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考虑主动管理的配电网分布式光伏并行优化配置 被引量：16
1
作者 孙旻 余愿 +1 位作者 曾伟 彭春华 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期169-174,181,共7页
主动管理技术的快速发展为分布式光伏发电大规模接入配电网提供了可能。将主动管理与分布式光伏优化配置相结合,以分布式光伏的安装位置、容量和主动管理措施为决策变量,建立以分布式光伏能量渗透率最大和电压偏差最小为目标函数的优化... 主动管理技术的快速发展为分布式光伏发电大规模接入配电网提供了可能。将主动管理与分布式光伏优化配置相结合,以分布式光伏的安装位置、容量和主动管理措施为决策变量,建立以分布式光伏能量渗透率最大和电压偏差最小为目标函数的优化配置模型;利用基于二分K-均值聚类的多场景分析法处理光伏出力和负荷的不确定性及时序特性,克服K-均值聚类场景缩减对初始质心选取敏感的缺陷;提出基于并行计算的多场景分析和多目标分子微分进化算法对优化模型进行求解,得到配电网分布式光伏最优配置方案及主动管理策略。IEEE 33节点配电系统仿真结果表明,所提优化配置方法可有效提高分布式光伏消纳量并保证供电质量。 展开更多
关键词 主动管理 光伏优化配置 能量渗透率 电压偏差 并行计算 二分k-均值
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基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测研究 被引量：51
2
作者 伍济钢 成远 +1 位作者 邵俊 阳德强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期171-178,共8页
针对现用PCB缺陷检测方法存在效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题,提出基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测方法。使用改进二分K-means聚类结合交并比(IoU)损失函数确定锚框,解决预设锚框不适用PCB小目标缺陷检测的问题。引用Mobi... 针对现用PCB缺陷检测方法存在效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题,提出基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测方法。使用改进二分K-means聚类结合交并比(IoU)损失函数确定锚框,解决预设锚框不适用PCB小目标缺陷检测的问题。引用MobileNetV3作为特征提取网络,提升对PCB小目标缺陷的检测性能,同时方便部署在现场轻量化移动端。引入Inceptionv3作为检测网络,利用多种卷积核进行运算满足PCB缺陷多类别的检测要求。以PCB_DATASET数据集为测试对象,将本文方法与Faster R-CNN、YOLOv4、MobileNetV3-YOLOv4等开展对比验证实验。结果表明,本文方法均值平均精度(mAP)为99.10%,模型大小为53.2 MB,检测速度为43.01 FPS,检测mAP分别提升4.88%、0.05%、2.01%,模型大小分别减少0、203.2、3.3 MB,检测速度分别提升29.93、6.37、0.79 FPS,满足PCB工业生产现场高检测精度和检测速度要求。 展开更多
关键词 PCB缺陷检测 YOLOv4 二分k-means聚类 MobileNetV3 Inceptionv3
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基于源网荷协同优化的配电网光储联合系统规划 被引量：45
3
作者 彭春华 余愿 孙惠娟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期3944-3951,共8页
为进一步提高主动配电网中分布式光伏的消纳同时兼顾区域光储系统投资商收益,提出一种基于源-网-荷协同优化的配电网光储联合系统规划方法。利用基于并行迭代二分K-means-+聚类的多场景技术处理分布式光伏和负荷的不确定性。在分时电价... 为进一步提高主动配电网中分布式光伏的消纳同时兼顾区域光储系统投资商收益,提出一种基于源-网-荷协同优化的配电网光储联合系统规划方法。利用基于并行迭代二分K-means-+聚类的多场景技术处理分布式光伏和负荷的不确定性。在分时电价的基础上,综合考虑源-网-荷侧不同类型主动管理措施,建立以区域光储联合系统投资商收益最大、光伏就地消纳率最大和节点电压偏差平均值最小为目标函数的双层优化模型,并利用并行双量子微分进化算法对其进行高效求解。以IEEE 33节点配电系统为例进行了光储联合规划与分析,结果表明所提方法可显著提高分布式光伏的就地消纳和增加区域能源投资商的收益。 展开更多
关键词 光储联合系统 主动管理 协同优化 迭代二分k-means-+ 双量子微分进化
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基于K-means的改进协同过滤算法 被引量：8
4
作者 吴婷婷 李孝忠 刘徐洲 《天津科技大学学报》 CAS 2021年第6期44-48,54,共6页
协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛的应用,但是随着数据的不断增长,用户相似度低、推荐准确性不高等问题也逐渐显现.针对上述问题,提出一种基于K-means的改进协同过滤算法.首先,通过K-means聚类算法将相似的用户进行聚类,在聚类过程中... 协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛的应用,但是随着数据的不断增长,用户相似度低、推荐准确性不高等问题也逐渐显现.针对上述问题,提出一种基于K-means的改进协同过滤算法.首先,通过K-means聚类算法将相似的用户进行聚类,在聚类过程中,利用欧几里得公式计算数据之间的距离,该算法得到聚类效果最好的簇数K;其次,将K值作为二分K-means算法的输入,通过该聚类算法得到最终的聚类结果;再次,通过改进之后的相似度公式得到目标用户的邻居用户集合;最后,通过预测评分公式预测项目的分值.实验表明,该算法在准确率、召回率以及F1指标上都有一定程度的提高. 展开更多
关键词 协同过滤算法 k-means算法 二分k-means算法
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点云特征提取精简方法研究
5
作者 田赢 陈裕汉 +3 位作者 吴学群 刘洋 韩啸 张豫宁 《软件导刊》 2023年第12期223-231,共9页
为解决传统点云精简算法精简的点云特征易丢失、空洞较多等问题,提出基于邻域法向夹角和二分K-means聚类特征提取的点云精简算法。该算法利用点云邻域法向夹角提取出模型的整体特征点,将点云曲率作为二分Kmeans聚类算法的聚类特征,初步... 为解决传统点云精简算法精简的点云特征易丢失、空洞较多等问题,提出基于邻域法向夹角和二分K-means聚类特征提取的点云精简算法。该算法利用点云邻域法向夹角提取出模型的整体特征点,将点云曲率作为二分Kmeans聚类算法的聚类特征,初步提取出模型的局部特征点;然后计算初步局部特征点的平均曲率,将大于平均曲率的点提取为最终的局部特征点,对模型进行特征保留,对非特征点则利用改进的体素精简法进行下采样;最后将提取出的整体特征点、局部特征点与非特征点合并,从而完成点云的简化。该算法与传统的精简法、其他文献中的方法相比,可获得更高的精度。 展开更多
关键词 点云精简 特征提取 邻域法向夹角 二分k-means聚类 点云曲率
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