简介：摘要：现代电力工程的建设推进了社会经济的发展，各类现代化技术的研究使得电力工程建设的水平逐渐提升，为增强对电网系统的控制，研究非介入式电力负荷监测技术就显得无比关键，电力企业要认识到对该项技术研究的重要性，并扩大对技术研究项目的资金投入，增加人力资源的配置，积极研究出适应我国电力产业发展的现代化技术。本文从电力负荷控制与监测技术研究的重要性进行分析，阐述了该项技术系统设计的内容，旨在为我国电力企业的技术研究提供帮助。

简介：摘要将人工神经网络（ANN）技术引入磨削加工领域，研究预测切向磨削力和法向磨削力，来提高磨削力的预测精度。以多层前反馈神经网络为基本结构，以误差逆传播算法（BP算法）为网络的训练方法。通过分析，以砂轮速度vs、工件速度vw和磨削深度ap为输入，以切向磨削力Ft和法向磨削力Fn作为网络输出，选定网络的层数、隐含层神经元个数、训练函数、传递函数等内容，建立预测磨削力的BP神经网络模型。然后比较不同网络模型，来确定最优的预测模型。

简介：摘要卷积神经网络在自然语言处理中的应用是近年的研究热点。文章通过对几项典型工作的分析，研究了卷积神经网络在各项自然语言处理任务中的性能与效果。并对卷积神经网络语言模型的改进规律进行了总结。

简介：摘要随着信息时代的迅猛发展，科学的不断进步，对能源的消耗数量已经达到一个恐怖的数字。为了防止不可再生资源的急剧消耗，延缓可再生资源的使用，人们对新能源的开发和应用越来越重视，利用新能源进行发电就是其中一项。将新能源大规模的应用到地区电网的建设是一项极为重要的挑战。本文将针对此点进行分析和讨论。

简介：摘要利用传统的单端电压、电流电气量进行故障测距时，容易受到过渡电阻的影响而导致测量距离不精确。本文以小波变换为基础，将传统的单端电气量与反向传播（BP）神经网络算法相结合，提出了一种用于故障测距的新方法，通过大量的仿真验证表明，该方法能够适应各种环境的要求，且精度高，具有一定的实用价值。

简介：摘要随着我国经济的快速发展，社会在不断的进步，针对风力发电并网时所产生的电流冲击与波动过大的问题，文中基于其运行特性与控制原理，提出了一种基于神经网络的风力发电并网控制技术。该技术结合了BP神经网络与PID控制，使得控制器能够对转子电流进行控制，具有独立于被控对象的优点。加之双馈发电机，因而可以实现空载数学模型的并网控制。通过与传统控制技术比较可知，文中所提出的技术算法简单、响应速度快且精度高，能较好地控制电网电压波动，具有一定的有效性。

简介：BP神经网络是故障诊断领域运用最为广泛的一种方法。针对BP神经网络隐含层单元数难以确定的问题，对现有以经验公式确定隐层单元数的方法进行对比分析，提出一种在经验公式基础上改进的方法，并通过风力发电机齿轮箱故障诊断实例验证。结果表明，该方法能有效地加快寻找最优隐层单元数的速度。

简介：摘要近年来风能已成为全球最重要的清洁型能源，风电场输出功率的预测也越发的成为了世界关注的焦点。但对于预测方法的研发目前还不够完善，仅仅依靠天气数值预报的预测是不够的。因此本文提出了神经网络模式下的风力发电机输出功率预测，并对风力发电机输出功率预测模型的建模过程进行了全面的阐述。经实验结果得出以下结论即在神经网络模式下，以风能作为动能的风力发电机，其输出功率的预测准确度非常高，具有可行性和有效性。

简介：提出了基于神经网络的被测量重构方法;针对神经网络中误差反向传播算法收敛速度慢的问题对目标函数等三方面进行了改进,将改进的多层前向网络、误差反向传播算法用于被测量重构。在实际的测量系统中,进行了仿真研究,结果表明,神经网络用于被测量重构,方法是可行的;解决了重构之前建立数学模型问题和多影响量情况下的被测量重构问题。

简介：摘要本文针对人工缺陷识别的缺点，提出了基于深度学习的输电设备缺陷识别方法，使用卷积神经网络进行图片的特征提取，避免了前期复杂繁琐的图片预处理，与此同时选用了ImageNet作为分类器进行缺陷判断。该方法经过实验验证，对常见的设备缺陷有较高的识别率，提高了输电线路巡检的自动化水平，降低了人工的劳动强度，便于快速准确的发现输电线路缺陷。

