题名 利用空间相关性的超短期风速预测
被引量：31
1
作者
陈宁 薛禹胜 丁杰 陈振龙 王维洲 汪宁渤
机构
东南大学电气工程学院 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院) 南瑞集团公司(国网电力科学研究院) 智能电网保护和运行控制国家重点实验室 神华集团有限责任公司 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 国网甘肃省电力公司风电技术中心
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期124-130,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(61533010) NSFC-NRCT(中泰)合作研究项目(51561145011) 国家电网公司科技项目~~
文摘
风速的空间相关性有助于提高其预测质量,特别是在风速突变的情况下。将"离线分类建模,在线匹配模型"的预测思路应用到利用空间相关性的超短期风速预测之中:通过历史数据的时序分析,识别其中各风电场风速存在空间相关性的时段;按其时序特征及其他的条件特征,将观察时窗内的风速序列划分为不同演化形态的样本子集;在离线环境下,分别根据各类形态的训练样本子集优化其专用的预测模型及参数;在线应用时,则根据当下窗口内风速序列的演化形态及相关的条件特征,按匹配所得模型及参数,根据参考风电场的实测数据预测目标风电场的风速。以实际的历史数据验证了所述方法的有效性。
关键词
风速预测 空间相关性 动态特征 离线分类建模 在线特征匹配
Keywords
wind speed prediction spatial correlation dynamic feature s offline modeling by classification online feature matching
分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 细粒度情感分析的酒店评论研究
被引量：9
2
作者
李鸣 吴波 宋阳 朱梦尧 徐志广 张宏俊
机构
上海大学通信与信息工程学院 中国科学院上海高等研究院 西安航天恒星科技实业(集团)公司
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第12期41-43,47,共4页
文摘
酒店在线评论细粒度挖掘具有重要研究意义。以酒店在线评论具体特征属性和情感分类为研究目标,应用Apriori算法和情感词典匹配算法,对重庆雾都宾馆在线评论数据深入挖掘,挖掘出用户最关注的酒店十大特征和满意度结果,进一步挖掘出商务出差等五种不同出游类型人最关注的酒店五大特征和满意度结果。这种方法不仅能对酒店领域评论进行分析,同样能够应用于其他领域。
关键词
酒店在线评论 特征挖掘 情感分析 细粒度 情感词典匹配
Keywords
hotel online reviews feature mining sentiment analysis fine-grained semantic lexicon matching
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于全景温度场的电力设备在线自动识别与诊断
被引量：6
3
作者
吕俊 王福田 汤进 罗斌
机构
安徽大学计算机科学与技术学院 安徽省工业图像处理与分析重点实验室
出处
《计算机与现代化》
2015年第8期19-23,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2014AA015104) 国家自然科学基金资助项目(61472002) +2 种基金 安徽省电力公司科技项目(521200130M0U 5212M01353B4) 国家科技支撑计划项目(2012BAH95F01)
文摘
为了解决在线自动识别电力设备并进行相应热故障诊断问题,提出一种基于全景温度场的变电站设备在线自动识别与诊断方法。首先,离线采集若干变电站的红外热像,通过基于SIFT特征的图像拼接方法对这些热像进行拼接,构建变电站全景温度场,并手动标注全景温度场中的设备。其次,对于一幅在线的包含特定设备的热红外热像,在已构建的全景温度场中通过特征匹配的方式自动定位该设备,进而有效地对设备进行识别,然后依据设备类型自动诊断热故障的发生。最后,在真实的变电站场景中进行实验,验证了本文方法的有效性和实用性。
关键词
红外在线监测 全景温度场 特征匹配 自动识别 自动诊断
Keywords
infrared online monitoring thermal panorama feature matching automatic recognition automatic diagnosis
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 风速时间序列的符号化描述
被引量：5
4
作者
陈宁 薛禹胜 丁杰 马进 董朝阳 刘玮
机构
东南大学电气工程学院 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院) 南瑞集团公司(国网电力科学研究院) 智能电网保护和运行控制国家重点实验室 悉尼大学电气与信息工程学院 南方电网科学研究院有限责任公司 神华新能源责任有限公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期33-38,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(61533010) NSFC-NRCT(中泰)合作研究项目(51561145011) 国家电网公司科技项目~~
文摘
利用统计分析技术,对已知的时间序列外推,可以克服短期风速预测中缺乏因果关系的困难。但在选择外推模型、参数及学习样本等方面存在主观认识模糊性的挑战。为降低主观认识模糊性对分类预测效果的影响并提高样本分类效率,提出按变化特征来定义符号,以及用符号串描述风速时间序列的粗粒化概念。在此基础上,引入趋势特征,完善风速时间序列的符号化过程,提出单元窗口特征和趋势特征相结合的两层符号化方法。利用甘肃酒泉风电基地一年的实际数据验证了该粗粒化方法的有效性。
关键词
风速预测 有条件的相关性 时间序列符号化 离线分类建模 在线特征匹配
Keywords
wind speed prediction conditional spatial correlation symbolizing for time series offline modeling by classification online feature matching
分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于机器视觉的车辆保险盒在线检测研究
被引量：2
5
作者
高如新 杨晓雪
机构
河南理工大学电气工程与自动化学院
出处
《计算机测量与控制》
2015年第10期3277-3280,共4页
基金
河南理工大学博士基金(B2010-17)
文摘
车辆保险盒作为汽车电控系统中的一个重要的元器件,其质量好坏直接影响汽车的性能,传统的车辆保险盒检测主要依靠人工检测,检测费时费力,针对该问题,提出一种基于视觉的车辆保险盒在线检测方法,分析了产品图像校正到标准模板图像的位置误差,采用SURF(speeded up robust feature)算法和平面单应性理论将待检产品图像变换到标准模板位置,利用颜色直方图匹配和模板匹配完成保险盒上元件的检测;实验结果证明,该方法检测效率高,稳定可靠,能够满足在线检测的要求,具有一定实用价值。
关键词
在线检测 单应性 SURF特征 图像匹配
Keywords
online detection homography SURF feature image matching
分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
