elasticsearch分布式搜索引擎。通过采用主控芯片型号为XC7Z035FFGH676-2的Cortex-A9处理器,提高了电力营销... 针对当前电力营销业务系统内部电力营销数据分散、缺乏对电力营销数据统一管理,在多源电力营销数据库中应用了Apache Lucene的Elasticsearch分布式搜索引擎。通过采用主控芯片型号为XC7Z035FFGH676-2的Cortex-A9处理器,提高了电力营销多源电力营销安全数据信息的挖掘和计算能力;通过自组织映射神经网络与模糊聚类算法的聚类分析方法,提高了电力营销数据异常检测能力;利用自组织映射神经网络与模糊聚类算法减少能源数据消耗,提高了数据挖掘能力。所提方法的聚类分析时间最短为104 s,为下一步研究奠定了基础。 展开更多
关键词 电力营销 聚类分析 模糊聚类算法 神经网络 自组织映射 异常检测
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基于大数据分析技术的关口表计量故障识别方法研究
3
作者 马晓琴 薛晓慧 罗红郊 《微型电脑应用》 2024年第6期109-113,共5页
为了提高电力系统中关口表计量装置的检测效果,及时发现运行过程中出现的异常情况和故障,基于大数据框架设计出关口表故障识别系统,并结合云计算技术完成计算资源的虚拟化和网络资源的整合。在关口表检测装置中,主控模块使用STM32F103R... 为了提高电力系统中关口表计量装置的检测效果,及时发现运行过程中出现的异常情况和故障,基于大数据框架设计出关口表故障识别系统,并结合云计算技术完成计算资源的虚拟化和网络资源的整合。在关口表检测装置中,主控模块使用STM32F103RBT6芯片,根据零序电压与中性点零序补偿电压判断是否出现故障。在系统的故障识别模型中结合变分模态分解和小波半软阈值分解的方法,对关口表初始故障特征信号进行处理分离噪声信号,通过长短期记忆神经网络完成故障识别。实验结果显示,该研究系统的二次压降计量误差最低为0,故障识别准确率最大为0.98,具有较好的故障检测精度,大大提升了故障识别的效率。 展开更多
关键词 故障识别 大数据分析 云计算 检测装置 噪声分离 记忆神经网络
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基于RFE特征选择的PSO-SVM用电量预测算法 被引量:1
4
作者 罗红郊 马晓琴 +1 位作者 孙妍 张华铭 《电子设计工程》 2023年第20期172-176,共5页
为了提升用电量预测的精度,针对传统支持向量机(SVM)算法在参数确定时的不足,采用粒子群(PSO)算法根据电力应用场景对预测算法进行了改进。对于迭代过程中全局最优和局部最优的矛盾,根据个体适应度的差异进行了子种群划分。而对于粒子... 为了提升用电量预测的精度,针对传统支持向量机(SVM)算法在参数确定时的不足,采用粒子群(PSO)算法根据电力应用场景对预测算法进行了改进。对于迭代过程中全局最优和局部最优的矛盾,根据个体适应度的差异进行了子种群划分。而对于粒子群中群体过早收敛的问题,算法引入了自适应变异及惯性权重机制。通过在Schaffer’s F6、Rosenbrock函数上的测试分析结果表明,改进后的PSO算法迭代效率提高了60%以上,达优率也提升了11%。在进行用电量预测时,同时对影响用电量的不同指标进行了特征分析。基于SVM的递归特征消除特性(RFE)筛选了11个影响用电量的指标作为PSO-SVM的模型输入,充分发挥了SVM模型在低维预测上的优势。仿真结果表明,相较于传统SVM算法,所提算法的MAE与RMSE分别提升了9.15%和4.94%。 展开更多
关键词 RFE PSO SVM 数字化转型 特征选择 用电量预测
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基于Prophet的用户用电量短期预测方法 被引量:3
5
作者 马晓琴 厉娜 +2 位作者 罗红郊 周宇 袁培森 《信息技术》 2023年第8期29-34,共6页
