摘要：为增强系统主机对于新能源运行错误数据的准确辨别能力,避免数据信息错误分拣,设计了基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统。借助PT-LAB处理平台,平衡数据分辨模块与运行指令分析模块间的新能源运行错误数据传输关系,实现辨识系统的硬件运行环境搭建。根据半监督支持向量取值结果,求解UCI学习参数的计算数值,并根据参数向量之间的实时映射关系,确定数据库E-R图的连接形式,完成辨识系统的软件运行环境搭建。结合相关硬件设备结构,实现基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统设计。对比实验结果表明,在半监督学习算法的影响下,系统主机对于待传输新能源运行错误数据的提取准确度超过了90.0%,能够较好地解决数据信息的错误分拣问题。

摘要：传统的网络数据传输中恶意攻击数据辨识方法,只能经过一个训练周期,不能得到准确的恶意攻击数据辨识模型,导致正确分类恶意攻击数据文档数少,因此设计一种基于混合神经网络的网络数据传输中恶意攻击数据辨识方法。通过捕获目标网络数据并进行数据清洗和预处理,提取恶意攻击数据的特征参数。通过对网络数据进行多个训练周期,得到准确的恶意攻击数据辨识模型。辨别恶意攻击数据时,可以根据流量异常、行为异常和文件异常等元素与预定阈值进行比较。实验证明,该方法准确性高,具有研究价值。

摘要：传统的电力通信过程不良数据辨识方法的消噪能力较差,导致辨识效率较低。为此,本研究基于小波分析设计了新的电力信息通信过程不良数据辨识方法。根据小波变换的奇异性对电力信息通信过程进行局部奇异性检测,根据检测结果,结合神经网络算法区分正常数据和不良数据。然后采用软阈值和硬阈值去噪方法消除不良数据中的含噪信号,在计算噪声强度后,将某一尺度内的小波变换系数的平方由小到大排列,并计算似然估计向量,再根据向量中的最小值和最大值删除信号中的噪声部分。实验结果表明:该方法能够有效提高消噪能力、增强辨识效率。

摘要：为解决配电网环境中电能计量装置异常数据辨识速度较慢的问题,满足用户对于用电设备电力负荷状态的实际辨识要求,提出基于SVD的电能计量装置异常数据快速辨识方法。根据电量负荷事件检测结果确定符合异常特征量的具体数值,完成基于SVD的电量数据修正处理。在此基础上,建立SVD辨识框架,借助已知条件,求取计量装置的异常特征值,完成辨识准确度指标的计算,实现电能计量装置异常数据的快速辨识。实验结果表明,该方法能够较好地适应配电网环境,并可快速辨识电能计量装置中的异常数据,满足了用户对于用电设备电力负荷状态的辨识要求。

摘要：介绍了导弹在真空段自由飞行时加速度计的误差模型及其输出脉冲数据的选取与处理。重点探讨脉冲数据的识方法,并通过具体实例说明了该方法的有效性及其应用价值。

摘要：作为智能电网的关键节点,智能变电站的功能之一是为电网提供数据信息支撑。为此建立了一种智能变电站内的一体化信息平台,该平台采用分层分布式结构,统一和简化变电站的数据源,形成唯一性、一致性的基础数据和信息,以统一标准的方式实现变电站内外实时数据及信息的交互和共享,为电力系统运行控制提供可靠的信息支撑。阐述了建立平台所涉及的站内数据辨识、数据估计、数据及信息的分类、动态共享、智能传输以及站内数据及信息的安全等关键技术,提出了具体的解决方案。平台遵循IEC61850规范与站内外的设备联系。对所建立平台的信息流量和延迟进行了仿真,结果表明,平台的通信延迟可以满足站内外数据及信息使用者的要求。

摘要：潜油电泵同井采注水技术研究已开展多年,但一直没有较好的方法对潜油泵的注水流量进行测量。本文介绍一种新方法,即利用潜油泵自身的特性曲线,通过测量泵出入口的压力、机组转速,利用数据辨识可得出泵排量。本文对这种方法进行理论分析、机组设计、室内试验及试验数据分析后,证明了这一方法的可行性并提出了相应的建议。

摘要：建立热工系统的传递函数模型,既有利于了解机组的运行特性,又便于控制方案的设计和控制器的参数整定。为了避免开环辨识法对机组运行的扰动大的问题,文中采用了基于机组历史运行数据的闭环智能辨识方法,以两输入两输出的燃烧控制系统为例,通过对象特性分析,确定传递函数模型结构,以粒子群算法进行模型参数寻优,最后进行了模型的验证。仿真结果表明了该闭环辨识方法的有效性和辨识模型的正确性。

摘要：简要介绍可视化技术的发展历史和理论基础,重点描述一体化设计的可视化系统的几种展示手段,并针对EMS系统接收的错误信息提出在可视化系统中引入数据辨识模块的方法。