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1.
电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果. 相似文献
2.
为解决含风电互联电网中风功率预测与实际风功率之间存在的风功率偏差,以及负荷突增所造成的电网负荷频率波动的问题,研究并比较了现有解决方案,提出了一种干扰观测器与反馈控制器复合控制算法.该算法将风功率偏差以及负荷突增等视为集总干扰,设计干扰观测器估计集总干扰,并通过反馈控制器的设计抵消集总干扰的影响,并基于分离原理与线性矩阵不等式求取了观测器以及控制器设计参数,提出了算法定理并验证了稳定性.将所提算法与常用的比例积分微分(proportion intergration differentiation,PID)控制算法进行仿真比较,负荷控制算法对风功率偏差与负荷突增构成的集总干扰有着较强的抑制作用,且收敛速度更快,表现出较强的控制性能与鲁棒性.最后通过半物理实验进一步验证了所提算法的有效性与实用性. 相似文献
3.
负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55%.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度. 相似文献
4.
为解决繁忙终端区运行效率低、飞行冲突严重、管制员工作负荷大、通信频道拥堵等问题,提出了一种基于点融合技术的进场航班流排序方法.通过细化基于点融合的进场航班排序过程,分析了基于点融合程序的空中交通管制工作流程;基于雷达管制模拟机设计并验证了点融合程序应用于中国西南某机场终端区的可行性.结果 表明:点融合程序能解决终端区大流量情况下的进场航班排序问题,相比于现行程序而言,雷达引导、高度速度调整指令次数均有不同程度的减少,有效降低了管制员和飞行员工作负荷,改善了陆空通话拥挤现状.同时,进场航班间的飞行间隔更均匀、有序,进场时间和间隔均有一定程度的减小,终端区空域容量和运行效率显著提升,能有效缓解航班延误. 相似文献
5.
传统的侵入式负荷监测方法在实际应用中安装复杂,成本高,无法满足日益发展的电力系统需求.为此设计了一种基于STM32的非侵入式负荷监测系统,系统以STM32F103芯片为主控制器,利用AD8629放大器和ADS1256芯片进行高精度电信号采样,通过USB与上位机通信,在Labview界面中进行实时显示,并建立卷积神经网络算法模型进行负荷识别.将嵌入式系统与辨识算法进行结合,通过实验验证了用电负荷监测与识别的可行性,且系统实时性好,测量精度高,成本低,有较强的实用性. 相似文献
6.
7.
利用Spark平台对电力用户侧的大数据进行分析,提出基于梯度提升树的并行负荷预测方法.首先对历史负荷和天气数据集进行并行化分割处理,并采用特征提取与转换方法获取到预测模型所需的特征向量;然后合理设定Spark集群节点数以及调节Hadoop分布式文件系统(HDFS)分块大小;最后将参数调优后的梯度提升树模型部署到Spark分布式平台上进行训练与预测,并将该模型预测结果与其他预测模型进行精度比较.研究结果表明:通过合理划分HDFS中存储块的大小能有效提高集群对于大数据处理的效率,分布式梯度提升树算法在快速性与准确性上均有比较大的优势,能够满足电力负荷预测的要求. 相似文献
8.
随着智能电网的快速发展,虚假数据注入(false data injection, FDI)攻击已经成为未来电力系统运行面临的主要威胁之一。攻击者通过篡改系统原始数据,导致电力系统失负荷(loss of load demand, LoLD),甚至引发级联失效。因此,有必要建立一种成本效益机制来减轻FDI攻击造成的LoLD。提出了一种多目标风险规避优化模型,在FDI攻击的防御成本、电力系统运行网损和LoLD之间进行权衡。采用多目标进化捕食策略对多目标模型进行求解,获取多目标优化Pareto最优解。仿真结果在IEEE 30节点电力系统证明了所提模型的有效性,并且揭示FDI攻击下电力系统运行中存在着较高的LoLD风险。 相似文献
9.
10.
为进一步提高短期电力负荷预测精度,构建一种基于注意力机制的经验模态分解(EMD)和门控循环单元(GRU)混合模型,对时间序列的短期负荷进行预测.首先,对负荷序列进行EMD,将数据重构成多个分量;再通过GRU提取各分量中时序数据的潜藏特征;经注意力机制突出关键特征后,分别对各分量进行预测;最后,将各分量的预测结果叠加,得到最终预测值.仿真结果表明:相对于BP网络模型、支持向量机(SVR)模型、GRU网络模型和EMD-GRU模型,基于EMD-GRU-Attention的混合预测模型能取得更高的预测精度,有效地提高短期电力负荷预测精度. 相似文献