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基于条件生成对抗网络的可再生能源日前场景生成方法 被引量：52
1
作者 董骁翀 孙英云 蒲天骄 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第17期5527-5535,共9页
随着可再生能源渗透率的不断提高,如何有效地描述其出力不确定性是电力系统日前调度所面临的巨大挑战。针对该问题,该文提出一种基于条件生成对抗网络的可再生能源日前场景生成方法,该方法采用Wasserstein距离作为判别器损失函数,并设... 随着可再生能源渗透率的不断提高,如何有效地描述其出力不确定性是电力系统日前调度所面临的巨大挑战。针对该问题,该文提出一种基于条件生成对抗网络的可再生能源日前场景生成方法,该方法采用Wasserstein距离作为判别器损失函数,并设计适用于可再生能源日前场景生成的网络结构,通过生成对抗网络的博弈训练使生成器学习到预测条件下噪声分布与日前场景集之间的映射关系。该文使用实际风电数据(包括预测和实测数据)对所提方法进行测试,并与传统Markov链场景生成方法进行对比验证,结果表明所提模型能更精确地描述日前风电不确定性。 展开更多
关键词 可再生能源 不确定性 场景生成 条件生成对抗网络 卷积神经网络
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基于深度学习的输电线路螺栓检测技术 被引量：31
2
作者 张姝 王昊天 +4 位作者 董骁翀 李玉容 李烨 王新迎 孙英云 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2821-2828,共8页
输电线路螺栓缺陷检测对电力系统安全可靠运行具有重要意义,但螺栓在巡检图像中具有特征不明显、尺寸小的特点,这给螺栓检测研究带来了一定挑战。随着直升机、无人机巡检技术和边缘计算的发展,传统巡检图像处理方法已满足不了实时检测... 输电线路螺栓缺陷检测对电力系统安全可靠运行具有重要意义,但螺栓在巡检图像中具有特征不明显、尺寸小的特点,这给螺栓检测研究带来了一定挑战。随着直升机、无人机巡检技术和边缘计算的发展,传统巡检图像处理方法已满足不了实时检测的需求。针对上述问题,提出一种基于深度学习的输电线路螺栓检测系统。采用分级检测原则,首先利用SSD(single shot mutibox detector)算法定位存在缺陷螺栓的连接部位并切割出连接部位,增大螺栓在巡检图像中的占比,其次利用数据增强扩充数据集,最后利用YOLOv3算法检测缺陷螺栓。最终将边缘计算装置搭载在直升机、无人机上,实现输电线路螺栓缺陷实时检测。为验证该系统的鲁棒性,对不同光照强度下的巡检图像进行仿真。实验结果表明,该方法能够有效、精确地实现巡检图像中螺栓缺陷的实时检测。 展开更多
关键词 小目标检测 深度学习 缺陷检测系统 数据增强
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一种基于Wasserstein距离及有效性指标的最优场景约简方法 被引量：20
3
作者 董骁翀 孙英云 +2 位作者 蒲天骄 陈乃仕 孙珂 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第16期4650-4658,共9页
随着可再生能源的发展,电力系统中不确定性因素增多。精确地模拟可再生能源场景,对大规模新能源并网调度、规划有着重要意义。针对该问题,提出一种基于Wasserstein概率距离的场景约简0-1规划模型。并对聚类有效性指标进行分析,提出包含... 随着可再生能源的发展,电力系统中不确定性因素增多。精确地模拟可再生能源场景,对大规模新能源并网调度、规划有着重要意义。针对该问题,提出一种基于Wasserstein概率距离的场景约简0-1规划模型。并对聚类有效性指标进行分析,提出包含内部有效性及外部有效性的指标体系,依据聚类有效性指标确定最佳聚类数。算例以爱尔兰岛风电预测–实测数据为基础生成初始场景集,根据聚类有效性指标确定的最佳聚类数对初始场景进行场景约简,验证了所提方法的合理性与有效性。对比分析了传统场景约简方法,结果表明,场景约简0-1规划模型有着更好的精准性与适用性。 展开更多
关键词 可再生能源发电 Wasserstein概率距离 场景约简 有效性指标 0-1规划
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多时间断面电–气综合能源系统状态估计 被引量：17
4
作者 董雷 王春斐 +4 位作者 李烨 王新迎 董骁翀 孙英云 蒲天骄 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期3458-3465,共8页
随着电-气综合能源系统的快速发展,为准确感知运行状态需要对其进行状态估计。但天然气系统和电力系统响应时间及变化速度存在较大的差异,需要能够实时感知天然气系统暂态过程的运行状态。引入了离散化的天然气管道方程来描述其暂态变... 随着电-气综合能源系统的快速发展,为准确感知运行状态需要对其进行状态估计。但天然气系统和电力系统响应时间及变化速度存在较大的差异,需要能够实时感知天然气系统暂态过程的运行状态。引入了离散化的天然气管道方程来描述其暂态变化过程,构建多时间断面的电-气综合能源系统状态估计模型,模拟电-气综合能源系统动态特性,更准确地描述其变化过程,感知系统运行状态的变化趋势。通过算例分析验证了不同量测配置下多时间断面状态估计的有效性,并与稳态模型估计结果进行了对比分析。 展开更多
