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基于改进预测模型的云计算负载分类优化研究

计算机时代 2020年第1期 14-18页

作者：武静丁星朱宏涛中电科华云信息技术有限公司

针对当前大型云计算平台资源利用率相对较低的特点,提出一种改进后的负载分类模型,结合LR模型与ARIMA模型,以获得更优的云计算平台动态负载均衡。通过分析云计算负载的均衡流程,改进现有的负载分类模型;以LR模型与ARIMA模型作为分类选择... 详细信息

针对当前大型云计算平台资源利用率相对较低的特点,提出一种改进后的负载分类模型,结合LR模型与ARIMA模型,以获得更优的云计算平台动态负载均衡。通过分析云计算负载的均衡流程,改进现有的负载分类模型;以LR模型与ARIMA模型作为分类选择,通过MATLAB2014R完成对云计算资源调度的优化模型实验。实验结果表明,改进模型明显优于现有模型,证明了该模型的有效性。

关键词：云平台负载分类负载预测 LR模型 ARIMA模型

基于大数据集群负载变化的智能计算任务分类研究

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基于大数据集群负载变化的智能计算任务分类研究

作者：刘明康长春工业大学

学位级别：硕士

高速铁路网络的发展,促进了大数据和智能计算技术在动车组故障诊断与健康管理领域的应用。在分布式大数据系统中,资源分配的不均衡会对算法性能造成负面影响。因此,为特定算法分配适当资源显得尤为重要。然而,在封闭系统环境下,运行中... 详细信息

高速铁路网络的发展,促进了大数据和智能计算技术在动车组故障诊断与健康管理领域的应用。在分布式大数据系统中,资源分配的不均衡会对算法性能造成负面影响。因此,为特定算法分配适当资源显得尤为重要。然而,在封闭系统环境下,运行中算法的透明度不足,使得识别系统内正在运行的特定算法成为一大挑战。本文使用高速动车组智能故障诊断系统的大数据集群负载数据,对系统中运行的智能算法及机器学习模型进行分类,主要涵盖以下几方面的工作:(1)分析大数据集群中智能任务的特性,提取负载数据特征,并构建专门数据集,旨在应对识别封闭系统中运行的各类智能算法与机器学习模型的挑战。在数据构建过程中,由于资源竞争、性能波动以及网络延迟等因素,难免会产生异常数据,尤其是噪声数据。为减轻噪声数据对模型的负面影响,本文提出了一种基于时间增强的长短期记忆网络(Time-Enhanced Long Short-Term Memory Network,TE-LSTM)负载变化数据分类方法。该方法通过检测异常数据并进行修正,以实现数据的有效分类,展现了其在处理分布式系统中数据不一致性问题上的强大能力。实验结果显示,TE-LSTM模型在两个数据集上分别达到94.83%和91.45%的准确率,超越了常规基线算法。这些结果突显了TE-LSTM在应对噪声时间序列数据方面的出色能力。(2)考虑到训练样本在实际应用场景中的稀缺性,本文引入元学习策略,设计了原型与双生网络的时间增强长短期记忆网络(Proto Siamese-TELSTM Network,PSTN)。该模型不仅能够精确地捕获对模型训练有益的数据信息,也能从有限样本中学习复杂的模式。在小样本数据集上的实验表明,PSTN的测试准确率达到了90.43%。这一结果表明,与TE-LSTM及其他基准模型相比,PSTN在处理小样本数据集方面显示了更优越的性能。实验验证了PSTN在小样本数据处理方面的能力,并为智能交通系统等领域的研究提供了新思路。

关键词：大数据系统负载分类时间序列小样本

基于一维空洞卷积神经网络的故障电弧检测方法

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同方学位论文库

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第3期64卷 492-501页

作者：蒋慧灵白嘎力周郑邓青滕杰张越周亮周正青北京科技大学金属冶炼重大事故防控技术支撑基地北京100083 北京科技大学大安全科学研究院北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 呼和浩特市烟草公司呼和浩特010020

串联故障电弧因多样性、相似性和隐蔽性而难以被检测,容易引发故障电弧保护装置误报和漏报。采用一维空洞卷积神经网络(one-dimensional dilated convolutional neural network,1D-DCNN)提取以高采样率采集的故障电弧电流特征,引入扩展... 详细信息

