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基于经典场景集的风光水虚拟电厂协同调度模型 被引量：79
1
作者 邹云阳 杨莉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1855-1859,共5页
风、光等可再生能源发电具有不确定性、间歇性的特点,如何在不同运行模式下提高可再生能源的可调度性及利用率是当前的研究热点。以含风、光、水电的虚拟电厂自身收益最大化为目标,考虑风、光、水电日内的互补性和运行特性,研究在虚拟... 风、光等可再生能源发电具有不确定性、间歇性的特点,如何在不同运行模式下提高可再生能源的可调度性及利用率是当前的研究热点。以含风、光、水电的虚拟电厂自身收益最大化为目标,考虑风、光、水电日内的互补性和运行特性,研究在虚拟电厂孤岛运行模式下,在给定负荷类型并考虑可中断负荷时的最大供电水平,以及并网运行模式下,考虑备用时的最优申报电量决策。所提出的2种虚拟电厂多电源协同调度随机模型采用Wasserstein距离指标对风电、光伏发电出力的连续概率分布进行最优离散化,进而通过场景缩减技术形成经典场景,从而将随机优化问题转换为确定性优化问题处理,在减少计算量和保证精度间得到适当折中。算例采用某个含风、光、水电的分布式电源示范工程的数据,分析了负荷曲线形状、风电电价、可中断负荷价格、备用价格等因素对虚拟电厂运行的影响,验证了所提模型的有效性和实用性。 展开更多
关键词 分布式发电 虚拟电厂 wasserstein距离 场景缩减 协同调度
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考虑环境外部性和风光出力不确定性的虚拟电厂运行优化 被引量：36
2
作者 孙晶琪 王愿 +3 位作者 郭晓慧 周奕全 王玉玮 薛万磊 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期50-59,共10页
虚拟电厂在建设运行中产生的环境外部性影响其运行的经济效益与环境效益。首先,单独核算煤电、风电和光伏发电的单位环境外部性成本,并将其计入虚拟电厂的单位发电量成本。在此基础上,考虑风光出力的不确定性,构建基于Wasserstein距离... 虚拟电厂在建设运行中产生的环境外部性影响其运行的经济效益与环境效益。首先,单独核算煤电、风电和光伏发电的单位环境外部性成本,并将其计入虚拟电厂的单位发电量成本。在此基础上,考虑风光出力的不确定性,构建基于Wasserstein距离的风光出力预测误差模糊集的两阶段分布鲁棒优化模型,使虚拟电厂在风光出力预测误差满足模糊集内最坏分布的情况下调整柔性资源,实现运行成本最小,以此研究虚拟电厂的调度决策问题。最后,算例仿真与对比分析验证了考虑环境外部性对虚拟电厂经济、低碳运行的积极作用,以及构建的两阶段分布鲁棒优化模型的适用性与计算简便性。 展开更多
关键词 虚拟电厂 环境外部性 不确定性 分布鲁棒优化 wasserstein距离
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基于最优场景生成算法的主动配电网无功优化 被引量：32
3
作者 吴丽珍 蒋力波 郝晓弘 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第15期152-159,共8页
针对间歇性分布式电源输出功率的不确定性和随机性,提出采用Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成最优场景,将随机优化问题转换为确定性优化问题。建立了风—光—荷多场景树模型,并以有功网损最小、电压偏差最小作为目标函... 针对间歇性分布式电源输出功率的不确定性和随机性,提出采用Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成最优场景,将随机优化问题转换为确定性优化问题。建立了风—光—荷多场景树模型,并以有功网损最小、电压偏差最小作为目标函数,考虑储能荷电状态约束影响,建立含间歇性分布式电源的主动配电网无功优化数学模型,并采用人工蜂群算法对模型进行求解。仿真分析得出基于Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成的最优场景能较精确地体现分布式电源有功出力的随机特性。最后,以IEEE-33节点配电系统为例进行仿真分析,验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 主动配电网 场景分析 wasserstein距离 K—means聚类 人工蜂群算法
