台電電網分布的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

台電電網分布的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦西門柳上 馬國良 劉清華寫的 正在爆發的互聯網革命 可以從中找到所需的評價。

另外網站303停電事故檢討報告公布經濟部:將強化電網韌性-- 上報/ 生活也說明:因此,後續將依照經濟部303事故調查檢討報告,由台電公司彙整興達電廠及相關單位之疏失人員,依程序召開人員獎懲會議,啟動內部懲處機制,並陳報董事長 ...

元智大學 電機工程學系甲組 劉建宏、陳敦裕所指導 劉芝秀的 應用轉移學習模型於電力系統暫態穩定度評估 (2021),提出台電電網分布關鍵因素是什麼,來自於電力暫態穩定度、時間卷積網路、轉移學習、卷積神經網路、長短期記憶。

而第二篇論文中原大學 電機工程學系 洪穎怡所指導 詹于萱的 基於粒子群最佳化卷積神經網路進行短期負載預測 (2021),提出因為有 負載預測、卷積神經網路、相關性分析、神經網路架構、粒子群優化演算法的重點而找出了 台電電網分布的解答。

最後網站变电站综合自动化系统在某机械制造公司35kV变电站改造应用則補充:同时还配置一台电能质量监测装置APView500,监测35kV进线电能质量如电压 ... 微机综合自动化系统的改造,对于实现电网调度自动化和现场运行管理现代化, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了台電電網分布,大家也想知道這些:

正在爆發的互聯網革命

為了解決台電電網分布的問題,作者西門柳上 馬國良 劉清華 這樣論述:

★30余位互聯網大腕、100余家網站、報紙、雜志、電台、電視台鼎力推薦為何偷菜、搶車位這樣的無聊小游戲能讓無數智商正常的人痴迷?SNS掀起的第三次互聯網革命能給我們帶來哪些機遇?想知道奧巴馬(台譯:歐巴馬)是如何利用SNS問鼎美國總統寶座的嗎?為何商界領袖李嘉誠、孫正義為SNS投下數億美金巨資?你知道SNS在個人品牌建設方面能發揮的重大作用嗎?這注定是一本將影響中國3 5億網民的經典著作。SNS火起來是有道理的:互聯網是技術網絡,SNS是社會網絡,信息革命從技術網絡發展到社會網絡是必然的趨勢。以人為本,是SNS的出發點和歸宿。本書展開了一幅SNS時代的全景圖,幫助SNS加速走向每個人,撥動每

個人心中真實快樂的那根弦。——姜奇平 中國社會科學院信息化研究中心秘書長/《互聯網周刊》名譽主編本書既演繹了國內外SNS的發展歷程,也從相關行業和領域多方位地詮釋了由此帶來的重大變革,堪稱網絡版「SNS那點事兒」, 是本難得的SNS通俗化讀本。網民是有國籍的,但是SNS所帶來的機遇是沒有國界的,希望讀者能從書中受益,敢做SNS時代的潮人。——鄭志昊 QQ空間產品中心總經理當SNS和開放平台被廣泛接受和認可後,是不是又到了下一場革命爆發的時候?本書對SNS時代的互聯網做了全新的詮釋,作者從資深從業者的角度為我們闡述和評點了昨天、今天、明天的互聯網,非常值得品味。——盧亮 淘寶網資深總監這是一本值

得推薦給愛情公寓2000萬白領用戶閱讀的好書。——張家銘 愛情公寓創始人兼CEO 短短20年里,互聯網經歷了門戶網站和Web 2 0時代的重大變革,如今已經邁入社會化網絡時代。新一輪的互聯網革命即將爆發,而其影響已經開始┅┅。 本書詳細介紹了SNS(社會化網絡)的起源和理論模型、SNS發展的三波浪潮,以及Facebook、Twitter、校內網、開心網和51等國內外各大主流SNS網站的發展歷程和成功秘訣;全面闡述了SNS將對我們的生活、工作、學習、娛樂方式產生的顛覆性影響;透徹地分析了SNS與各種傳統互聯網經營模式相結合後會帶來的變革和機遇,以及SNS開放平台的「長尾效應」和它對

