1、物联网与大数据领域前沿技术应用

物联网与大数据领域前沿技术应用

在当今科技飞速发展的时代，物联网（IoT）和大数据分析已经成为推动各个领域进步的关键力量。它们的融合不仅为我们带来了海量的数据，也为解决诸多复杂问题提供了新的思路和方法。以下将为大家详细介绍物联网和大数据在不同领域的前沿应用技术。

智能电网中的电能质量扰动分析

智能电网系统的发展使得物联网技术得以广泛应用，实现了电能质量测量和分析的大规模数据收集。多个分布式能源和负载与主电网相互连接，形成了一个庞大的电能质量监测和管理网络。然而，电能质量扰动（PQDs）的出现会显著缩短旋转机械和固态开关设备的使用寿命。

为了解决这一问题，提出了一种基于注意力机制的神经网络进行 PQD 分析的新方法，用于自动检测和分类 PQDs。这种神经网络能够通过从嘈杂的 PQD 信号中提取显著特征，来概括噪声干扰并提高抗噪能力。具体操作步骤如下：
1. 数据输入 ：模型以时间序列的原始信号作为输入。
2. 数据预处理 ：使用窗口化方法对输入信号进行预处理。
3. 特征提取 ：将预处理后的信号传入长短期记忆网络（LSTM）进行特征提取。
4. 分类 ：使用全连接层和 softmax 激活函数进行分类。

通过对添加了 20 至 40dB 加性高斯白噪声（AWGN）的信号进行测试，结果表明，在 20dB 信噪比的最坏情况下，该模型对单扰动 PQDs 的分类率从 20.52% 提高到 52.53%，对多扰动 PQDs 的分类率从 18.10% 提高到 57.58%。