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关心

作品数:16 被引量:117H指数:1
供职机构:黑龙江大学更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 15篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇电气工程
  • 1篇经济管理

主题

  • 5篇能源
  • 4篇电力
  • 4篇数据集
  • 4篇最大化
  • 3篇网络
  • 3篇互联
  • 2篇电力交易
  • 2篇电力数据
  • 2篇电压
  • 2篇电压稳定
  • 2篇电压稳定性
  • 2篇调度
  • 2篇新能源
  • 2篇信道
  • 2篇序列数据
  • 2篇学习算法
  • 2篇样本数据
  • 2篇隐私
  • 2篇暂态
  • 2篇暂态稳定

机构

  • 16篇黑龙江大学
  • 10篇国网黑龙江省...
  • 8篇牡丹江大学

作者

  • 16篇关心
  • 8篇李俊

传媒

  • 1篇黑龙江教育(...

年份

  • 4篇2023
  • 4篇2022
  • 6篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2006
16 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
关于高等学校计算机基础教学存在问题的探讨被引量:117
2006年
如何使高校计算机教学适应当前的发展形势,对非计算机专业学生如何进行计算机教学是高校计算机教育工作者必须思考的问题。本文从教学内容、教学手段与方法、教与学之间的矛盾和教师队伍等几个方面,对现在高等学校计算机基础教学中存在的问题,提出了一些改革思路。
关心
关键词:计算机基础教学CAI网络化教学方法教学内容教学手段
一种基于边缘智能的5G能源互联网虚拟电厂经济调度方法
一种基于边缘智能的5G能源互联网虚拟电厂经济调度方法,它属于虚拟电厂成本优化技术领域。本发明解决了如何整合新能源来降低电力系统成本、以及减小对通信的消耗的问题。本发明将机器学习与边缘计算相结合,针对能源互联网vpp中的经...
彭宇关心孙迪房大伟
电力现货数据的完整性检测及缺失修复方法
电力现货数据的完整性检测及缺失修复方法,它属于数据的完整性检测及缺失修复技术领域。本发明是为解决采用现有方法不能评估边缘设备中生成数据的完整性,以至于无法保证数据修复的质量,进而导致错误的电力系统决策的问题。本发明考虑了...
关心刘永楠郁越
文献传递
基于区块链的分布式机器学习任务卸载方法
基于区块链的分布式机器学习任务卸载方法,涉及计算机任务卸载技术领域,针对现有技术中任务卸载时不能保护隐私的问题,包括步骤一:对区块链上共享的数据进行质量评估;步骤二:根据数据质量评估模块的质量评估结果,对低质量数据进行修...
金志勇李俊关心刘永楠
文献传递
基于不平衡数据的门图神经网络暂态稳定性评估方法
基于不平衡数据的门图神经网络暂态稳定性评估方法,属于电力系统的暂态稳定性分析技术领域。本发明是为了目前的机器学习的方法不具有可解释性的问题。本发明基于条件生成对抗网络(CGAN)来生成不稳定的样本,不但能生成不稳定的样本...
孙迪李俊关心周小梅
文献传递
一种能源互联网中基于深度强化学习的数字孪生映射方法
一种能源互联网中基于深度强化学习的数字孪生映射方法,涉及能源互联网数据映射领域。本发明是为了解决现有数字孪生映射方法还存在映射精度低且存在数据冗余的问题。本发明包括:获取实体数据;所述实体数据为能源互联网系统中传感器获取...
关心许丝语
基于边缘智能的能源互联网新能源消纳能力评估方法
基于边缘智能的能源互联网新能源消纳能力评估方法,本发明涉及能源互联网新能源消纳能力评估方法。本发明的目的是为了解决在现有IoE中,无法实现最大化消纳新能源的问题。基于边缘智能的能源互联网新能源消纳能力评估方法具体过程为:...
兰天李俊关心杨雪晴
文献传递
基于不完整数据的深度强化学习短期电压稳定性评估方法
基于不完整数据的深度强化学习短期电压稳定性评估方法,涉及多母线电力系统中电压稳定性评估领域。本发明为了解决现有技术中短期电压稳定性的动态评估方法中没有考虑到故障发生时,所采集的母线电压数据缺失导致评估结果准确性差的问题。...
关心刘永楠刘安琪
电力现货市场中分布式特征数据选择方法
电力现货市场中分布式特征数据选择方法,解决了现有选择数据时不能同时兼顾成本及构建学习模型的准确率的问题,属于电力数据分析领域。包括:数据买家端确定用户侧学习模型、样本数据集及所缺少的电力数据类型及数据量,形成查询发送至数...
李俊胡本然关心胡妤飞
电力现货数据的完整性检测及缺失修复方法
电力现货数据的完整性检测及缺失修复方法,它属于数据的完整性检测及缺失修复技术领域。本发明是为解决采用现有方法不能评估边缘设备中生成数据的完整性,以至于无法保证数据修复的质量,进而导致错误的电力系统决策的问题。本发明考虑了...
关心刘永楠郁越
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