整個互聯網產業的影響和重大意義;最後,對SNS在3G移動互聯網時代的前景進行了分析和預測,同時對SNS的未來進行了展望,描繪了一幅美好的SNS時代全景圖。 SNS:Social Network Software,社會性網絡軟件,是一個采用分布式技術,通俗地說是采用P2P技術,構建的下一代基於個人的網絡基礎軟件。 西門柳上,真名韓隱博,「新勢力文叢」策划人,現就職於知名SNS網絡公司,混跡多個圈子,出版傳媒、廣告、互聯網等,對跨界(Crossover)一往 情深,對新媒體、網絡口碑等有較深入研究。主編有國內首本博客雜志書《up勢力》,個人著作有《我就是火影忍者》、《摩羯

座說明書》等。 馬國良,淘寶花名「馬梁」,淘江湖及阿里旺旺產品運營經理;簡介:不安份的低調者;擅長:IM及SNS產品研究、新營銷研究;業內網發起人,運營營銷群體博客「營者為王」創辦者。 劉清華,網名邁克.唐僧。早年懷揣夢想進入廣告領域,從互動營銷到影視廣告都有整合性策略思維和豐富的實戰經驗。現專注於互動整合營銷及新媒體商業包裝,曾編撰《一網打盡》互聯網營銷實戰教程。 第1章 社會化網絡理論變奏曲 第1節 社會化網絡——未來的新入口 社會化網絡圓了奧巴馬的總統夢 什麽是社會化網絡 第2節 六度之內,玩轉世界 社會化網絡的前世今生 六度分隔理

論與150定律 第3節 以人為本——社會化網絡建立真實的社交文化 第4節 全球互聯網為社會化網絡而瘋狂第2章 社會化網絡的三波浪潮 第1節 第一波浪潮:鼻祖Friendster和國內的追隨者們 第2節 第二波浪潮:MySpace旋風與中國SNS風暴 第3節 第三波浪潮:Facebook神話與校內網的傳奇 第4節 第三浪後續:開心網的盛行與國內互聯網巨頭們的窺探第3章 社會化網絡狂飆實錄 第1節 Facebook猛進史——六年創奇跡 你方唱罷我登場——MySpace的失勢和Facebook的得意 Facebook的名字的由來 同學錄背後的社交藍海 Facebook的創業歷程 Faceb

ook緣何成為資本的寵兒 Facebook的收購風波 第2節 開心網的崛起——創造中國互聯網發展史話 揭秘開心網的發展歷程 SocialGame——開心網不走尋常路 開心網的未來在哪里 「真假」開心網 第3節 Twitter——簡單、開放改變世界 失敗鯨 140個字符創造的奇跡 Twitter的發家史 Twitter成功的奧秘 Twitter成功背後的社會學意義、營銷學意義和開放平台的意義第4章 社會化網絡改變我們的生活 第1節 社會化網絡改變我們的生活 免費環游世界 「大鯊魚」奧尼爾與Twitter的故事 尋人記 「助產士」的故事 第2節 要Happy,要Soci

alGame 第3節 SNS式美麗新世界 第4節 SNS達人的小眾生活圈第5章 社會化網絡讓求職變得更容易 第1節 社會化網絡時代的求職新途徑 求職新利器 虛擬世界里的真實招聘 社會化網絡顛覆傳統的招聘方式 第2節 弱鏈接、人脈與社會資本 「微弱關系」 網絡社交人脈演進史 第3節 找工作,你准備好了嗎 讓工作主動發現你的優勢 學會管理你的社交網絡 打造職場的雙贏通道第6章 社會化網絡營銷——網絡營銷新時代 第1節 社會化媒體——網絡營銷新力量 什麽是社會化媒體 傳統網絡營銷的變革 社會化網絡營銷時代來臨 第2節 社會化網絡營銷 娛樂的才是互動的 娛樂與社會化網絡營銷的完

美結合 不能只有娛樂,而沒有營銷 第3節 創意驅動了你的眼球,也驅動了你的態度 第4節 超越社會化網絡第7章 螞蟻有了擴音器——社會化網絡與個人品牌建設 第1節 網絡時代——草根也能建立自己的個人品牌 第2節 博客——打造個人品牌的利器 第3節 即時聊天——個人品牌如影隨形 第4節 Twitter——創造個人品牌的新力量 第5節 社交網站——發現並建立你的個人品牌 第6節 播客/視頻——每個人都可以當15分鍾名人 第7節 張小盒,用社會化網絡打造的品牌149第8章 社會化網絡代言人——奧巴馬 第1節 沒有社會化網絡,就沒有奧巴馬 第2節 奧巴馬的社會化網絡營銷啟示錄 網絡視頻傳播——視頻新

