【摘 要】
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非侵入式负荷辨识作为智能电网的重要环节之一,是需求侧与供给侧互动服务体系的核心,其研究具有极高的理论价值和工程应用价值。非侵入式负荷辨识技术通过对用户电能入口处采集的电压、电流等用电负荷数据进行分析,实现对家用电器能耗信息的监测,用电数据可以为电网的电力调度以及为用户的精细化、差异化服务提供数据支撑,进而实现用户与电网的交互。本文对非侵入式负荷辨识方法进行了深入的理论与实验研究,主要内容及成果如下
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非侵入式负荷辨识作为智能电网的重要环节之一,是需求侧与供给侧互动服务体系的核心,其研究具有极高的理论价值和工程应用价值。非侵入式负荷辨识技术通过对用户电能入口处采集的电压、电流等用电负荷数据进行分析,实现对家用电器能耗信息的监测,用电数据可以为电网的电力调度以及为用户的精细化、差异化服务提供数据支撑,进而实现用户与电网的交互。本文对非侵入式负荷辨识方法进行了深入的理论与实验研究,主要内容及成果如下:（1）搭建了负荷数据采集平台,通过对采集的电流、电压数据进行分析,对比了两种滤波算法的性能并选择了中值滤波对数据进行降噪处理,并对稳态数据的时频特性进行了分析。（2）针对目前非侵入式负荷辨识存在模型训练时间过长以及负荷特征相近的电器辨识精度不高的问题,提出了一种基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识方法。提取负荷稳态电流的峰值因数（CF）、波形系数（MF）和谱熵（SE）组成联合特征,并结合AMPSO-SVM实现负荷辨识。实验表明该方法可解决电器电流波形相近不易识别的难题,减少训练时间,有效提高识别准确率和效率。（3）提出了一种基于K-means聚类与KNN的分级负荷辨识方法,用于解决基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识方法中存在的缺陷。首先针对AMPSO-SVM寻优训练时间过长的问题,使用不需参数优化的KNN代替AMPSO-SVM;然后针对谱熵等特征的选取受人为因素影响较大的问题,提取了新的特征对电器进行识别,并使用AMPSO算法进行特征优选,解决新特征中存在冗余特征及噪声特征的问题;最后针对不同电器对最优特征子集适应性不同的问题,提出了基于V-I轨迹HOG特征的K-means聚类。实验表明该方法可以有效地将工作类型相似的电器聚为一类,并在一定程度上解决了冗余特征甚至噪声特征对辨识准确率的影响。
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牙髓炎（pulpitis）是口腔临床中的常见病多发病,发病率与患病率极高。牙髓由于其解剖位置的特殊性,一旦发生炎症所造成的损伤多为不可逆的。牙髓炎的病因主要是由于细菌感染,内毒素（endotoxin）是革兰氏阴性细菌的胞壁脂多糖（lipopolysaccharide,LPS）,可在细菌死亡崩解时释放出来,是细菌的主要致病因子。一般在临床上就诊的牙髓炎患者也多为不可逆性牙髓炎,目前临床对于不可逆性牙
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离心风机是一种用来通风排尘、冷却烘干、充气引风的设备,在建筑工程、矿井隧道施工等行业有着非常广泛的用途。在严酷工作环境中,它不仅保证了工人的正常工作效率,也保障了员工的生命健康安全。但是离心风机由于其体积庞大,噪音过高,耗能严重等问题,也给工作生产造成了诸多不便。电机作为离心风机中的核心部件,是影响离心风机发展和应用的关键。磁悬浮开关磁阻电机（Bearingless switched reluct
目的:本研究旨在通过回顾性分析于我院明确诊断为急性冠脉综合征（acute coronary syndrome,ACS）合并冠状动脉瘤样扩张（coronary artery ectasia,CAE）的196例患者的临床资料以及长期随访中不良事件发生情况,分析冠状动脉瘤样扩张的两种不同表型（局限性CAE和弥漫性CAE）及罪犯血管伴弥漫性CAE和伴局限性CAE患者的临床特征、不良事件及其危险因素。方法:
目的:本实验旨在通用粘接剂中加入无定形磷酸钙（amorphous calcium phosphate,ACP）纳米颗粒,在仿生类似物聚丙烯酸（polyacrylic acid,PAA）和三偏磷酸钠（Sodium trimetaphosphate,STMP）的辅助下,模拟临床酸蚀-冲洗模式下应用粘接剂的操作,评价加入ACP后的通用粘接剂自身性能以及牙本质粘接的稳定性,并对应用粘接剂后再矿化处理的牙本
随着全球化石能源储量的不断减少,人类需要一种可再生的清洁能源以满足生产生活的需要。风能具有清洁且储量丰富的特征,近年来受到广泛关注。“十四五”规划实施以来,我国风力发电产业飞速发展。然而,风电具有波动性和随机性的特点,为风电消纳和电网的稳定运行带来挑战。精确可靠的风电功率预测系统可以为电网和发电企业提供安排调度和生产计划的依据,对提高风能利用率,改善“弃风”现象具有重要意义。基于上述背景,本文分别
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