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计及风光不确定性的综合能源系统两层级协同优化配置方法 被引量：29
4
作者 姚志力 王志新 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期4521-4529,共9页
含风电光伏的综合能源系统容量配置通常未考虑风光出力不确定性,造成系统容量配置过于理想化,设备利用率低。为此,提出了一种计及风光不确定性的综合能源系统两层级协同优化配置方法。基于Wasserstein距离指标求取风光出力的最优离散分... 含风电光伏的综合能源系统容量配置通常未考虑风光出力不确定性,造成系统容量配置过于理想化,设备利用率低。为此,提出了一种计及风光不确定性的综合能源系统两层级协同优化配置方法。基于Wasserstein距离指标求取风光出力的最优离散分布,采用Frank-Copula函数建立风光出力联合分布函数,通过轮盘赌选择法生成基础场景集。采用过滤噪声场景和距离关联策略的改进谱聚类算法,对基础场景集进行迭代消减,获得风光典型场景集;构建基于风光典型场景集的综合能源系统两层级协同优化配置模型,其中,上层以年化总成本最低求解设备选型问题,下层以设备平均年利用率最高求解设备定容问题;最后,结合某园区综合能源系统规划算例,采用Matlab平台仿真,仿真结果表明,计及风光不确定性的综合能源系统两层级协同优化配置模型能优化综合能源系统的容量配置,并改善系统年化总成本和设备平均年利用率,验证了所提方法的有效性和经济性。 展开更多
关键词 综合能源系统 wasserstein距离 Frank-Copula函数 改进谱聚类 两层级协同优化
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基于改进生成对抗网络的风机行星齿轮箱故障诊断方法 被引量：26
5
作者 李东东 刘宇航 +1 位作者 赵阳 赵耀 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期7496-7506,共11页
行星齿轮箱是风电机组传动系统中的重要部件,其故障发生率较高且难以直接识别故障情况,此外故障样本难以直接获取、样本环境噪声大等问题增加了故障诊断的难度。针对这些问题,提出基于贝叶斯优化及Wasserstein距离改进辅助分类生成对抗... 行星齿轮箱是风电机组传动系统中的重要部件,其故障发生率较高且难以直接识别故障情况,此外故障样本难以直接获取、样本环境噪声大等问题增加了故障诊断的难度。针对这些问题,提出基于贝叶斯优化及Wasserstein距离改进辅助分类生成对抗网络模型的齿轮箱故障诊断方法。首先,以辅助分类生成对抗网络为基础,针对振动信号时序特征构建一维卷积层替代二维卷积,提高信号特征提取效率;同时,在生成器和判别器中加入批归一化层和Dropout层,规范数据结构特征。然后,利用贝叶斯优化策略自适应调节判别器参数,提升判别器的性能,并引入Wasserstein距离改进模型的目标函数,通过博弈对抗机制同时优化生成器和判别器,显著提高模型的泛化能力和故障特征提取能力。设计行星齿轮箱在定速和变速运行下不同故障状态的实验,在不同非平衡样本集情况下,该方法可实现样本数据增强,并且保持良好的故障识别准确率,验证了该方法的先进性。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 生成对抗网络 wasserstein距离 贝叶斯优化 泛化能力 故障诊断
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考虑风电随机性的多场景配电网重构 被引量：25
6
作者 初壮 窦孝祥 于群英 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期132-138,共7页
配电网重构是配电网优化运行的一项重要措施,分布式电源(Distributed Generation,DG)以其清洁性和可再生性越来越多地被引入到配电网重构中。针对出力随机的DG对配电网重构的影响,将基于wasserstein距离指标的场景划分法引入到配电网重... 配电网重构是配电网优化运行的一项重要措施,分布式电源(Distributed Generation,DG)以其清洁性和可再生性越来越多地被引入到配电网重构中。针对出力随机的DG对配电网重构的影响,将基于wasserstein距离指标的场景划分法引入到配电网重构中,将风电划分为多个场景。在兼顾风电随机性以及负荷波动性的条件下,提出了基于二进制粒子群算法的最优方案确定策略,建立了配电网重构模型。提出基于排同存异的环路编码及初始种群生成策略,提高了计算效率。在IEEE33节点配电网系统下对所建立的模型进行求解,验证了所提策略的可行性和有效性,并得到了同时适应风电随机性以及负荷波动性的最优重构方案。 展开更多