媒體力量的運用 關鍵詞購買——搜索引擎廣告精准營銷 游戲內置廣告——新穎的互聯網廣告思路 網絡口碑營銷的最高境界——激發郵件病毒營銷的傳染力 博客營銷——讓每個人都有自己的媒體第9章 社會化網絡與長尾的開放平台 第1節 什麽是開放平台 第2節 開放與繁榮 Google——將開放進行到底 Twitter——開放成就的社會化網絡巨頭 亞馬遜——在開放中從容應對全球經濟危機 淘寶——開放,與合作伙伴共建商業生態系統 騰訊——何時能走向開放 Facebook——開放平台,網聚開發者的力量 第3節 平台決定舞台 第4節 開放平台的長尾現象 第5節 開放平台標准之爭第10章 數字化生存

與社會化網絡的未來 第1節 數字化生存 第2節 擁抱3G,擁抱移動互聯網的未來 第3節 社會化網絡的神奇新變數 第4節 社會化網絡的未來後記 站在未來互聯網的風口浪尖 互聯網的出現是人類歷史上的一次重大變革,相信這一點已經毋庸置疑。非常幸運的是,當你看到本書的時候,說明你正處在這個激動人心的變革時代,並且處於這個時代變革的浪尖上。從互聯網真正開始商用到現在,大概20年過去了,這期間各種各樣基於互聯網的應用和服務層出不窮,並且不斷發展,從BBS、MUD、新聞組、電子郵件,到門戶網站、即時聊天工具、搜索引擎,再到今天網民朋友都在關注的SNS。 從某種角度來說,我們可

以將互聯網過去20年的發展歷史分為3個階段:第一階段是供應商產生內容的階段,比如最早期的各類門戶網站(新浪、搜狐等)都會先收集和整理信息,然後提供紿用戶;第二階段是用戶產生內容的階段,比如以博客和YouTube為代表璃各類Web 2.0網站;第三階段,也是最激動人心的階段,互聯網將擔負連接人的使命,這個階段最傑出的代表就是SNs!在前兩個階段,互聯網都只承擔了連接信息、打破信息不對稱的使命。 在互聯網出現以前,人們通過電話、信件等傳統方式進行通信,但是這些方式所承載的信息和服務受到各種因素的限制,溝通雙方互動性很差。互聯網出現以後,它所能夠承載的信息和

服務在形式和內容上都得剄極大的豐富,隨後,人與人之間的互動也變得異常豐富和生動。隨著網絡技術的發展、網絡帶寬的不斷提升,以及近年來移動互聯網的高速發展,互聯網的使用門檻越來越低,使用互聯網就像使用水和電一樣方便。對於我們而言,互聯網就像電網一樣不可或缺。在不遠的未來,斷網一分鍾和斷電一分鍾給我們造成的影響將沒有任何分別! 作為互聯網第三階段的主角,SNS絕不僅僅是簡單地將我們在現實中的社會關系「遷移」到互聯網上。在SNS之上必將誕生新的生活方式、新的娛樂方式、新的文化、新的商業模式,甚至是新的社會關系!SNS不僅是人們使用互聯網的人口,而且還是與社會發生關系的人口! 我相信

,很多朋友在閱讀本書之前,都會有對sNS相關的問題有一些疑問和困惑:SNS究竟代表了什麽?SNS的本質究竟是人還是人與人之間的關系?未來的SNS是否會如出一轍?SNS是否帶有主題性?SNS的商業價值在哪里?SNS究竟會對我們的生活、工作、學習和娛樂產生哪些革命性的影響?為什麽我們每個人都應該關注SNS?這些問題都會在本書中給出答案。同時,作者還將以自己深刻且富有大局觀的見解,輔之以大量具有代表性的事例,深入割析這些問題,並且給出自己的立場和觀點。本書是國內第一本真正全面、開放探討SNS的專著,三位作者都是實戰在SNS第一線的互聯網工作者,非常感謝他們能夠將自己的經驗和知識分享給全中國的網民朋友

,分享給中國的互聯網事業。 3億多的網民朋友們,工業革命經歷了100多年,而互聯網僅僅才發展了20年,它還處於一個非常原始的階段,未來幾十年才是互聯網發展的黃金時期,SNS必定在其中發揮革命性的作用。非常幸運,我們將會成為推動這場變革的最重要力量,我們正在創造歷史。對於所有想了解SNS,甚至已經投入到SNS變革浪潮中的朋友們來說,本書的知識、經驗和觀點將使你大開眼界,受益匪淺! 革命一觸即發,大家准備好了嗎? 許吉 阿里旺旺之父/淘寶網消費者社區事業部資深總監