串联故障电弧因多样性、相似性和隐蔽性而难以被检测,容易引发故障电弧保护装置误报和漏报。采用一维空洞卷积神经网络(one-dimensional dilated convolutional neural network,1D-DCNN)提取以高采样率采集的故障电弧电流特征,引入扩展型指数线性单元(scaled exponential linear unit, SeLU)激活函数和残差连接解决梯度消失和网络退化问题,并结合平均集成学习和Softmax多分类器建立故障电弧检测模型。实验结果表明:所提方法对单负载和混合负载故障电弧的检测准确率达99.67%,相应负载识别准确率达99.95%,总体预测结果准确率达99.62%,优于传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),满足故障电弧检测要求,有助于串联故障电弧检测和负载识别。

关键词：一维空洞卷积串联故障电弧支路故障电弧故障电弧检测负载分类

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基于变分模态分解能量熵混合时域特征和随机森林的故障电弧检测方法

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电气技术 2024年第1期25卷 1-7页

作者：董志文苏晶晶闽江学院计算机与控制工程学院福州350118 福建理工大学电子电气与物理学院福州350108 浙江省机电设计研究院有限公司杭州310051

在家庭生活用电器中,非线性负载电器逐渐增多。这一趋势使基于电弧“零休”特性的传统故障电流检测方法无法准确识别故障现象,因此本文提出一种基于信号时域特征结合变分模态分解固有模态能量熵的随机森林故障电弧识别方法。以线路电流... 详细信息

在家庭生活用电器中,非线性负载电器逐渐增多。这一趋势使基于电弧“零休”特性的传统故障电流检测方法无法准确识别故障现象,因此本文提出一种基于信号时域特征结合变分模态分解固有模态能量熵的随机森林故障电弧识别方法。以线路电流为分析对象,先提取其时频特征量,再采用变分模态分解算法对故障电弧电流进行分解得到模态分量并计算其能量熵。以时域、能量熵特征构成多维特征向量,输入随机森林模型中对信号类型进行分类决策,进而识别故障电弧。实验发现,相比于其他方法,本文所提方法的故障电弧识别准确率可达99%,且适用于多种典型负载和非线性负载工作的低压配电故障电弧识别。

关键词：故障电弧能量熵随机森林负载分类故障诊断

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基于相空间重构和PCA的航空电弧故障检测

中国电机工程学报 2021年第14期41卷 5054-5065页

作者：崔芮华李泽佟德栓省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津市红桥区300130 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学) 天津市红桥区300130

由电弧故障引起的航空安全问题深受人们重视,由于飞机内部空间狭小,电弧故障特征不明显且极易受到航空飞行条件的干扰,导致检测困难。该文将采集到的电弧电流信号看作一维时间序列,从系统的混沌特征出发,利用相空间重构技术将电弧电流... 详细信息

由电弧故障引起的航空安全问题深受人们重视,由于飞机内部空间狭小,电弧故障特征不明显且极易受到航空飞行条件的干扰,导致检测困难。该文将采集到的电弧电流信号看作一维时间序列,从系统的混沌特征出发,利用相空间重构技术将电弧电流信号引入高维空间,分析相平面吸引子的几何特征和属性特征,分别分析了中心距、矢径偏移、相关维数、K熵4种特征量在电弧故障发生前后的变化规律。利用主成分分析(principal component analysis,PCA)故障检测技术将特征矩阵降维处理,同时给出各试验负载下的PCA的监测统计量平方预测误差(squared prediction error,SPE)及其控制限,通过电弧故障发生前后的SPE值与其控制限的比较,实现航空交流电弧故障的检测。分析结果表明,4种特征量从不同的角度充分地反映了电弧故障发生前后系统变化的随机性和混沌性的差异,不需要人工设置阈值,可实现无监督在线判别电弧故障的发生。最后,利用主成分分析给出不同类型负载的分类方法,为在今后实现电弧故障检测的同时,实现负载的有效分类,能够更加有针对性地对电弧故障做出判断和应对。

关键词：航空电弧故障混沌特性相空间重构吸引子 PCA检测技术负载分类

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基于时频域分析和随机森林的故障电弧检测

电子测量与仪器学报 2021年第5期35卷 62-68页

作者：王毅陈进李松浓陈涛侯兴哲许怀文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆400014 重庆大学重庆400044

针对生活用电器品种繁多,不同类型用电器之间的故障电流与正常电流波形可能类似,导致传统的故障电弧识别方法不能有效检测的问题,提出一种时频域分析与随机森林结合且适用于多种典型负载单独或混合工作的串联型低压故障电弧识别方法。... 详细信息

