【摘 要】
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以从海量数据中快速调取所需数据信息为目标,提出智慧能源大数据库下的智能电网云平台快速响应方法。采用基于数据相关性的多副本一致性哈希数据存储算法(CMCH),并行连接查询智能电网云平台中的智慧能源大数据,减少数据传输不必要开销。经基于CMCH的多尺度多变量样本熵(MMSE)并行算法,提取融合特征后,通过多层空间模糊减法聚类处理数据特征。采用基于属性相关度估计数据挖掘算法,挖掘数据之间关联性,从智慧能
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以从海量数据中快速调取所需数据信息为目标,提出智慧能源大数据库下的智能电网云平台快速响应方法。采用基于数据相关性的多副本一致性哈希数据存储算法(CMCH),并行连接查询智能电网云平台中的智慧能源大数据,减少数据传输不必要开销。经基于CMCH的多尺度多变量样本熵(MMSE)并行算法,提取融合特征后,通过多层空间模糊减法聚类处理数据特征。采用基于属性相关度估计数据挖掘算法,挖掘数据之间关联性,从智慧能源大数据库中高效挖掘海量数据信息,实现智能电网云平台快速响应。实验表明该方法的数据并行处理运行时间短,数据规模越大优势越显著;数据聚类DB指数低、β指数大,聚类性能好;可全面响应用户输入的查询指令,满足用户需求。
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<正>真实情境往往是学生将知识转化为能力的桥梁,深度学习的真实情境应当具备学科价值与问题价值。深度学习是帮助学生构建知识的认知经验活动,也是促使学生形成解决生活问题能力的必要途径,在此过程中,只有置身于特定的情境中开展学习,才能促进深度学习的发生。因此,在化学课堂上,教师应当在创建真实情境的基础上挖掘深度学习教学的主题,确定主题的细化目标,再借助问题推进教学活动,使学生在真实的情境中解决问题,这也
阐述基于云架构的数据平台特点,智能电网综合信息服务平台的系统架构,探讨云计算的数据挖掘方法、智能电网的展望,包括云存储与管理、大数据处理与分析、数据可视化、数据分析与预测。
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提出了一种基于5G技术对广域测量系统(WAMS)向智能电网状态估计器提供测量数据的研究。比较了不同的状态估计器算法,即传统的加权最小二乘法(WLS)状态估计器和基于相量测量单元(PMU)的状态估计器。根据均值估计误差和安全指标比较这些算法的性能。使用所提出的方法获得的结果强调了将智能电网作为网络物理系统进行研究的必要性,以全面模拟和分析电力系统信息和通信技术(ICT)系统。表明ICT系统中的故障可
为了解决传统智能电网安全监测技术存在电网数据分散性较强问题,提出基于元模型控制的智能电网大数据安全监测技术。利用抽取元模型、转换元模型和加载元模型,提取、转换和加载数据。根据滑动窗口出现的异常滑动情况,判断数据是否异常,完成大数据安全监测。试验结果表明:检测结果与智能电网大数据的实际安全漏洞数量和误报数量一致,具有精准监测结果。所提方法具有理想的实用性,研究价值较高。
<正>弱电解质的电离平衡是认识溶液中平衡的基础,溶液表现出的宏观现象需要结合微观变化去解释,电离平衡过程将“宏观现象—微观本质—符号表征”三者有机结合起来,可以帮助学生更好地树立“变化”和“平衡”的辩证关系。本教学设计以“弱酸的电离平衡常数”为中心,选择酸雨pH计算、人体血液的pH讨论、缓冲液原理等情境,重点学习弱电解质的电离、电离平衡常数Ka、Ka的计算和应用三部分知识。
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