考虑到用户用电数据的周期性、季节性、节假日等因素,给出了一种基于Prophet的预测方法,实现了对用户用电量短期预测。先对数据预处理,解决用电数据中的缺失值、异常值,然后利用Prophet模型对历史用电量数据进行分析学习,构建预测模型... 考虑到用户用电数据的周期性、季节性、节假日等因素,给出了一种基于Prophet的预测方法,实现了对用户用电量短期预测。先对数据预处理,解决用电数据中的缺失值、异常值,然后利用Prophet模型对历史用电量数据进行分析学习,构建预测模型。基于真实的用电量数据集进行实验,并与LSTM算法进行对比。实验结果表明,在一个季度的预测中,Prophet在训练集、测试集和整体数据集上的MAPE值比LSTM降低了2.4%、1.35%和2.16%,RMSE上分别降低了16.14%、8.82%和2.71%,这说明提出的方法对于用电量的短期预测具有更高的精度。 展开更多
关键词 用电量预测 周期性 季节性 节假日 PROPHET
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基于负荷分解与聚类融合的短期用电负荷预测研究 被引量:2
6
作者 马晓琴 马占海 +1 位作者 罗红郊 张华铭 《电子设计工程》 2023年第20期191-195,共5页
传统负荷预测算法通常仅以单一的数据源为基础进行计算,因此在面对动态随机特性较强的场景时难以准确预测。针对这一问题,提出了一种负荷分解后再聚类融合的短期用电负荷预测算法。该算法根据负荷行为按时间顺序分类及分解客户负载,并... 传统负荷预测算法通常仅以单一的数据源为基础进行计算,因此在面对动态随机特性较强的场景时难以准确预测。针对这一问题,提出了一种负荷分解后再聚类融合的短期用电负荷预测算法。该算法根据负荷行为按时间顺序分类及分解客户负载,并进行负荷数据的聚类融合,再基于贝叶斯时空高斯过程模型描述不同用电区域间的相关性。同时利用深度学习负荷数据中存在的时空相关性来表征电力消费行为特征,从而实现短期用电负荷的精准预测。在对公开数据集进行的预测实验结果表明,与现有方法相比,所提算法的误差较低,且预测性能显著提高。 展开更多
关键词 负荷分解 聚类融合 负荷预测 贝叶斯算法
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海量冗余数据冲击下网络入侵检测方法
7
作者 薛峪峰 马晓琴 +1 位作者 罗红郊 田光欣 《电子设计工程》 2023年第22期167-170,175,共5页
针对冗余数据冲击下网络入侵数量较大,无法很好地区分正常行为和入侵行为,导致检测准确性差的问题,该文提出一种海量冗余数据冲击下网络入侵检测方法。利用独热编码方式对网络入侵数据进行编码处理,将其转换为数值类型特征。采用PCA算... 针对冗余数据冲击下网络入侵数量较大,无法很好地区分正常行为和入侵行为,导致检测准确性差的问题,该文提出一种海量冗余数据冲击下网络入侵检测方法。利用独热编码方式对网络入侵数据进行编码处理,将其转换为数值类型特征。采用PCA算法对海量冗余数据进行压缩,通过数据聚类算法实现网络入侵压缩数据采样,改善海量冗余数据质量,去除网络数据中的噪声;通过改进K-means算法划分数据类簇,筛选内部异常点;利用支持向量机方法为每个类簇构建单分类器,进而判别攻击类型,减少误报率,通过梯度下降法实现网络入侵数据的寻优,实现海量冗余数据冲击下的网络入侵检测。经实验测试结果表明,所提方法可以有效降低网络入侵检测时间,提升检测结果的准确性。 展开更多
关键词 海量冗余数据冲击 网络入侵 检测 改进K-MEANS算法
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基于电力用户信用评价模型的电费回收风险管控应用
8
作者 薛峪峰 罗红郊 马晓琴 《微型电脑应用》 2023年第10期188-191,204,共5页
为了提高电费回收风险的防范能力,使用信用评价模型实现风险电力用户的识别,提升精准化营销和个性化服务的水平。基于改进蝙蝠算法、优化的适应度函数和径向基函数网络,根据电力用户信用数据的特点,构建适用于电力用户的信用评价模型,... 为了提高电费回收风险的防范能力,使用信用评价模型实现风险电力用户的识别,提升精准化营销和个性化服务的水平。基于改进蝙蝠算法、优化的适应度函数和径向基函数网络,根据电力用户信用数据的特点,构建适用于电力用户的信用评价模型,并立足于真实数据开展试点工作。结果表明,该模型可有效识别风险用户,精准推动电费回收工作的主动开展,并显著降低试点区域的欠费率,为提高效益提供技术支撑。 展开更多
关键词 信用评价 特征选择 分类 蝙蝠算法 径向基函数
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基于t-LeNet与时间序列分类的窃电行为检测 被引量:5
9