关键词 配电网重构 wasserstein距离 风电随机性 负荷波动性 二进制粒子群算法
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计及需求响应不确定性的电-气耦合配网系统动态分布鲁棒优化 被引量：23
7
作者 曾捷 童晓阳 范嘉乐 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1877-1886,共10页
需求侧负荷波动和天然气管存动态特性给电-气耦合配网系统的调度运行带来了较大挑战。针对需求响应不确定性和天然气动态特性,提出了一种机会约束与Wasserstein距离相结合的电-气耦合配网系统分布鲁棒动态优化模型。首先,考虑可削减、... 需求侧负荷波动和天然气管存动态特性给电-气耦合配网系统的调度运行带来了较大挑战。针对需求响应不确定性和天然气动态特性,提出了一种机会约束与Wasserstein距离相结合的电-气耦合配网系统分布鲁棒动态优化模型。首先,考虑可削减、可转移、可替代3种需求响应负荷及天然气传输的管存特性,构建了确定性的电-气耦合配网动态优化模型。其次,针对需求侧电负荷、气负荷的不确定性,基于衡量不同概率分布之间Wasserstein距离的分布鲁棒方法,构建不确定变量的概率分布模糊集。由于传统的分布鲁棒优化未考虑不等式约束的不确定性,结合机会约束将含不确定变量的不等式约束成立的期望概率,限定在最低允许的置信水平之上,以提高模型的可靠性。最后,通过对偶理论和条件风险价值近似将所提模型转化成线性规划问题进行求解,在修正的33节点配电网和比利时20节点配气网组成的电-气耦合配网系统进行仿真实验,结果表明所提模型可有效降低运行成本,提高风电的消纳能力。 展开更多
关键词 气管存动态特性 需求响应 机会约束 分布鲁棒 wasserstein距离
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考虑相变储能与建筑蓄能特性的微网分布鲁棒优化调度 被引量：21
8
作者 朱兰 李孝均 +2 位作者 唐陇军 田泽清 崔楷舜 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期2308-2318,共11页
基于相变材料特性建立相变储能水箱热力学模型;分析建筑负荷特性,建立建筑室内温度动态模型;运用基于Wasserstein距离的分布鲁棒算法,建立风电预测误差不确定集。提出考虑相变储能与建筑蓄能特性的微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。模型... 基于相变材料特性建立相变储能水箱热力学模型;分析建筑负荷特性,建立建筑室内温度动态模型;运用基于Wasserstein距离的分布鲁棒算法,建立风电预测误差不确定集。提出考虑相变储能与建筑蓄能特性的微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。模型第1阶段是基于风电预测信息,制定日前调度计划,第2阶段考虑风电预测误差,在最恶劣概率分布条件下,获得日内调度计划。最后,运用算例分析相变储能水箱与建筑蓄能特性对风电消纳以及系统调度的影响,并验证分布鲁棒模型的有效性。 展开更多
关键词 微网 相变储能水箱 建筑负荷 wasserstein距离 分布鲁棒
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基于改进DCGAN的数据增强方法 被引量：21
9
作者 甘岚 沈鸿飞 +1 位作者 王瑶 张跃进 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1305-1313,共9页
