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题名乌当供电局配电自动化试点方案
被引量：2
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作者
秦寿义
韦子久
张荣
范欣
胡宪泽
谢维廉
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机构
贵州电网乌当供电局
贵州电网贵阳市北供电局
贵州大学
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出处
《农村电气化》
2007年第4期25-27,共3页
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文摘
该文根据当前配电自动化研究与应用情况,结合乌当城网现状以及典型配电自动化系统总体结构模式,提出试点配电自动化系统总体结构,采用包括配电主站层和配电终端层的两层结构模式。在此基础上,提出试点配电自动化通信系统采用分支通信层和用户通信层的两层结构模式,并给出试点配网通信系统的混合通信方案。针对试点配电环网,提出两种切合实际的“手拉手”环网馈线自动化解决方案。此外,还指出构建配调合一的.系统需要做的工作。
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关键词
配电自动化
通信方式
馈线自动化
乌当城网
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名配电网闭环运行方式研究
被引量：4
- 2
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作者
徐琳
张群
卢继平
辜锡峰
王磊
张炜
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机构
浙江省绍兴电力局
浙江省绍兴市汤浦水库有限公司
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
贵州电网贵阳市供电局
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出处
《农村电气化》
2010年第7期13-15,共3页
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文摘
为了更加有效地减少停电范围和时间,提高供电可靠性,增加供电量,可以采用配电网闭环运行方式。采用这种运行方式,可以充分地利用现有的网络资源,使用户获得两个或更多个电源供电,在提高供电的可靠性的同时,也大大节省投资。
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关键词
配电网
环网
运行方式
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分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于增量约简算法确定电力负荷预测模型输入参数
被引量：13
- 3
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作者
张晓星
周湶
任海军
孙才新
程其云
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机构
重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
贵州省电网公司贵阳市南供电局
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2005年第13期40-44,共5页
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文摘
针对电力系统中有众多因素影响负荷预测精度的问题,文中引入粗糙集理论中的属性约简算法来挖掘与待预测量相关性大的各属性,保证预测模型输入参数的合理性,解决了神经网络模型输入参数的确定问题。针对基于区分矩阵约简算法是NP问题的弱点,提出了基于属性优先级函数的启发式约简算法(RAPHF);针对负荷预测过程中样本数据是滚动更新的特点,在RAPHF的基础上提出了具有动态挖掘能力的粗糙集增量算法RAPHF-I。通过短期负荷预测的实例研究,证实了文中改进算法的有效性。
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关键词
负荷预测
粗糙集
属性约简
增量算法
神经网络
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Keywords
Electric network parameters
Heuristic methods
Mathematical models
Neural networks
Rough set theory
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于LZG-Net的机械手触觉识别和分类
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作者
杨兰
刘聂天和
王民慧
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机构
贵州大学电气工程学院
贵州电网有限公司贵阳市供电局
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2024年第4期70-76,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61663005)。
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文摘
准确识别物体类别和触觉信号对于机械手实现软抓取控制至关重要。为此,提出了一种用于嵌入式设备的轻量级金字塔神经网络(LZG-Net)模型,用于处理机械手抓取物体时的振动信号。LZG-Net模型以Ghost模块为基础,采取卷积核逐层递减的卷积策略。针对注意力机制SE模块在一些嵌入式设备上无法部署的问题进行改进,并通过知识蒸馏、算子优化和量化操作提高模型在嵌入式系统上的准确率。最后,搭建了嵌入式触觉识别系统,将LZG-Net模型部署至其中,对4种不同特征的物体进行触觉识别。实验结果表明:该模型能够对物体类别及抓取状态进行准确分类,分类正确率达90.94%,其分类性能优于现有的经典轻量级神经网络。
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关键词
嵌入式系统
轻量级模型
机器人抓取
金字塔架构
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Keywords
embedded system
lightweight model
robotic grasping
pyramid architecture
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分类号
TP241.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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