正方空气柱结构二维三角晶格光子晶体及其禁带特征

基于平面波展开法比较研究了空气圆柱三角晶格光子晶体和正方介质柱三角晶格光子晶体的禁带特征,提出了正方空气柱三角晶格光子晶体结构,并分析了相对介电常数对其禁带宽度的影响.结果表明:空气圆柱三角晶格光子晶体要比由同种介质材料构成的正方介质柱三角晶格光子晶体的完全禁带要大得多;对于正方空气柱三角晶格光子晶体,当相对介电常数εr>12.0时将出现双禁带,且当εr=19.0时两条禁带均达到最大值.     

深度学习在电力系统异常损耗数据识别中的应用研究

异常损耗是造成电网公司收入损失的主要原因之一,但极其庞大的数据规模给异常数据识别带来了挑战。文中提出了一种新的检测方法,利用混合深度神经网络自我学习特征,识别系统损耗中的异常情况。该方法只需要最小的输入数据和知识范畴,无需手动建立特征库。该方法包括一个长短期记忆网络和一个多层感知器网络。第一个网络分析原始的每日能源损耗历史,第二个网络则整合非时序数据,如合同电量或地理信息。用电网数据对该模型进行了训练和测试。结果表明,所提出的混合神经网络的性能明显优于其他异常数据识别方法,验证了所提出方法的有效性。