针对小样本数据在深度学习中训练难的问题,为提高DCGAN训练效率,提出了一种改进的DCGAN算法对小样本数据进行增强。首先,使用Wasserstein距离替换原模型中的损失模型;其次,在生成网络和判别网络中加入谱归一化,以得到稳定的网络结构;最... 针对小样本数据在深度学习中训练难的问题,为提高DCGAN训练效率,提出了一种改进的DCGAN算法对小样本数据进行增强。首先,使用Wasserstein距离替换原模型中的损失模型;其次,在生成网络和判别网络中加入谱归一化,以得到稳定的网络结构;最后,通过极大似然估计算法和实验估算得到样本的最佳噪声输入维度,从而提高生成样本的多样性。在MNIST、Celeb A和Cartoon这三个数据集上的实验结果表明:改进后的DCGAN所生成样本的清晰度以及识别率比改进前均得到了明显提高,其中平均识别率在这几个数据集上分别提高了8.1%、16.4%和16.7%,几种清晰度评价指标在各数据集上均有不同程度的提高。可见该方法能够有效地实现小样本数据增强。 展开更多
关键词 小样本 数据增强 DCGAN wasserstein距离 谱归一化 内在维数
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考虑阶梯型碳交易的风光储联合系统分布鲁棒优化调度 被引量：14
10
作者 赵毅 王维庆 闫斯哲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期127-136,共10页
在“双碳”目标下,风、光等清洁能源的渗透率将不断提高,针对其发电具有不确定性给电力系统带来的调度难题,提出了风光储联合系统的两阶段分布鲁棒优化调度模型。为了减少系统的碳排放量,引入了阶梯型碳交易。模型中,第一阶段根据预测... 在“双碳”目标下,风、光等清洁能源的渗透率将不断提高,针对其发电具有不确定性给电力系统带来的调度难题,提出了风光储联合系统的两阶段分布鲁棒优化调度模型。为了减少系统的碳排放量,引入了阶梯型碳交易。模型中,第一阶段根据预测信息使系统的运行成本最低,第二阶段使用基于数据驱动的Wasserstein距离来构建出力误差的模糊集。并使用仿射策略对模型进行调整,使系统在满足模糊集中最恶劣分布的情况下,使调整成本最小。最后,使用了强对偶原理把模型转化为等效混合整数线性优化模型。通过算例分析及对比,验证了考虑阶梯型碳交易可以显著减少对传统机组的使用,以及分布鲁棒优化模型的适用性和优越性。 展开更多
关键词 碳交易 分布鲁棒优化 风光储 不确定性 优化调度 wasserstein距离
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基于生成对抗网络的图像修复 被引量：16
11
作者 孙全 曾晓勤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期229-234,261,共7页
针对现有图像修复算法存在受损区域的形状和大小受限以及修复痕迹明显、修复边缘不连续的问题,文中提出一种基于生成对抗网络的图像修复方法。该方法采用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)这种新的生成模型作为基本架... 针对现有图像修复算法存在受损区域的形状和大小受限以及修复痕迹明显、修复边缘不连续的问题,文中提出一种基于生成对抗网络的图像修复方法。该方法采用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)这种新的生成模型作为基本架构,结合Wasserstein距离,同时融入条件对抗网络(CGAN)的思想;以破损图像作为附加条件信息,采用对抗损失与内容损失相结合的方式来训练网络模型,以修复破损区域。此方法能够修复大多数破损情况下的图像。在CelebA和LFW两个数据集上的实验结果表明,所提方法能够取得很好的修复效果。 展开更多
关键词 生成对抗网络 图像修复 对抗学习 wasserstein距离
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随机集多目标跟踪性能评价指标比较与分析 被引量：15
12
作者 刘伟峰 文成林 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期14-20,26,共8页
本文全面比较分析了随机集多目标跟踪性能的三类评价指标:圆丢失率(CPEP)、Wasserstein距离和OSPA距离,指出各类指标的特点和使用场合。此外,对于CPEP指标,现有文献建议的公式有一定的不足,容易产生误解,本文对此进行了修正。比较和分... 本文全面比较分析了随机集多目标跟踪性能的三类评价指标:圆丢失率(CPEP)、Wasserstein距离和OSPA距离,指出各类指标的特点和使用场合。此外,对于CPEP指标,现有文献建议的公式有一定的不足,容易产生误解,本文对此进行了修正。比较和分析表明:CPEP可以用于评价目标丢失;Wasserstein指标相对OSPA距离简单,但在很多情况下和直观理解不一致;OSPA作为多目标评价指标更为合理些,但是,需要选择水平参数,有一定的主观性。最后,本文给出两个仿真算例对各个指标进行了分析和验证。 展开更多
