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摘要:
线损管理与维护是影响供电企业经济效益的核心工作,由于大量分布的基层低压台区因缺乏技术人才、管理不规范等问题严重影响了工作效率.针对此类问题,文中在传统台区线损管理的基础上引进支持向量机方法,结合信息管理系统实现线损工作的精细化模式.通过建立台区线损与异常诊断、分析模型,从而真正实现科学、规范化的工作管理,有效地解决管理滞后问题,大幅提升台区管理效率.
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基于粒子群-支持向量机的时间序列分类诊断模型
fMRI多维时间序列
分类诊断
自回归模型
支持向量机(SVM)
粒子群算法(PSO)
灵州分局低压台区线损分析
线损
变压器
负载率
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于支持向量机的低压台区线损管理诊断模型
来源期刊 电子科技 学科 工学
关键词 台区线损 支持向量机 诊断分析 诊断模型
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 协议·算法与仿真
研究方向 页码范围 113-116
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 2607字 语种 中文
DOI 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.11.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 夏桃勇 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
台区线损
支持向量机
诊断分析
诊断模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技
月刊
1007-7820
61-1291/TN
大16开
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