针对生活用电器品种繁多,不同类型用电器之间的故障电流与正常电流波形可能类似,导致传统的故障电弧识别方法不能有效检测的问题,提出一种时频域分析与随机森林结合且适用于多种典型负载单独或混合工作的串联型低压故障电弧识别方法。根据收集到的多种负载频谱与纯阻性负载频谱的相关系数,将负载分为开关电源型负载和非开关电源型负载,分别训练两个随机森林模型对其进行故障识别。实验一共收集33 723组正常和故障电流样本验证提出的检测方法,证明所提方法能够提高故障电弧识别率。

关键词：故障电弧电流采集负载分类特征提取随机森林

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需求侧管理下智能家庭用电多目标优化控制

智能系统学报 2018年第1期13卷 125-130页

作者：鲍毅楼凤丹王万良杭州天丽科技有限公司浙江杭州310051 国网浙江省电力公司信息通信分公司浙江杭州310073 浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

针对家庭内附加型负载进行需求侧管理,缓解高峰时刻电网压力,提出一种智能电网环境的家庭用电控制系统。设计了智能控制器,可以获取用户家庭负荷信息并为用户提供分时电价计量,同时便于供电侧直接进行需求侧控制。提出了多目标蜻蜓算法... 详细信息

针对家庭内附加型负载进行需求侧管理,缓解高峰时刻电网压力,提出一种智能电网环境的家庭用电控制系统。设计了智能控制器,可以获取用户家庭负荷信息并为用户提供分时电价计量,同时便于供电侧直接进行需求侧控制。提出了多目标蜻蜓算法,针对降低负载功率和减少需求响应延时时间两个目标进行求解,其迭代速度快,满足即时响应的需求。500个家庭的实验结果显示,家庭用电控制系统合理,降低了用户用电费用;算法计算速度快,响应时间延时少,有效缓解了高峰时刻的电网负荷。

关键词：需求侧管理智能电网多目标决策优化控制蜻蜓算法家庭用电智能控制负载分类

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一种自适应负载的I/O调度算法

计算机工程与科学 2009年第11期31卷 1-3,29页

作者：徐炜遐李琼蒋艳凰国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

I/O调度算法对磁盘阵列(RAID)性能具有至关重要的影响。虽然已有很多典型的I/O调度算法在一定负载情况下可获得较好的性能,但很难有哪一种算法在各种负载情况下均能获得很好的性能。本文提出了一种智能RAID控制模型,结合C4.5决策树和Ada... 详细信息

I/O调度算法对磁盘阵列(RAID)性能具有至关重要的影响。虽然已有很多典型的I/O调度算法在一定负载情况下可获得较好的性能,但很难有哪一种算法在各种负载情况下均能获得很好的性能。本文提出了一种智能RAID控制模型,结合C4.5决策树和AdaBoost算法实现负载自动分类,根据负载变化和性能反馈情况动态调整I/O调度策略,实现面向应用需求的自治调度。模拟实验结果表明,自适应调度算法具有较好的适应性,在各种负载情况下优于现有的I/O调度算法,尤其适用于多线程混合负载环境的I/O性能优化。

关键词：调度算法智能存储控制负载分类 RAID控制器

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关于建筑物的智能配电网络的探讨

低压电器 1997年第6期 38-40页

作者：王春皓朱守云上海南汇电器桥架厂 201318 上海电器科学研究所 200063

一、前言由于经济不断地增长,城市电网的用电量已达2/3,其中居民区的用电量约增5倍,商业与宾馆的用电量增幅更大,而且还在不断地增长。随着高层建筑的涌现,用电负荷可达8000～10000kW,甚至高达20000kW。由于它们用电负荷集中,负荷种类... 详细信息

一、前言由于经济不断地增长,城市电网的用电量已达2/3,其中居民区的用电量约增5倍,商业与宾馆的用电量增幅更大,而且还在不断地增长。随着高层建筑的涌现,用电负荷可达8000～10000kW,甚至高达20000kW。由于它们用电负荷集中,负荷种类复杂,因此为高水平配电网络的应用与发展提供了良好的条件。随着电力系统供配电水平的不断提高、智能化技术的迅猛发展,在低压电器乃至输配电网络上采用微处理器和计算机的智能化技术已初见端倪。因此,本文就建筑物智能配电网络的一些基本情况作些探讨。

关键词：建筑物智能式配电网络负载分类结构