关键词 多目标跟踪 性能评价 CPEP wasserstein距离 OSPA距离
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基于VMD去噪和散布熵的管道信号特征提取方法 被引量：14
13
作者 周怡娜 董宏丽 +1 位作者 张勇 路敬祎 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期959-969,共11页
针对管道声波信号非线性、非平稳性特点和管道泄漏信号特征提取困难的问题,提出一种管道声波信号特征提取方法。首先,采用变分模态分解(VMD)算法对采集到的声波信号进行去噪,在此过程中采用最小巴氏距离法确定VMD分解的模态个数,并通过... 针对管道声波信号非线性、非平稳性特点和管道泄漏信号特征提取困难的问题,提出一种管道声波信号特征提取方法。首先,采用变分模态分解(VMD)算法对采集到的声波信号进行去噪,在此过程中采用最小巴氏距离法确定VMD分解的模态个数,并通过评估VMD分解后各本征模态函数(IMF)分量与原始信号的概率密度之间的Wasserstein距离(WD)来筛选有效模态,对筛选的有效模态进行重构。然后,对重构的信号计算其散布熵值作为信号特征参数,最后将特征参数输入极限学习机(ELM)进行工况识别。实验结果表明,本文方法能够较准确地分类识别管道信号,总的识别率达到了100%。 展开更多
关键词 管道泄漏 变分模态分解 wasserstein距离 散布熵 特征提取
原文传递
极端灾害下考虑动态重构的微网形成策略 被引量：13
14
作者 张瑞曦 徐青山 +1 位作者 程煜 宋菁 《电力工程技术》 北大核心 2022年第1期56-63,共8页
随着极端自然灾害的日益频繁,为了充分发挥燃气轮机、燃料电池等可控分布式电源(DG)在极端情况下的支撑作用,文中提出了一种极端灾害下考虑动态重构的微网形成策略,提升可控DG对重要负荷供应的电量价值。首先,利用Wasserstein距离求解... 随着极端自然灾害的日益频繁,为了充分发挥燃气轮机、燃料电池等可控分布式电源(DG)在极端情况下的支撑作用,文中提出了一种极端灾害下考虑动态重构的微网形成策略,提升可控DG对重要负荷供应的电量价值。首先,利用Wasserstein距离求解负荷概率分布的相似性,将各个负荷划分为不同的时间场景。其次,读取线路当前的状态信息,建立满足辐射状微网形成问题的约束条件,以最大化恢复负荷价值为目标函数,利用混合整数线性规划的方法求解微网形成的静态最优方案。最后,结合负荷的状态变化,求解无重构次数限制下的动态最优解,并考虑重构次数限制,以动态过程恢复负荷价值最大为优化目标,确定最优方案。结果表明,以Wasserstein距离负荷状态划分为基础的动态重构,提升了配电网在极端环境下支撑负荷的电量价值。 展开更多
关键词 极端灾害 分布式电源 负荷概率分布 wasserstein距离 动态重构 混合整数线性规划
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基于改进生成式对抗网络的电网异常数据辨识方法 被引量：14
15
作者 陈杰 张浩天 汤奕 《电力建设》 CSCD 北大核心 2021年第5期9-15,共7页
基于数据驱动的电网异常数据辨识方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力发电统计数据中异常数据样本数极少,给通过数据挖掘方法辨识异常数据情况带来了极大困难。文章提出了一种基于Wasserstein生成式对抗网络(Wasserstein gen... 基于数据驱动的电网异常数据辨识方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力发电统计数据中异常数据样本数极少,给通过数据挖掘方法辨识异常数据情况带来了极大困难。文章提出了一种基于Wasserstein生成式对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks,WGAN)和孤立森林算法(isolation forest,iForest)的发电统计异常数据辨识方法。首先,利用WGAN交替训练生成器和判别器学习发电统计数据的分布特性并生成样本,用生成异常样本对原始异常样本进行增强,根据异常数据辨识精度确定异常样本的扩充比例;然后,在扩充后得到的平衡数据集上利用孤立森林算法实现异常数据辨识;最后,通过扩充样本前后模型的准确率、查全率以及查准率来比较模型异常数据的辨识效果。算例结果表明,文章提出的异常样本增强方法能够有效地改善辨识模型对于多数类的分类偏好问题,提升整体辨识精度。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 wasserstein距离 样本生成 非均衡数据 异常数据辨识
