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基于Microsoft时序算法的电容器组电容预测及预警被引量：5: 2017年; 准确预测电容器组在一段时间内的电容,分析其变化趋势,对并联电容器组的安全使用、延长寿命有很重要的意义。本文提出一种基于Microsoft时序算法,采用电能质量监测数据的10 k V侧并联电容器组电容预测模型,并在此基础上设计了并联电容组电容趋势分析及预测预警系统。通过该系统,用户不仅能够监测电容器组的运行状态,为电容器组故障分析提供可靠依据,而且可以预测电容器组电容值的变化趋势,并实现其寿命预警。实际运行效果验证了该模型的可行性与准确性。; 段晓波高晶晶胡文平周文齐林海; 关键词：并联电容器组预警电能质量监测系统

基于多级反馈队列调度的电动汽车充电模型及其云实现被引量：5: 2016年; 充电汽车的普及和推广,使人们在日常出行方面减少了化石燃料的使用,从一定程度上解决了能源短缺和大气污染的问题,但同时也造成了大规模充电行为对电网产生的巨大冲击,影响了电网的稳定运行。文章借鉴计算机操作系统任务调度算法,提出一种考虑到电网侧负荷以及充电公平性的多级反馈队列优化充电模型。电动汽车在关注的电网中按照以上提出的充电方案来进行充电,既没有违背公平原则,又实现了最优化充电,同时保证电网安全稳定运行,降低了资源浪费。电动汽车充电过程中涉及到了多方面的异构化信息,其中包括车联网、智能电网、充电设备网络和额外的有关信息。而以上模型的实现需要把多方面的数据信息加以融合,并且要解决海量数据带来的大数据处理问题。本文提出的电动汽车充电模型利用Hadoop云计算平台来解决大数据集的并行化计算问题,使用HDFS分布式文件系统和HBase非关系型数据库解决海量数据的存储问题。; 任旭高晶晶艾明浩齐林海; 关键词：电动汽车队列调度电模型安全稳定运行计算机操作系统分布式文件系统

一种基于协同过滤的电动汽车充电推荐方法被引量：2: 2017年; 基于大量的充电行为数据,建立电动汽车用户的充电兴趣模型,将用户感兴趣但未发现的最佳充电选择推荐给用户,实现充电行为有序引导是一个重要问题。本文针对电动汽车充电提出一种基于协同过滤算法的推荐模型,得出最佳推荐模型参数指标,充电10次以下的新用户采用基于用户的协同过滤算法,充电10次以上的老用户采用基于物品的协同过滤算法;基于用户的协同过滤算法的最佳邻居数和推荐列表长度均为3;基于物品的协同过滤算法的最佳推荐列表长度为4。指出负荷聚合商可以结合参与需求响应计划的情况,对推荐列表进行再优化,将与需求响应冲突的推荐信息过滤掉,从而实现有序充电控制。; 卜凡鹏田世明高晶晶齐林海; 关键词：有序充电电动汽车协同过滤

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高晶晶