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体能训练负荷数据动态特征提取与实时监测的协同优化方法实践

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新体育 2024年第10期 5-7页

作者：高建杰上海衍裕科技有限公司

本文针对体能训练负荷数据的动态特征提取与实时监测，提出了一种协同优化方法。通过对训练负荷数据进行细致分析，本研究充分考虑了训练过程中动态变化的特征，从而实现更精准的监测和更科学的训练负荷调整。采用先进的数据分析技术，... 详细信息

本文针对体能训练负荷数据的动态特征提取与实时监测，提出了一种协同优化方法。通过对训练负荷数据进行细致分析，本研究充分考虑了训练过程中动态变化的特征，从而实现更精准的监测和更科学的训练负荷调整。采用先进的数据分析技术，结合实时监测系统，使得训练者能够更全面地了解运动员的体能状况，为个性化训练提供有力支持。实验证明，该方法在提高训练效果和降低运动损伤方面取得了显著成果。

关键词：体能训练负荷数据动态特征提取实时监测协同优化

体能训练负荷数据动态特征提取与实时监测的协同优化方法实践

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新体育（下半月） 2024年第5期 5-7页

作者：高建杰上海衍裕科技有限公司

本文针对体能训练负荷数据的动态特征提取与实时监测,提出了一种协同优化方法。通过对训练负荷数据进行细致分析,本研究充分考虑了训练过程中动态变化的特征,从而实现更精准的监测和更科学的训练负荷调整。采用先进的数据分析技术,结合... 详细信息

本文针对体能训练负荷数据的动态特征提取与实时监测,提出了一种协同优化方法。通过对训练负荷数据进行细致分析,本研究充分考虑了训练过程中动态变化的特征,从而实现更精准的监测和更科学的训练负荷调整。采用先进的数据分析技术,结合实时监测系统,使得训练者能够更全面地了解运动员的体能状况,为个性化训练提供有力支持。实验证明,该方法在提高训练效果和降低运动损伤方面取得了显著成果。

关键词：体能训练负荷数据动态特征提取实时监测协同优化

基于改进LSTM-VAE的配电网异常负荷检测方法研究

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电测与仪表 2024年

作者：荆志朋柴林杰胡诗尧国网河北省电力有限公司经济技术研究院

针对目前配电网负荷数据异常检测方法准确率低的问题，提出将改进的长短期记忆网络和变分自编码器相结合用的配电网负荷异常检测方法。通过残差结构对长短期记忆网络进行优化，提高特征学习能力，并将优化后的长短期记忆网络替换变分自... 详细信息

针对目前配电网负荷数据异常检测方法准确率低的问题，提出将改进的长短期记忆网络和变分自编码器相结合用的配电网负荷异常检测方法。通过残差结构对长短期记忆网络进行优化，提高特征学习能力，并将优化后的长短期记忆网络替换变分自编码器的BP神经网络层（编码和解码），可以更好地获得负荷数据的时间相关性。通过与常规检测方法的试验对比，验证了所提检测方法的优越性。结果表明，相比于常规负荷数据异常检测方法，所提方法具有更好的检测准确率，异常检测准确率为97.30%，比未引入残差结构提高了1.70%，比LSTM模型提高了7.00%，比PSO-PFCM模型提高了4.80%。可为配电网自动化的发展提供一定的参考。

关键词：配电网负荷数据异常检测长短期记忆网络变分自编码器

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基于深度自编码器的分钟级负荷数据聚类分析

广东电力 2023年第3期36卷 57-67页

作者：徐博钱成功牛军伟王松云孙国强章逸舟江苏方天电力技术有限公司江苏南京211102 河海大学能源与电气学院江苏南京211100

在数字化电网的全面建设和电力市场持续改革的背景下,电力服务商积极开展以负荷数据聚类分析为基础的用电行为分析。为了深入分析用户的用电行为模式,提出基于深度自编码器的分钟级负荷数据聚类分析方法。首先基于信息熵重构负荷数据,... 详细信息

在数字化电网的全面建设和电力市场持续改革的背景下,电力服务商积极开展以负荷数据聚类分析为基础的用电行为分析。为了深入分析用户的用电行为模式,提出基于深度自编码器的分钟级负荷数据聚类分析方法。首先基于信息熵重构负荷数据,保留负荷数据的形态特征和提高数据的可区分性;接着提出深度自编码器的特征提取方法,同时利用边界少数样本过采样算法生成新的训练样本,对深度自编码器网络模型进行两阶段训练;最后基于欧式距离和动态时间扭曲距离的双尺度距离,计算负荷数据特征的相似性,以双尺度距离作为K-means算法的输入数据得到负荷聚类结果。基于南京市某台区的分钟级负荷数据的算例分析表明,所提方法提高了不同负荷数据分类的准确性。

关键词：聚类分析负荷数据深度自编码器双尺度距离 K-means算法

基于深度学习的高压开关柜负荷数据智能挖掘系统设计

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电子设计工程 2022年第24期30卷 157-161页

作者：万四维廖肇毅何俊达广东电网有限责任公司东莞供电局广东东莞523000

受到虚假数据干扰,导致高压开关柜负荷数据挖掘结果误差大,针对该问题,提出了基于深度学习的高压开关柜负荷数据智能挖掘系统设计。使用ARM+DSP双CPU结构,对适配器代理初始化,并采用双臂螺旋天线,设计负荷数据监测器,检测500~1500 MHz... 详细信息

