赵艳
- 作品数：8 被引量：10H指数：2
- 供职机构：南京工程学院电力工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 视频监控系统在变电站中的应用被引量：5
- 2018年
- 本文介绍了视频监控系统的市场需求、发展历史、结构以及功能等方面。特别是在应用方面主要描述了变电站的视频监控系统,即在无人值守的变电站中引入遥视功能。文章最后对视频监控技术的发展趋势进行了探讨,展望了相关的技术前景。
- 顾源赵艳蒋楷行郭中奇朱羽居潼
- 关键词：视频监控变电站遥视无人值守
- 短期风电供需平衡性智能预警与仿真
- 2022年
- 当前的风电供需预警方法忽略了以大数据为基础的风电数据分析,导致上述方法无法有效预测风电的短期功率,出现预测偏差大、预警不及时的问题,提出基于大数据的短期风电供需平衡性预警方法。分析风电数据的相似度,并对风电的功率数据以及风速数据完成归一化处理;优化极限学习机参数,结合自适应的关联度模型建立风电功率的混合预测模型;利用上述模型预测风电短期功率,实现风电并网时供需平衡性预警。实验结果表明:运用所提方法预警风电供需平衡性时,能够预测风电的短期功率,且预测误差更小。
- 赵艳吕干云赵力
- 关键词：风电并网预警方法
- “计算机网络与现场总线技术”课程改革探索被引量：1
- 2015年
- "计算机网络与现场总线技术"作为我校电力类专业的专业基础课,内容抽象,理论性强,信息量大。本文首先分析了该课程教学过程中存在的几个主要问题,然后结合我院对该课程的教学内容、教学方法、实践教学等方面进行的教学改革进行探讨与分析。教学实践表明,通过改革学生学习热情和参与度明显提高,对理论知识的掌握和应用更加扎实。
- 卞海红鞠阳赵艳
- 关键词：课程改革多元化教学
- 基于修正Fukunaga-Koontz变换的说话人识别方法
- 2018年
- 研究了修正Fukunaga-Koontz变换在说话人识别中的应用方法。通过修正Fukunaga-Koontz变换对说人语音特征空间进行了降维,并通过高斯混合模型进行说话人建模。采用NIST 2006年测试的1conv4w-1conv4w作为实验,对比了LDA方法与修正Fukunaga-Koontz变换在说话人识别中的识别性能。结果证实,将修正Fukunaga-Koontz变换用于说话人识别获得了理想的效果,与传统的LDA降维方法相比,识别性能得到了较大的提升。
- 赵艳吕亮赵力
- 关键词：说话人识别
- 变电站辅助控制系统的发展与应用被引量：3
- 2020年
- 智能电网作为一个新的专业方向,由于变电站辅助控制系统为整个电力系统的安全运行提供了一个基础的保障,因此也对变电站辅助控制系统提出了更高的要求。本文主要针对变电站辅助控制系统进行了各项功能及其应用的描述,利用其主要的数据采集及集中控制实现测控一体化,最后对辅助控制系统的前景和技术创新进行探讨。
- 陈可赵艳施柳宇徐文扣徐宇飞李正杰
- 关键词：变电站数据采集集中控制
- 基于改进自适应卡尔曼滤波的电力大负荷预测与计费研究被引量：1
- 2023年
- 电力大负荷预测是电力公司进行高效电力系统规划和运行的重要基础;为了提高电力负荷预测精度进而更加有效地估计电力计量与计费,创新地提出了一种基于改进的自适应卡尔曼滤波(AKF)的电力大负荷计量计费预估方法;分析了电力负荷预测研究现状,针对传统卡尔曼滤波算法不足,引入自适应遗忘因子对卡尔曼滤波算法进行改进,建立数学模型、整定因子调整模型关键参数,得到电力大负荷数据的预测值,最终通过计量计费转换公式得用电量以及电费计量预估值;仿真结果表明:基于AEKF的电力大负荷计量预测方法的负荷预测结果与实际结果误差小于1.35%,电力计费预测结果与实际结果相对误差小于1.263%;应用实例证明:基于AEKF的电力大负荷计量计费预估方法,能够提高电力公司的调度效率12%,增加电费营收5.3%~12.2%。
- 隋仕伟俞海猛蹇照民赵艳
- 关键词：自适应卡尔曼滤波参数整定
- 基于改进的深度神经网络的说话人辨认研究
- 2017年
- 说话人辨认技术在许多领域有着广泛的应用前景。首先研究了两种基本的深度神经网络模型(深度信念网络和降噪自编码)在说话人辨认上的应用,深度神经网络通过逐层无监督的预训练和有监督的反向微调避免了反向传播容易陷入局部最小值的缺陷,通过实验证明了当神经元个数达到一定数量之后深度网络模型是优于普通BP网络的,并且其性能随着网络规模的扩大而提升。考虑到大规模的深度网络训练时间较长的缺点,提出使用整流线性单元(Re LU)代替传统的sigmoid类函数对说话人识别的深度模型进行改进,实验结果表明改进后的深度模型平均训练时间减少了35%,平均误识率降低了8.3%。
- 赵艳吕亮赵力
- 关键词：说话人辨认
