基于LoRa技术和GPU加速的台区拓扑辨识方法

• 作者: 李国昌
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: LoRa GPU加速 台区拓扑辨识 相似度
• 年，卷（期）: 2019,（21）
• 所属期刊栏目: 信息与能源
• 页码范围: 88-95
• 页数: 8页
• 分类号: TM93|TN911-34
• 字数: 6271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.021.015

摘要

传统的台区拓扑辨识方法精确度低,易受干扰,效率低下.针对这一问题,提出了一种基于LoRa技术和GPU加速的台区拓扑辨识方法,旨在利用LoRa通信技术、高性能计算技术以及大数据方法,对于大规模安装的智能电能表的数据进行获取和分析,有效辨识台户之间的对应关系.文中采用了基于LoRa技术及“多采统传”协议压缩技术的海量高密度数据获取的方法,有效加强了数据的快速获取.同时,利用GPU并行加速的灰色关联分析法实现数据分析,有效提高了算法效率.算例测试表明,文中的台区拓扑辨识方法准确度高、计算效率高,具有工程应用的价值和潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国昌	国网北京市电力公司电力科学研究院	8	9	2.0	2.0