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基于异质聚类与Stacking的双集成光伏发电功率预测 被引量：6
1
作者 武新章 王泽宇 +3 位作者 代伟 赵子巍 郭苏杭 张冬冬 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期275-283,共9页
光伏功率预测是实现能源优化分配与电网稳定运行的关键基础。然而传统方法中数据预处理不精细以及预测算法对数据挖掘不到位的问题,往往致使准确率不足。针对上述问题,该文提出基于聚类集成和预测集成的双集成光伏功率预测方法,以异质... 光伏功率预测是实现能源优化分配与电网稳定运行的关键基础。然而传统方法中数据预处理不精细以及预测算法对数据挖掘不到位的问题,往往致使准确率不足。针对上述问题,该文提出基于聚类集成和预测集成的双集成光伏功率预测方法,以异质集成的方式提升了气象分类和功率预测的精度。首先,基于重标记法和投影法,构建了融合Kmeans、高斯混合模型(gaussian mixture model, GMM)、AGNES(agglomerative nesting)和BIRCH(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies)4种异质算法的聚类集成框架,并依据滑动时间窗口筛选离群日,建立典型气象模型。其次,基于Stacking集成学习框架,在采用k折交叉验证法规避过拟合的基础上,构建由门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、随机森林(random forest,RF)、XGBoost和Light GBM组成的预测集成模型,深度挖掘光伏数据的潜在规律。最后以澳大利亚某光伏电站为例进行仿真,结果表明双集成功率预测的准确性比传统模型有较大提升,证明了聚类集成和预测集成的有效性。 展开更多
关键词 光伏功率预测 聚类集成 异质集成 STACKING k折交叉验证法
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基于改进的Transformer神经网络辅助的两阶段机组组合决策方法 被引量：2
2
作者 武新章 赵子巍 +4 位作者 代伟 谢代钰 郭苏杭 王泽宇 张冬冬 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期172-179,共8页
为了解决大规模电力系统机组组合的“维数灾”问题,提出基于Transformer神经网络的两阶段机组组合决策方法,该方法兼顾求解精度与速度。在第一阶段,考虑机组组合时段耦合的特性,提出基于多头注意力机制的特征向量构建方法,进而基于Trans... 为了解决大规模电力系统机组组合的“维数灾”问题,提出基于Transformer神经网络的两阶段机组组合决策方法,该方法兼顾求解精度与速度。在第一阶段,考虑机组组合时段耦合的特性,提出基于多头注意力机制的特征向量构建方法,进而基于Transformer神经网络的全局视野与并行化优势,提出一种改进的Transformer神经网络来预辨识机组启停值。在第二阶段,基于预辨识的机组状态设计置信度阈值,并将机组启停判定可信度定义为启停可信与启停不可信状态,对于启停可信机组的状态进行直接确定,对于启停不可信机组的状态,通过机组组合物理模型进行求解来保证求解的可行性。IEEE 30节点和IEEE 2 383节点系统的仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 Transformer神经网络 深度学习 机组组合 数据驱动 特征构造
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基于多尺度卷积与Informer混合模型的非侵入式负荷监测方法
3
作者 韩林池 高放 +4 位作者 赵子巍 郭苏杭 李想 张冬冬 武新章 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期134-141,共8页
针对现有非侵入式负荷监测方法存在的负荷分解准确率低、模型泛化性能差的问题,提出一种多尺度卷积与Informer网络相结合的非侵入式负荷监测方法。采用数据分段优化方法对功率信号进行分段,利用多尺度卷积核获取不同时间尺度的特征序列... 针对现有非侵入式负荷监测方法存在的负荷分解准确率低、模型泛化性能差的问题,提出一种多尺度卷积与Informer网络相结合的非侵入式负荷监测方法。采用数据分段优化方法对功率信号进行分段,利用多尺度卷积核获取不同时间尺度的特征序列以及自适应提取多维度功率特征,从而形成特征矩阵;基于Informer网络中的概率稀疏自注意力机制在高维空间中充分捕获特性序列的长期依赖关系,从而提高预测准确率;利用分解值修正方法消除功率分解值中的“虚假”激活状态,以进一步提高分解精度。算例结果验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 多尺度卷积 Informer网络 分解值修正 数据分段优化
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基于特征降维与分块的输电网概率最优潮流深度学习方法 被引量：1
4
作者 武新章 郭苏杭 +4 位作者 代伟 王泽宇 赵子巍 石博臣 张冬冬 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期174-180,共7页
概率最优潮流需要对非线性最优潮流问题进行重复求解,计算量较大,从而限制了其应用。提出一种基于特征降维、分块和深度神经网络辅助预测的最优潮流两阶段求解方法。在第一阶段,提出基于深度神经网络的最优潮流部分关键决策变量的优先... 概率最优潮流需要对非线性最优潮流问题进行重复求解,计算量较大,从而限制了其应用。提出一种基于特征降维、分块和深度神经网络辅助预测的最优潮流两阶段求解方法。在第一阶段,提出基于深度神经网络的最优潮流部分关键决策变量的优先辨识策略,以解决深度学习中因特征维度过高而导致的数值湮没问题,进而以最优潮流的结果特征为导向,基于关联性分析和聚类分析挖掘最优潮流输入与输出特征的关联性匹配度,并构建样本数据的分块特征库,以降低学习难度。在第二阶段,利用深度神经网络完成部分关键决策变量的分块映射,基于潮流模型恢复剩余状态变量,并对计算结果不收敛、不满足约束的情况进行修正,以恢复可行性。根据最优潮流两阶段求解方法构建概率最优潮流求解方法。仿真结果表明所提方法在最优潮流、概率最优潮流的求解速度和求解精度上均有较好的表现。 展开更多
关键词 最优潮流 概率最优潮流 深度神经网络 关联分析 聚类分析 潮流修正
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浅析《2001:太空漂流》中的色彩运用
5
作者 郭苏杭 《戏剧之家》 2014年第16期108-108,共1页
色彩是人类观察世界的载体,对人类情感的传达起到重要作用。色彩作为电影的语言,也是电影的灵魂和精髓,是一部电影脱颖而出的利器。库布里克运用这些色彩给之后的科幻电影做了很好的阐释。《2001:太空漫游》带给我们的意义不仅仅是红银... 色彩是人类观察世界的载体,对人类情感的传达起到重要作用。色彩作为电影的语言,也是电影的灵魂和精髓,是一部电影脱颖而出的利器。库布里克运用这些色彩给之后的科幻电影做了很好的阐释。《2001:太空漫游》带给我们的意义不仅仅是红银黑的简单拼接,更成为了导演们构建视觉快感,表达情感,揭示影片意义的重要武器。也是对于未来宇宙的构建和对将来的伦理轮回的更深层的思考和拷问。 展开更多
关键词 色彩 电影色彩
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