【摘 要】
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非侵入式负荷识别是高级电力量测系统的首要环节,对智能电网的建设具有重要意义.为解决传统非侵入式负荷识别算法识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的非侵入式负荷识别方法.该方法通过SSA获取ELM隐含层的最优输入权值和阈值,构建出SSA-ELM非侵入式负荷识别模型.在实际采集的6种常用家庭负荷数据集上对该模型进行负荷识别实验,结果表明,基于SSA-ELM的非侵入式负荷识别算法的识别准确率为96.1％,优于传统的ELM(86.3％)和BP神经网络算法(91.8％
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,上海200093
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非侵入式负荷识别是高级电力量测系统的首要环节,对智能电网的建设具有重要意义.为解决传统非侵入式负荷识别算法识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的非侵入式负荷识别方法.该方法通过SSA获取ELM隐含层的最优输入权值和阈值,构建出SSA-ELM非侵入式负荷识别模型.在实际采集的6种常用家庭负荷数据集上对该模型进行负荷识别实验,结果表明,基于SSA-ELM的非侵入式负荷识别算法的识别准确率为96.1％,优于传统的ELM(86.3％)和BP神经网络算法(91.8％).基于SSA-ELM的非侵入式负荷识别算法能有效应用于家庭用电负荷的识别中.
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目的:研究低剂量补充维生素D对卵巢切除大鼠动脉粥样硬化相关指标的影响,为探索绝经后妇女补充维生素D对防治动脉粥样硬化性疾病是否有影响寻找依据.方法:将42只3月龄SD未孕雌性大鼠随机分为三组:对照组(假手术,普通饮食,灌胃生理盐水)、卵巢切除组(卵巢切除,高脂饮食,免疫损伤,灌胃生理盐水)、维生素D组(卵巢切除,高脂饮食,免疫损伤,灌胃维生素D).11周后检测大鼠血清总血脂(TC)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白(LDL-C)、高密度脂蛋白(HDL-C)、C-反应蛋白(CRP)、白细胞介素-6(IL-6)
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