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一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架
1
作者 任密蜂 王家辉 +2 位作者 叶泽甫 朱竹军 阎高伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期359-367,共9页
针对新建电站的历史数据量有限,且不同时段光伏数据的分布存在较大差异的问题,构建一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架。首先,为充分考量光伏序列的不确定性及数值天气预报的固有偏差,提出一种基于加权滚动时间窗聚... 针对新建电站的历史数据量有限,且不同时段光伏数据的分布存在较大差异的问题,构建一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架。首先,为充分考量光伏序列的不确定性及数值天气预报的固有偏差,提出一种基于加权滚动时间窗聚类方法,同时为避免维度过高问题并强化天气类型与光伏发电功率之间的映射关系,提出类内外特征加权结构保持降维算法;其次,通过采用测地线流式核积分完成数据分布对齐,减小样本分布差异对单/多电站模型鲁棒性的影响;最后,采用梯度增强决策树建立光伏功率预测模型,实现光伏功率预测精度的提升。采用公开数据集PVOD验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 光伏电站 预测 迁移学习 光伏功率超短期预测 结构保持 测地线流式核
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基于局部线性嵌入的测地线流式核多工况软测量建模方法 被引量：4
2
作者 杜宇浩 阎高伟 +1 位作者 李荣 王芳 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期1278-1287,共10页
针对复杂工业过程在多工况条件下缺乏标记样本无法进行软测量建模,而原有模型失准问题,研究了一种局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)和测地线流式核(geodesic flow kernel, GFK)相结合的无监督软测量建模方法。该方法首先通... 针对复杂工业过程在多工况条件下缺乏标记样本无法进行软测量建模,而原有模型失准问题,研究了一种局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)和测地线流式核(geodesic flow kernel, GFK)相结合的无监督软测量建模方法。该方法首先通过局部线性嵌入提取各个工况间的公共模式信息,然后将已知工况数据和未知工况数据的公共模式信息投影到流形空间,利用测地线流式核框架在流形空间上实现域迁移,以减小不同工况间数据的分布差异。最后用偏最小二乘回归法建立软测量模型,得到主导变量的软测量值。通过对TE过程中不同工况下的成分变量软测量和不同工况下的球磨机负荷参数软测量结果,验证了所提算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 迁移学习 测地线流式核 软测量 算法 预测 过程控制
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基于测地线流式核的雷达目标高分辨距离像鲁棒识别方法 被引量：1
3
作者 杨威 李玮杰 +1 位作者 刘永祥 黎湘 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期527-536,共10页
非合作目标识别常常面临少量不完备的训练样本、训练样本与测试样本信噪比不一致等现象,本文为此提出了一种基于测地线流式核的雷达目标高分辨距离像鲁棒识别方法.该方法沿格拉斯曼流形中测地线积分提取不变特征,且通过核函数映射可获... 非合作目标识别常常面临少量不完备的训练样本、训练样本与测试样本信噪比不一致等现象,本文为此提出了一种基于测地线流式核的雷达目标高分辨距离像鲁棒识别方法.该方法沿格拉斯曼流形中测地线积分提取不变特征,且通过核函数映射可获得解析特征提取表达式.该方法还可作为预处理手段对数据降噪,进一步提高其他算法的识别准确率.实验结果表明,对于信噪比失配和少量不完备样本等问题,该方法都具有鲁棒目标识别能力,并且满足实时性要求. 展开更多
关键词 雷达目标识别 高分辨距离像 测地线流式核 迁移学习 信噪比失配
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基于动态独立成分分析和动态主成分分析的测地线流式核无监督回归模型 被引量：2
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作者 来颜博 阎高伟 +1 位作者 程兰 陈泽华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1269-1277,共9页
针对工业过程中工况改变时,传统软测量模型难以适应数据分布变化,易出现模型性能恶化的问题.引入一种基于测地线流式核的迁移学习方法,同时针对该方法难以解决工业过程中动态特性提取和数据不完全服从高斯分布问题进行优化.首先构建增... 针对工业过程中工况改变时,传统软测量模型难以适应数据分布变化,易出现模型性能恶化的问题.引入一种基于测地线流式核的迁移学习方法,同时针对该方法难以解决工业过程中动态特性提取和数据不完全服从高斯分布问题进行优化.首先构建增广矩阵以应对过程中的动态特性,对处理后的数据进行独立成分分析和主成分分析,用以提取源域与目标域的非高斯信息和高斯信息,并在格拉斯曼流形空间下对源域的非高斯信息和高斯信息分别适配目标域,最后使用最大均值差异方法对适配后的源域与目标域进行分布度量,并为基于源域构建的模型加权.结果表明该方法不仅降低了源域和目标域的分布差异,而且解决了工业过程中的动态特性提取和其数据不完全服从高斯分布的问题.通过在田纳西伊斯曼数据上的实验,证明了模型的有效性和实用性. 展开更多
关键词 软测量 测地线流式核 动态特性 动态独立成分分析 动态主成分分析
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源域多样本集成GFK的不同工况下滚动轴承寿命状态识别 被引量：2
5
作者 陈仁祥 陈思杨 +3 位作者 胡小林 董绍江 黄鑫 朱炬锟 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期614-621,共8页
针对不同工况下滚动轴承寿命状态识别时训练样本与测试样本分布差异导致寿命状态无法有效识别的问题,提出基于源域多样本集成(Geodesic Flow Kernel,GFK)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,采用无重复均匀随机抽样对源域类间样本进行多... 针对不同工况下滚动轴承寿命状态识别时训练样本与测试样本分布差异导致寿命状态无法有效识别的问题,提出基于源域多样本集成(Geodesic Flow Kernel,GFK)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,采用无重复均匀随机抽样对源域类间样本进行多次等量随机抽样得到源域内部多个训练样本以充分挖掘源域样本信息;其次,将源域内部多个训练样本和目标域测试样本输入GFK,分别计算每个源域训练样本与目标域测试样本的测地线核矩阵以充分利用源域样本信息并提升GFK迁移学习能力;最后,利用核矩阵构造核分类器并输出分类结果,采用一致性投票对所有源域训练样本下目标域测试样本的分类结果进行集成以提升目标域测试样本的识别准确率。不同工况下滚动轴承寿命状态识别实验验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 寿命状态识别 滚动轴承 测地线流式核 迁移学习
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基于测地线流式核的隐空间多工况软测量建模
6
作者 任超 叶泽甫 +2 位作者 程兰 乔铁柱 阎高伟 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期28-31,共4页
针对工业过程中工况变化后的新工况缺乏标记样本构建预测模型,原有软测量模型预测失准的问题,研究了一种基于迁移潜在特征学习的多工况软测量方法。首先,利用测地线流式核框架对多工况下分布不匹配的过程数据进行域适应;然后,通过特征... 针对工业过程中工况变化后的新工况缺乏标记样本构建预测模型,原有软测量模型预测失准的问题,研究了一种基于迁移潜在特征学习的多工况软测量方法。首先,利用测地线流式核框架对多工况下分布不匹配的过程数据进行域适应;然后,通过特征迁移后的历史工况样本与标签变量获取映射矩阵,将多工况迁移样本投影至隐空间;最后,利用支持向量机(SVM)建模。通过田纳西伊斯曼(TE)过程仿真实验的标签预测结果表明本文方法的有效性。 展开更多
关键词 软测量 多工况过程 测地线流式核 隐空间 支持向量回归
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