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期刊信息/Journal information
电工材料
电工材料

陈京生

季刊

1671-8887

dgclbj@QQ.com

0773-5840633

541004

广西省桂林市辰山路1号

电工材料/Journal Electrical Engineering Materials
查看更多>>本刊主要报道电工领域相关材料的研究论文、实用技术、工艺研究、工业设备、测试技术、发展动态，标准化、质量管理、专题讨论以及高新技术介绍等，可供从事电工材料生产、应用与研究的科技人员，管理人员和大专院校师生等参考。
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    基于电容限流的混合式高压断路器拓扑研究

    赵雅洁薛田良徐光晨付兆隆...
    91-93页
    查看更多>>摘要：随着电能传输容量越来越大、传输距离越来越远,高压、超高压直流输电网的"弱阻尼,低惯量"愈发严重.高压直流断路器已成为高压、超高压直流电网的关键器件之一.本研究提出的一种利用电解电容进行限流的混合式高压直流断路器,具备良好的故障电流开断能力,并能够抑制故障电流的快速上升,减少全控开关IGBT数量.首先,介绍基于电解电容进行限流的断路器的电路结构;然后,阐述其阻断故障电流的原理;最后,在仿真平台PSCAD上搭建了仿真模型.仿真结果表明:该断路器能够快速阻断故障电流,抑制电弧.

    电容限流故障电流混合式高压断路器

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    基于颜色编码和残差神经网络的非侵入式负荷识别

    杨苗游文霞刘玥汪芯茜...
    94-99页
    查看更多>>摘要：在非侵入式负荷识别任务中,随着家用电器类型的不断增加,功率差距不大但V-I轨迹相似的设备很容易被分类错误.针对这些问题,本研究提出了基于颜色编码和残差神经网络的非侵入式负荷识别方法.首先,对采集到的高频电压、电流数据进行预处理;然后,再通过二值轨迹映射和HSV颜色编码将V-I轨迹转换为视觉表示,不仅在V-I轨迹中融入了丰富的电气特征,还增强了负荷特征的唯一性;最后利用PLAID公共数据集对本研究所提方法进行了验证.结果表明,本研究所提方法显著提高了识别准确率,并能够有效区分各个电器设备.

    非侵入式负荷识别V-I轨迹HSV颜色编码残差神经网络

      原文链接:
    • 万方数据
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    基于改进二次模态分解和BiLSTM-Attention的短期电力负荷预测

    梅锦超张鹏宇程斌吴永华...
    100-104页
    查看更多>>摘要：针对短期电力负荷预测中变分模态分解的参数选择缺乏有效优化,采用长短期记忆神经网络预测时存在长期信息弱化等问题,提出了一种基于改进二次模态分解,并利用注意力机制重新分配神经网络中输入权重的预测方法.首先对传统二次模态分解中的分解参数采用分解损失的评价标准进行优化.然后在特征选择的基础上,将注意力机制和正反向记忆层添加到长短期神经网络中,针对各个模态分量分别进行训练预测.最后将子序列预测结果重构输出.算例分析表明,所提方法解决了预测中变分模态分解的参数选择及长期信息的弱化等问题,有效减小了分解损失,具有更高的预测精度.

    二次模态分解分解损失注意力机制双向长短期神经网络短期电力负荷预测

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