三相不平衡：是指在电力系统中三相电流（或电压）幅值不一致，且幅值差超过规定范围。原由 电力系统三相不平衡是由于三相负载不平衡以及系统元件三相参数不对称所致。电力系统三相电压平衡的状况是电能质量的主要指标之一。三相不平衡将导致旋转电机附加发热和振动,变压器漏磁增加和局部过热,电网线损增大以及多种保护和自动...
负荷不平衡是系统三相不平衡的最主要因素，产生三相负荷不平衡的主要原因是单相大容量负荷在三相系统中的电气功率分布不合理，在三相电系统中，三相负荷的功率不同，会导致三相电压的幅值和相位不同。例如，当一个相的负载过重时，这个相的电压会下降，而另外两个相的电压则会上升，从而导致三相电压不平衡。系统三相...
配变在三相负载不平衡工况下运行,将引起输出电压三相不平衡。由于不平衡电压存在着正序、负序、零序三个电压分量,当这种不平衡的电压输入电动机后,负序电压产生旋转磁场与正序电压产生的旋转磁场相反,起到制动作用。 但由于正序磁场比负序磁场要强得多,电动机仍按正序磁场方向转动。而由于负序磁场的制动作用,必将引起电动...
在这些领域使用的数据通常只有不到 1% 的罕见但“有趣”的事件(例如使用信用卡的欺诈者、用户点击广告或损坏的服务器扫描其网络)。然而,大多数机器学习算法不能很好地处理不平衡的数据集。以下七种技术可以帮助您训练分类器来检测异常类。 1,使用正确的评估指标 ...
三、提升不平衡类分类准确率的方法 提升不平衡类分类准确率的方法有三大类:采样、阈值移动、调整代价或权重。 1、采样 1.1 过采样 过采样基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的不平衡。过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样(SMOTE)三大类方法。随机过采样:通过增加少数类样本来提高少...
一些研究工作尝试说明不平衡数据集上分类困难的本质原因,这些工作认为分类困难的原因来自于数据分布中的一些本质因素。如, 过多的少数类样本出现在多数类样本密集的区域 [8] 类别之间的分布严重重叠(即不同类别的样本相对密集地出现在特征空间的同一区域)[8] ...
四是人与自然发展仍然不平衡,不能满足人民日益增长的生态环境需求。生态环境的不平衡不充分主要体现在:不同地区在资源开发和环境保护程度上存在较大差异;长期处在价值链低端的国际分工使得中国资源环境破坏较为严重;此外,生态环境保护意识不浓、法制不健全、生态投资不...
当发生内耳膜迷路积水、内淋巴液分泌多或正常吸收功能障碍，内耳就会产生水肿，影响其听觉和平衡功能，产生听力下降、眩晕等不适。03 确诊梅尼埃病要做哪些检查？1.听力检查 纯音测听：检测听力；声抗阻检查：区分听力损失部位；甘油试验：判断内耳有无积水；耳蜗电图：判断内耳有无积水；脑干诱发性电位：鉴别内耳疾病及...
训练数据中正负样本不平衡是非常常见的问题,典型的如: 贷款问题中,违约和不违约的样本; 医疗诊断中,在一些疾病检测中,患病样本(正样本)通常远少于健康样本(负样本)。 网络安全中,入侵检测系统中,异常访问或攻击(正样本)相较于正常流量(负样本)是极其不平衡的。