作者 马晓琴 薛晓慧 +2 位作者 罗红郊 刘通宇 袁培森 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期104-114,共11页
窃电行为是导致电力企业电能与经济效益损失的重要原因.提出了一种基于t-LeNet(Time-Series Specific Version of LeNet Model)与时间序列分类(Time Series Classification, TSC)的窃电行为检测方法:首先,获取用户用电量时序数据,使用... 窃电行为是导致电力企业电能与经济效益损失的重要原因.提出了一种基于t-LeNet(Time-Series Specific Version of LeNet Model)与时间序列分类(Time Series Classification, TSC)的窃电行为检测方法:首先,获取用户用电量时序数据,使用降采样方法生成训练集;然后,使用t-LeNet神经网络训练并预测得到分类结果,判断用户是否存在窃电行为.使用国家电网真实用户的用电量数据集进行了实验验证.实验结果表明,所提方法相较于基于Time-CNN(Time Convolutional Neural Network)、MLP(Muti-Layer Perception)的时间序列分类方法,在综合评价指标、精确率、召回率指标上均有不同程度提高,其对窃电行为的检测具有可行性与有效性. 展开更多
关键词 时间序列分类 t-LeNet 窃电检测
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计算机通信软件在信息管理系统中的应用分析 被引量:7
10
作者 马国雷 罗红郊 王忠花 《现代信息科技》 2020年第18期74-77,共4页
计算机通信软件按照其作用域可分为通信信息传送软件和通信资源管理软件两个类别,随着互联网技术的不断发展,计算机通信软件在信息管理系统中的应用也越来越深入。文章以通信软件的构成为切入点,深入分析计算机通信软件的核心功能、设... 计算机通信软件按照其作用域可分为通信信息传送软件和通信资源管理软件两个类别,随着互联网技术的不断发展,计算机通信软件在信息管理系统中的应用也越来越深入。文章以通信软件的构成为切入点,深入分析计算机通信软件的核心功能、设计理念和系统逻辑模型,探究其在信息管理系统中的应用。并采用抽象建模的方法提取计算机通信软件关键业务逻辑和核心算法,将其应用在信息管理系统中,取得了良好的经济效益和社会效益。 展开更多
关键词 通信软件 信息系统 N叉树 递归 Office二次开发
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直流电能动态计量检测系统研究
11
作者 张永敏 罗红郊 余文金 《电子乐园》 2020年第7期14-14,共1页
本文通过研究建立一个直流电能动态检测系统,对现有的直流电能计量进行严格的校准和改善,保证计量装置的准确性,对电 网以及电力行业的发展,提供技术支持。
关键词 直流电能计量 电能计量系统 电流电能
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基于大数据混合数据驱动模型的多用户反窃电甄别研究 被引量:7
12
作者 薛峪峰 马占海 罗红郊 《自动化与仪器仪表》 2020年第12期215-218,共4页
为了提高多用户反窃电甄别能力,提出基于大数据混合数据驱动模型的多用户反窃电甄别方法。构建多用户反窃电甄别的约束参量模型,以驱动电源、有功功率、直流电压以及电流相位差等参数为约束变量,在有功功率基本维持不变的情况下,通过大... 为了提高多用户反窃电甄别能力,提出基于大数据混合数据驱动模型的多用户反窃电甄别方法。构建多用户反窃电甄别的约束参量模型,以驱动电源、有功功率、直流电压以及电流相位差等参数为约束变量,在有功功率基本维持不变的情况下,通过大数据混合调度的方法进行多用户反窃电甄别和输出反馈控制,结合稳态增益调度的方法进行多用户反窃电甄别过程中的信息融合,在负荷突变的情况下实现多用户反窃电甄别自适应控制,建立用户用电信息的大数据混合调度模型,结合数据混合驱动和输电特征提取方法,进行多用户反窃电的动态响应控制和大数据混合驱动。仿真结果表明,采用该方法进行多用户反窃电甄别的准确性较高,对多用户反窃电甄别信息进行参数识别的精度较高。 展开更多
关键词 大数据 混合数据 驱动模型 多用户 反窃电 甄别 信息融合
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