Generative Artificial Intelligence for Panoramic Sensing and Prediction Techniques in Novel Power Distribution Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper is based on the definition of novel distribution system panoramic perception technology under the perspective of generative artificial intelligence.The preprocessed data are put into forward GRU neurons and reverse GRU neurons as model input variables for multi-task assisted training, and the model outputs distribution system perception results to complete the task of constructing a new distribution system panoramic perception model based on BiGRU.When the distribution system current and voltage data is zero, it will lead to a reduction in the current and voltage prediction accuracy of the distribution system of the ELM model, for this reason, it is proposed to use the genetic algorithm to optimize the ELM model, to achieve the modeling of the new distribution system prediction model based on the ELM-GA algorithm.Using the model constructed in this paper, panoramic perception and prediction analysis of the new distribution system is carried out.When the BiGRU model is deployed in the new distribution system, the BiGRU network's system perception accuracy and error rate are 95.00% and 5.00%, respectively, which fully meets the user experience requirements of the new distribution system, and the relative errors of fault voltage and fault current prediction based on the ELM-GA algorithm for the new distribution system are less than 5%, which indicates that the ELM-GA distribution system prediction model has the characteristics of high robustness and high accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».