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应用深度自编码网络和XGBoost的风电机组发电机故障诊断 被引量：58
1
作者 赵洪山 闫西慧 +1 位作者 王桂兰 尹相龙 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期81-86,共6页
针对风电机组现场故障样本难获取的问题,为实现风电机组发电机部件的故障诊断,通过分析风机监控与采集(SCADA)数据,设计了基于深度自编码(DAE)网络和XGBoost的故障诊断算法。该算法包含两部分:第一部分是DAE故障检测算法,通过DAE获取SC... 针对风电机组现场故障样本难获取的问题,为实现风电机组发电机部件的故障诊断,通过分析风机监控与采集(SCADA)数据,设计了基于深度自编码(DAE)网络和XGBoost的故障诊断算法。该算法包含两部分:第一部分是DAE故障检测算法,通过DAE获取SCADA数据的重构值,分析重构误差的变化趋势与其超越阈值的情况以预测风机故障和提取故障样本;第二部分是XGBoost故障识别算法,用贝叶斯优化搜索XGBoost的最优超参数,建立XGBoost多分类故障识别模型。算例结果表明,DAE算法能够捕获风电机组发电机早期故障,XGBoost比其他算法更精确地识别不同故障类型。 展开更多
关键词 风电场 风电机组 故障诊断 深度自编码
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基于NILE算法量化热水器参与需求响应的灵活性 被引量：7
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作者 赵洪山 闫西慧 +1 位作者 戴湘 文海艳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期98-104,共7页
居民电热水器(EWH)因其功耗与日负荷模式高度相关且占家庭负荷比重高等特点,在需求响应(DR)市场中极具潜力。识别住宅侧EWH集群的负荷模式及量化其参与DR的灵活性有助于电网运营商制定合理的调控策略。首先,对居民EWH不同时间类型下的... 居民电热水器(EWH)因其功耗与日负荷模式高度相关且占家庭负荷比重高等特点,在需求响应(DR)市场中极具潜力。识别住宅侧EWH集群的负荷模式及量化其参与DR的灵活性有助于电网运营商制定合理的调控策略。首先,对居民EWH不同时间类型下的负荷模式(用电事件的起止时间和用电时长)建立了概率统计模型。然后,提出了一种基于负荷印记和功率块极值的无训练过程的非侵入式负荷提取(NILE)算法,其可自动分离不同额定功率的EWH负荷。最后,建立了电价激励的DR模型以优化EWH的负荷模式,根据其在优化前后使用行为的变化情况量化其灵活性。此外,在真实数据集上验证了所提算法的有效性,并基于分离的负荷数据在不同情况下量化了EWH集群参与DR的灵活性。 展开更多
关键词 电热水器 负荷模式 非侵入式负荷提取 需求响应 灵活性
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基于自编码神经网络和随机森林的窃电识别算法 被引量：2
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作者 闫西慧 周敬召 +1 位作者 李岩 张爱伟 《电力大数据》 2021年第6期44-51,共8页
为减小用户窃电对线损计算和电网运营造成的负面影响,提高窃电检测能力和识别用户窃电手段,提出了融合自编码神经网络和随机森林的用户窃电识别算法。自编码神经网络的目的是检测出用户的异常用电,可有效提取用电数据的抽象行为特征;基... 为减小用户窃电对线损计算和电网运营造成的负面影响,提高窃电检测能力和识别用户窃电手段,提出了融合自编码神经网络和随机森林的用户窃电识别算法。自编码神经网络的目的是检测出用户的异常用电,可有效提取用电数据的抽象行为特征;基于正常用户的非窃电数据训练自编码神经网络,确定正常用电数据与神经网络全变量重建值之间误差的波动阈值;通过训练好的自编码神经网络构建新增数据的重建误差与误差阈值的比较,建立窃电行为预警模型。随机森林多分类算法对自编码神经网络检测出的异常用电进行窃电类别预判,通过随机搜索和交叉验证确定随机森林的超参数,并进一步推导所预警窃电行为的实施方式。基于真实数据集与多种算法对比验证了所提算法具有较高的窃电检测灵敏度和分类精度。 展开更多
关键词 窃电识别 异常检测 重建误差 自编码神经网络 随机森林
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