應用轉移學習模型於電力系統暫態穩定度評估

為了解決台電電網分布的問題,作者劉芝秀 這樣論述:

在電網擴展下,電網變得複雜同時供電需求增高,對於電力系統運作狀態要求越高。如果遇到停電或是線路故障導致經濟上造成損失。所以電力系統暫態穩定性評估顯得尤為重要。傳統電力暫態穩定性做法仰賴完整且準確的系統模型進行評斷,結果耗時長以及遇到外界干擾的問題會造成計算負擔,因此本研究藉由深度學習與轉移學習方法解決傳統電力暫態穩定度的不足。使用PSCAD來收集電力暫態穩定度數據與Python建構深度學習模型,本文探討深度學習中的卷積神經網路、長短期記憶與時間卷積神經網路,這三種神經網路應用在暫態穩定度上。遇到數據量少的問題,本文提出轉移學習來解決此問題,透過多種轉移學習算法並且得出其算法之準確性。本研究首

先將卷積神經網路、長短期記憶與時間卷積神經網路進行準確性與訓練時間的比較,由時間卷積神經網路92.32%的準確率和訓練時間短等結果勝出其他兩種神經網路。接下來比較轉移學習算法分成準確性結果與相對優勢結果。以準確性來說是以TrAdaBoost的精確度高、相對優勢(將準確度與訓練時間一同比較出相對性)則以MMD距離方法勝出。

基於粒子群最佳化卷積神經網路進行短期負載預測

為了解決台電電網分布的問題,作者詹于萱 這樣論述:

中文摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV圖目錄 IX表目錄 XIV第一章 緒論 11-1 研究背景與動機 11-2 文獻回顧 21-3 研究目標與步驟 51-4 論文貢獻 61-5 論文架構 7第二章 台電系統概況與資料採集 92-1 台灣電力系統概況 92-2 台灣各機組配比概況 122-3 台灣電力供需現況 132-4 歷史資料介紹 152-4-1 負載歷史資料 152-4-2 氣象歷史資料 172-4-3 工作日及非工作日定義 19第三章 理論基礎 213-1 卷積神經網路(Convolutional Neural Net

work, CNN) 213-1-1 卷積神經網路架構 213-1-2 卷積神經網路參數及超參數 273-2 粒子群優化演算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 283-3 基因演算法(Genetic Algorithm, GA) 313-4 小波轉換(Wavelet Transform, WT) 333-5 輻狀基底函數類神經網路(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN) 353-6 長短期記憶網路(Long Short-Term Memory, LSTM) 373-7 支持向量機(Suppor

t Vector Machine, SVM) 413-8 整合移動平均自迴歸模型(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) 433-9 向量自迴歸移動平均模型(Vector Autoregressive Moving Average, VARMA) 443-10 最小冗餘最大相關性(minimal-redundancy-maximal-relevance, mRMR) 45第四章 硬體及軟體 464-1 硬體 464-1-1 GPU及工作站介紹 464-1-2 多GPU分散式訓練 494-2 軟體 524-2-1 Py

thon 524-2-2 Python工具包 524-3 程式執行步驟 68第五章 研究方法 725-1 輸入資料預處理 725-1-1 資料編排 725-1-2 資料正規化 735-1-3 訓練集/測試集資料分割 745-2 斯皮爾曼相關性分析 755-3 卷積神經網路架構 765-4 增強型菁英粒子演算法(Enhanced Elite-Based PSO, EEPSO) 775-4-1 平均搜尋和混沌法調整慣性權重(Mean Search and Chaotic Descending Inertia Weight) 785-4-2 粒子刪減和複製(Particle

Trimming/Duplicating) 795-4-3 搜尋空間及參數定義(Search Space and Parameter Setting) 805-5 演算法流程 82第六章 模擬結果與分析 856-1 迴歸指標介紹 856-2 斯皮爾曼相關性分析結果 866-3 增強型菁英粒子演算法與現有PSO方法之比較 896-4 與其他方法之比較 93第七章 結論與未來研究建議 1057-1 結論 1057-2 未來研究建議 106參考文獻 107圖2-1台電系統電廠及電網分布圖[29] 10圖2-2台灣電力系統之示意[30] 11圖2-3台電110年系統裝