简介：人到了一定年纪,在回首岁月时,许多时候不得不感叹宿命的魔力。46岁的施耐德电气中国区总裁朱海命中注定与"第一"结缘。80年代,他是北京大学第一个跨系保送(从图书馆系转到计算机系)的研究生;十几年后,朱海成为施耐德电气在中国的第一位本土籍总裁。2011年4月16日,在中国电器工业协会四届二次会上,朱海被推选为副会长,这是该协会第一位外资背景的高层领导。

简介：摘要在目前的供电系统当中，变压器是重要的应用设备，其运行稳定和持续对于电力系统的价值发挥有着重要的影响，因此做好变压器的检查和维修现实意义巨大。就目前的分析来看，变压器的运行状态会因为负荷量大小、负荷类型、电压波动等诸多非自然因素和自然因素出现一些故障，发现这些故障并对其进行分析和解决可以保证变压器的使用安全和稳定运行，故针对变压器故障分析对现场安全稳定的运行就起到了至关重要的作用。当前针对牵引变压器的分相的这一特性，探讨牵引变压器故障分析。基于BP神经算法的检测对于牵引变压器故障的分析效果较好，本文对此做全面的探讨，旨在为变压器故障解决提供参考。

简介：本文研究BP神经网络PID控制算法在PLC中的具体实现方法。着重介绍了BP神经网络自整定PID控制系统结构和算法;以S7-1200PLC为控制器,采用SCL语言进行了BP神经网络自整定PID控制算法功能块的设计,给出了功能块参数的说明;试验表明,相比常规PID控制,BP神经网络自整定PID控制能获得更好的控制效果,设计的算法功能块具有一定的通用性和可移植性,为先进控制算法拓展到工程实际领域提供了应用参考。

简介：异步电动机控制系统是一个较难的工程问题。由于交流电动机机械系统具有非线性动态特性，以及交流电动机的某些状态变量无法测量，这些问题都使系统控制问题变得复杂。另外温度发生变化时，转子电阻发生很大变化，这又是一个控制系统难以克服的问题。使用神经网络的自适应控制技术来实现感应电动机的控制问题，第一种是单输入-单输出（SISO）系统，控制器使用静态多层感知器神经网络（MLP神经网络）；第二种是多输入-多输出（MIMO）系统，控制器使用递归神经网络为动态控制系统方案。本文重点讨论MIMO系统。

简介：摘要传统SCR脱硝控制设计及优化方法大多依赖PID控制模型，依赖大量人工经验、人工调参及模型优化，并且无法很好适应不同锅炉环境。近年来，以深度神经网络为代表的人工智能方法被广泛使用于不同领域，并且具有应用在SCR脱销控制预测的潜力。本文研究基于深度神经网络的SRC脱销控制模型，使用负荷、烟气流量、入口NOx和出口NOx作为输入，使用优化PID调节下的调门开度作为预测目标，所构建的深度神经网络可精确预测调门开度，可替代传统PID控制模块，实现SCR脱硝控制调节及优化。

简介：摘要智能输电网是人工智能神经网络的典型应用。其采用数据层、通信层、应用层网络结构，采用开放式的数据网络平台。交叉学科的服务商在数据网络平台进行应用层数据发掘与实现，为用户提供相互独立的产品，实现可持续的数据挖掘与应用。

简介：摘要本文主要研究基于BP神经网络的电力负荷预测，首先对BP神经网络理论进行了分析，阐述了BP神经网络结构和学习算法，然后重点研究基于BP神经网络的电力负荷预测，包括历史数据的选取及预处理、负荷数据的归一化处理、BP神经网络的拓扑结构、BP神经网络学习参数的选取以及预测误差的分析，在实际验证中取得了良好的效果。

简介：针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型。仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度。

简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：摘要在配电线路故障查找过程中，往往采用“二分法”开展，但因配电网网架结构复杂多变，联络点多，设备上往往不存在可断开点。本文详细分析了带电作业介入到10kV线路故障查找的典型案例，通过案例分析，对比出带电作业介入相比停电检修方式的巨大优势。此方法可实现快速定位故障点，缩短复电时间，有效提高供电可靠性。