受到虚假数据干扰,导致高压开关柜负荷数据挖掘结果误差大,针对该问题,提出了基于深度学习的高压开关柜负荷数据智能挖掘系统设计。使用ARM+DSP双CPU结构,对适配器代理初始化,并采用双臂螺旋天线,设计负荷数据监测器,检测500~1500 MHz频带内的局放信号,抑制噪声干扰;通过CAN总线或485总线,将监控信息传送到智能交换机,实现远程监控;根据断路器接触点及电流特性,设计了电流互感器,使感应电压的变化范围变小;构建空间中连续一组函数MMD,调整原有网络结构,建立深度学习挖掘模型,初始网络参数,消除网络中虚假数据,利用目标域数据对网络优化,结合挖掘引擎实现数据智能挖掘。由实验结果可知,该系统挖掘误差为0,具有精准挖掘效果。

关键词：深度学习高压开关柜负荷数据智能挖掘

分布式电源接入配电网不平衡负荷数据修正系统

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电子设计工程 2023年第19期31卷 59-63页

作者：白杰姚朋辉张越铖雷霆云南电网有限责任公司玉溪供电局云南玉溪653100

配电网内部负荷不平衡对电力系统电能质量造成了严重的消极影响,在修正过程中容易产生大量能耗。为解决上述问题,设计了分布式电源接入配电网不平衡负荷数据修正系统,通过多数字信号处理器与复杂可编程逻辑器构成系统的硬件部分,设计分... 详细信息

配电网内部负荷不平衡对电力系统电能质量造成了严重的消极影响,在修正过程中容易产生大量能耗。为解决上述问题,设计了分布式电源接入配电网不平衡负荷数据修正系统,通过多数字信号处理器与复杂可编程逻辑器构成系统的硬件部分,设计分布式电源接入配电网不平衡负荷数据检测程序以及分布式电源接入配电网不平衡负荷数据修正程序,实现系统的软件运行,通过补偿配电网的谐波电流以及无功电流完成数据修正。实验结果表明,分布式电源接入配电网不平衡负荷数据修正系统能够有效提高电流稳定性,将电流不平衡度降低到5%,同时修正过程中造成的能耗较少。

关键词：分布式电源配电网不平衡负荷负荷数据数据修正电流稳定性

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基于深度学习的铁路供电设备负荷数据预测

电力设备管理 2022年第2期 326-328页

作者：戴明汤浩胡震南京恒星自动化设备有限公司中国铁路上海局集团有限公司南京供电段南京邮电大学自动化学院

提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的铁路供电设备负荷预测方法,可直接从历史及当前数据中识别供电设备变化特征,进而对供电设备负荷做出准确预测。

关键词：基于深度学习铁路供电设备负荷数据预测

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电网企业电力负荷数据分析体系构建与实施

企业管理 2022年第S1期 148-149页

作者：杨晓静张志军国网天津市电力公司

在向新型电力系统发展过程中,电能将在终端能源消费中逐步占据主导。负荷结构多元化、电动汽车等用电行为的时空随机分布以及用户侧的有源化特征凸显,加剧了电网负荷的不可预见性。在实际工作中,传统负荷特性分析还面临以下挑战。一是... 详细信息

在向新型电力系统发展过程中,电能将在终端能源消费中逐步占据主导。负荷结构多元化、电动汽车等用电行为的时空随机分布以及用户侧的有源化特征凸显,加剧了电网负荷的不可预见性。在实际工作中,传统负荷特性分析还面临以下挑战。一是传统的负荷数据来源及精度难以知悉负荷成分。二是负荷识别和解析能力不足,电网规模化可调负荷的类型容量尚难以合理评估。

关键词：电力负荷负荷识别负荷特性分析负荷数据终端能源消费电网企业数据分析电动汽车

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自适应压缩算法在电力负荷数据中的应用

控制工程 2017年第12期24卷 2534-2538页

作者：吴云徐冠男杨杰明鲍丽山东北电力大学信息工程学院吉林吉林132012 国网江苏省电力公司信息通信分公司南京221000

按需压缩是平衡数据在数量和质量方面的有效手段,针对处理SCADA系统中历史负荷数据量大的问题,提出了一种自适应压缩算法,首先通过计算历史数据库中一段时间内负荷数据的平均变化量来判断采样频率的增减,再利用A*算法搜索采样的最优解,... 详细信息

按需压缩是平衡数据在数量和质量方面的有效手段,针对处理SCADA系统中历史负荷数据量大的问题,提出了一种自适应压缩算法,首先通过计算历史数据库中一段时间内负荷数据的平均变化量来判断采样频率的增减,再利用A*算法搜索采样的最优解,自适应的调节采样频率,达到降低处理过程中数据量的同时不丢失信息量的目的。与传统等间隔采样方法的实验结果进行对比,得出了该方法对于负荷数据变化趋势的捕捉能力较强,减轻了网络和信息处理系统的负担,降低了后期数据清洗、负荷预测等工作的时间,是确保电网安全稳定运行的有效途径。

关键词：按需压缩负荷数据 A＊算法自适应采样