置容量與發購電量配比[30] 13圖2-4 109年與110年國內各部門能源消費變動[31] 14圖2-5台灣2019年負載曲線變化 16圖2-6台灣夏季及冬季一週負載曲線變化 16圖2-7溫度和平均用電與尖峰負載之關係圖[32] 18圖2-8交通部中央氣象局觀測資料查詢系統 19圖3-1當步幅為1時,卷積層中內核移動方式 23圖3-2當步幅為2時,卷積層中內核移動方式 24圖3-3零填充 24圖3-4卷積計算、內核大小、步幅和零填充之範例 25圖3-5平均/最大池化操作過程 25圖3-6 Dropout計算[35] 26圖3-7粒子移動向量示意圖 29圖3-8粒子群

優化演算法流程圖 30圖3-9基因演算法流程圖 32圖3-10不同尺度大小下之小波函數示意圖 34圖3-11離散小波轉換之階層架構 35圖3-12輻狀基底函數神經網路架構 37圖3-13長短期記憶神經網路單元細胞架構 38圖3-14 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 39圖3-15 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-16 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-17 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 41圖4-1 CPU及GPU處理器內部結構圖 47圖4-2 Host和Device之關係圖 48圖4-3 Ubuntu 18.04 L

TS作業系統 48圖4-4 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU之規格 49圖4-5 GPU記憶體管理allow_growth指令 50圖4-6 GPU記憶體管理per_process_gpu_memory_fraction指令 50圖4-7 使用tf.device()進行多GPU分配設定 50圖4-8展示使用tf.distribute.MirroredStrategy分散式訓練之範例 51圖4-9 Numpy工具包之範例 53圖4-10 Pandas工具包之範例 54圖4-11 簡易數據流程圖範例 55圖4-12 TensorFlow運算功能 55

圖4-13時序型建構 56圖4-14 Keras函數式API(多輸入模型)建構 57圖4-15 Keras建構模型之流程 58圖4-16 Hyperactive工具包所支援之各項功能[39] 59圖4-17 Hyperactive工具包使用指令 60圖4-18 Hyperactive運算過程 61圖4-19 DEAP工具包所提供之運算功能[40] 62圖4-20 DEAP使用步驟 62圖4-21 scipy.stats.spearmanr範例 63圖4-22 pymrmr工具包操作範例 64圖4-23 PyWavelets工具包操作範例 65圖4-24使用sklearn.

metrics計算R-Squared、MAE和RMSE之範例 66圖4-25 sklearn.svm指令範例 66圖4-26 statsmodels.tsa.arima_model指令 68圖4-27 statsmodels.tsa.statespace.varmax指令 68圖4-28 ANACONDA NAVIGATOR介面下環境建立之操作流程 69圖4-29啟動Jupyter Notebook 70圖4-30 (a)顯示程式碼運行時GPU使用率(b)為GPU初始狀態 71圖5-1混合式卷積神經網路架構之範例 77圖5-2粒子刪減和複製 80圖5-3 Hyperactiv

e工具包混合整數和實數編碼指令 81圖5-4增強型菁英粒子演算法流程圖 84圖6-1春季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-2夏季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-3秋季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-4冬季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-5不同PSO方法迭代過程之g_best^值 92圖6-6預測值與實際值負載曲線(春季) 102圖6-7預測值與實際值負載曲線(夏季) 103圖6-8預測值與實際值負載曲線(秋季) 103圖6-9預測值與實際值負載曲線(冬季) 104表4-1常見的深度學習框架優缺點統整[38] 55表4-2 sklearn.svm指令中所有參數介紹

67表4-3所使用相關軟體及Python工具包版本 68表5-1訓練集/測試集資料分割 74表5-2粒子搜尋空間 81表6-1不同PSO方法之三項性能指標分析 91表6-2不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 91表6-3不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 92表6-4染色體編碼及所對應之映射範圍(二進制編碼) 97表6-5染色體編碼及所對應之映射範圍(整數編碼) 97表6-6使用不同方法之比較結果(春季) 98表6-7使用不同方法之比較結果(夏季) 98表6-8使用不同方法之比較結果(秋季) 99表6-9使用不同方法之比較結果(冬季) 99表6-10

本論文所提出之EEPSO方法與其他比較方法之間四個季節DM檢定結果 101表6-11 GA-CNN和本論文所提出EEPSO-CNN訓練時間比較 102