کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The growing popularity of Electric Vehicles (EVs) poses unique challenges for grid operators and infrastructure, which requires effectively managing these vehicles' integration into the grid. Identification of EVs charging is essential to electricity Distribution Network Operators (DNOs) for better planning and managing the distribution grid. One critical aspect is the ability to accurately identify the presence of EV charging in the grid. EV charging identification using smart meter readings obtained from behind-the-meter devices is a challenging task that enables effective managing the integration of EVs into the existing power grid. Different from the existing supervised models that require addressing the imbalance problem caused by EVs and non-EVs data, we propose a novel unsupervised memory-based transformer (M-TR) that can run in real-time (online) to detect EVs charging from a streaming smart meter. It dynamically leverages coarse-scale historical information using an M-TR encoder from an extended global temporal window, in conjunction with an M-TR decoder that concentrates on a limited time frame, local window, aiming to capture the fine-scale characteristics of the smart meter data. The M-TR is based on an anomaly detection technique that does not require any prior knowledge about EVs charging profiles, nor it does only require real power consumption data of non-EV users. In addition, the proposed model leverages the power of transfer learning. The M-TR is compared with different state-of-the-art methods and performs better than other unsupervised learning models. The model can run with an excellent execution time of 1.2 sec. for 1-minute smart recordings.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
محبوبیت روزافزون وسایل نقلیه برقی (EV) چالش های بی نظیری را برای اپراتورهای شبکه و زیرساخت ها ایجاد می کند ، که نیاز به مدیریت مؤثر ادغام این وسایل نقلیه در شبکه دارد.شناسایی شارژ EVS برای برنامه ریزی بهتر و مدیریت شبکه توزیع برای اپراتورهای شبکه توزیع برق (DNOS) ضروری است.یک جنبه مهم ، توانایی شناسایی دقیق حضور شارژ EV در شبکه است.شناسایی شارژ EV با استفاده از خوانش های متر هوشمند به دست آمده از دستگاه های پشت متر یک کار چالش برانگیز است که مدیریت مؤثر ادغام EV ها را در شبکه برق موجود امکان پذیر می کند.متفاوت از مدل های نظارت شده موجود که نیاز به پرداختن به مشکل عدم تعادل ناشی از داده های EVS و داده های غیر EVS دارند ، ما یک ترانسفورماتور مبتنی بر حافظه بدون نظارت (M-TR) را پیشنهاد می کنیم که می تواند در زمان واقعی (آنلاین) اجرا شود تا شارژ EVS را از آن تشخیص دهدیک متر هوشمند جریان.این به صورت پویا اطلاعات تاریخی درشت درشت را با استفاده از یک رمزگذار M-TR از یک پنجره جهانی گسترده ، در رابطه با رمزگذار M-TR که در یک بازه زمانی محدود ، پنجره محلی متمرکز است ، هدف قرار می دهد و هدف از آن ضبط ویژگی های مقیاس خوب ازداده های متر هوشمند.M-TR بر اساس یک روش تشخیص ناهنجاری است که به هیچ دانش قبلی در مورد پروفایل های شارژ EVS احتیاج ندارد ، و همچنین فقط به داده های مصرف انرژی واقعی کاربران غیر EV نیاز ندارد.علاوه بر این ، مدل پیشنهادی قدرت یادگیری انتقال را افزایش می دهد.M-TR با روشهای مختلف پیشرفته مقایسه می شود و عملکرد بهتری نسبت به سایر مدلهای یادگیری بدون نظارت دارد.این مدل می تواند با زمان اجرای عالی 1.2 ثانیه اجرا شود.برای ضبط های هوشمند 1 دقیقه ای.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
