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针对海量数据环境下对数据流预处理实时性和高效性的需求,文中提出了一种大规模数据环境下的数据流实时预处理模型,基于MMHC(Max-Min Hill-Climbing)并运用增量式学习的方式改进贝叶斯网络模型的构建过程,提升预处理模型的有效性,同时也减少了因模型更新所消耗的时间,在一定程度上防止了数据的积压,支持网络结构的动态更新,适用于更复杂的数据环境. 相似文献
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暂降源定位对于查找暂降源、划分暂降责任有重要作用。为了确定暂降源的上下游位置,本文从线性电路的叠加原理入手,通过分析故障过程中电气特征变化规律,提出了基于扰动无功功率变化特征的电压暂降源定位方法。当发生三相对称故障时,如果监测点的正序扰动无功功率方向与规定正方向一致,电压暂降源在上游,反之则在下游;当发生不对称故障时,如果监测点的负序扰动无功功率方向与规定正方向一致,电压暂降源在下游,反之则在上游。大量仿真与实测数据表明,本文方法不受暂降持续时间影响,能够实现电压暂降源的上下游定位,具有较高准确率。 相似文献
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