关键词 多时间断面 电–气综合能源系统 状态估计 天然气系统暂态
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电力系统中时序场景生成和约简方法研究综述 被引量：11
5
作者 董骁翀 张姝 +3 位作者 李烨 王新迎 蒲天骄 孙英云 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期709-721,共13页
随着能源转型的推进,可再生能源以及新型负荷的渗透率不断提高,其引入的不确定性给电力系统安全与经济运行带来极大的挑战。对电力系统中不确定性因素精确建模是保证新一代电力系统安全稳定运行的基础。采用时序场景生成和约简技术对不... 随着能源转型的推进,可再生能源以及新型负荷的渗透率不断提高,其引入的不确定性给电力系统安全与经济运行带来极大的挑战。对电力系统中不确定性因素精确建模是保证新一代电力系统安全稳定运行的基础。采用时序场景生成和约简技术对不确定性因素建模是推动电力系统不确定优化技术发展的关键。针对电力系统中时序场景生成和约简方法进行了系统性综述。首先,从研究对象和数学问题阐述了电力系统时序场景生成和约简的基本概念。其次,综述了电力系统中场景生成和约简的现有研究方法、评价指标以典型应用场景。最后对现阶段研究中存在的问题进行了归纳,并展望了未来的发展趋势和挑战。 展开更多
关键词 场景生成 场景约简 不确定性 随机优化 概率模型
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基于变分自编码器的主动配电网多源–荷场景生成方法 被引量：13
6
作者 王新迎 李烨 +2 位作者 董骁翀 王昊天 孙英云 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2962-2968,共7页
随着主动配电网中可再生能源渗透率的不断提高,其出力不确定性为主动配电网的规划、调度带来巨大挑战。针对该问题,提出一种基于变分自编码器的主动配电网多源–荷场景生成方法。该方法在传统变分自编码器结构中无监督地融入标签值使编... 随着主动配电网中可再生能源渗透率的不断提高,其出力不确定性为主动配电网的规划、调度带来巨大挑战。针对该问题,提出一种基于变分自编码器的主动配电网多源–荷场景生成方法。该方法在传统变分自编码器结构中无监督地融入标签值使编码网络具有条件拟合的能力,并且设计了合理的编码网络与解码网络结构,使用图神经网络与时序卷积网络分别提取非欧氏相关性特征与时序相关性特征。算例使用实测多源–荷数据对所提方法进行仿真验证,结果表明改进变分自编码器能精确地还原场景并有效描述多源–荷场景之间的相关性,可对数据样本在无监督学习下生成标签值并生成对应同类型场景。 展开更多
关键词 主动配电网 可再生能源 场景生成 变分自编码器
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基于时序混合密度网络的超短期风电功率概率预测 被引量：6
7
作者 董骁翀 孙英云 +2 位作者 蒲天骄 王新迎 李烨 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第14期93-100,共8页
风电概率预测能够为新型电力系统安全运行提供关键的边界条件。提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题,并且提高隐式模型的可解释性有益于人工智能模型的推广应用。因此,文中提出了时序混合密度网络,提取风电时序数据的局部矩信息... 风电概率预测能够为新型电力系统安全运行提供关键的边界条件。提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题,并且提高隐式模型的可解释性有益于人工智能模型的推广应用。因此,文中提出了时序混合密度网络,提取风电时序数据的局部矩信息作为输入通道,采用时序卷积网络提取多时间尺度的概率特征,并使用混合Beta分布构建概率预测信息。算例结果表明,局部矩通道能有效提高模型训练的收敛性,并且由时序混合密度网络提取的混合分布参数具有一定的可解释性,其预测结果相比现有模型具有更高的精度。 展开更多
关键词 风电功率 概率预测 混合密度网络 时序卷积网络 最大似然估计 可解释性
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考虑数据隐私保护的可再生能源场景生成框架
8
作者 李洪裕 董骁翀 +2 位作者 王新迎 蒲天骄 孙英云 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3690-3697,共8页
为了有效描述可再生能源出力不确定性,需要将多源数据进行协同建模。然而,多源可再生能源数据的利益归属方不同,在协同建模中会存在数据共享意愿问题,这会引发在数据传输过程中带来数据泄露的隐患。针对以上问题,该文提出一种考虑数据... 为了有效描述可再生能源出力不确定性,需要将多源数据进行协同建模。然而,多源可再生能源数据的利益归属方不同,在协同建模中会存在数据共享意愿问题,这会引发在数据传输过程中带来数据泄露的隐患。针对以上问题,该文提出一种考虑数据隐私保护的可再生能源场景生成框架,使用改进群体学习实现日前场景生成。理论分析和算例论证验证了所提框架具有较好的安全性和可行性。当目标域可再生能源历史数据不足时,使用该框架对多源数据协同建模,还能够有效提高目标域的场景生成精度。 展开更多
关键词 可再生能源 群体学习 条件生成对抗网络 不确定性 场景生成
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