原文传递
基于GAN网络的菌菇表型数据生成研究 被引量：12
16
作者 袁培森 吴茂盛 +2 位作者 翟肇裕 杨承林 徐焕良 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期231-239,共9页
生成式对抗网络是基于对抗过程生成数据模型的新框架,它能够生成高质量的图像数据,为解决小样本数据、非均衡数据分析等提供了行之有效的方法。菌菇作为重要的真菌之一,其种类繁多,数据长尾分布、非均衡性等为其表型智能化识别与分类带... 生成式对抗网络是基于对抗过程生成数据模型的新框架,它能够生成高质量的图像数据,为解决小样本数据、非均衡数据分析等提供了行之有效的方法。菌菇作为重要的真菌之一,其种类繁多,数据长尾分布、非均衡性等为其表型智能化识别与分类带来了困难。针对蘑菇表型数据,设计了一个高效的蘑菇表型生成式对抗网络MPGAN。研究了菌菇表型数据生成技术,设计了用于菌菇表型数据生成的生成式对抗网络结构,系统分为模型训练和表型图像生成两个模块。为了提升生成质量,使用Wasserstein距离和带有梯度惩罚的损失函数。利用开源数据和私有数据集测试学习率、处理所需的批次数EPOCH与Wasserstein距离。系统生成的菌菇表型数据为后期菌菇数据分类与识别提供了大数据基础。 展开更多
关键词 菌菇表型 生成式对抗网络 生成器 判别器 wasserstein距离
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基于对比度与最小凸包的显著性区域检测算法 被引量：10
17
作者 范敏 陈曦 +2 位作者 王楷 李志勇 王晓峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2328-2334,共7页
显著性检测算法常通过计算像素或像素块之间的对比度来确定显著性,但是图像背景中经常会出现特殊区域与图像其他部分也有较大的对比度,导致基于对比度的显著性检测算法无法将这部分背景区域与主要目标区分开。提出一种基于对比度与最小... 显著性检测算法常通过计算像素或像素块之间的对比度来确定显著性,但是图像背景中经常会出现特殊区域与图像其他部分也有较大的对比度,导致基于对比度的显著性检测算法无法将这部分背景区域与主要目标区分开。提出一种基于对比度与最小凸包的显著性区域检测算法。以超像素作为基本计算单位,使用Wasserstein距离衡量超像素之间的差异,通过计算超像素间的全局与局部对比度得到对比度显著图;找出图像中特征点Harris角点的最小凸包,以最小凸包几何中心为中心点,根据每个超像素与中心点的距离计算中心显著图;最后将对比度显著图与中心显著图相结合得到最终的显著图,这种算法可以有效地将背景中具有高对比度的区域区分开。在Corel和MSRA图像数据库上进行仿真实验,结果表明该文所提算法对显著区域检测的查准率、查全率等仿真评价指标相对于传统算法都有明显的提升。 展开更多
关键词 显著性区域检测 超像素 wasserstein距离 HARRIS角点 最小凸包
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基于Wasserstein距离的多电压暂降事件同源检测方法 被引量：10
18
作者 肖先勇 桂良宇 +3 位作者 李成鑫 张华赢 李鸿鑫 汪清 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期4684-4693,共10页
一次电网故障会触发多个变电站的电能质量监测装置,记录多条电压暂降事件。同源多数据的冗余信息,极大地增加了电压暂降监测数据处理的计算量和复杂度。提出多电压暂降事件同源检测概念和基于Wasserstein距离的多电压暂降事件同源检测... 一次电网故障会触发多个变电站的电能质量监测装置,记录多条电压暂降事件。同源多数据的冗余信息,极大地增加了电压暂降监测数据处理的计算量和复杂度。提出多电压暂降事件同源检测概念和基于Wasserstein距离的多电压暂降事件同源检测方法。提出电压暂降经单台或多台变压器的传播规律,基于Wasserstein距离度量,构建可能性矩阵,度量多电压暂降波形数据间的相似程度。在缺失电压暂降源数量信息的前提下,采用基于密度的DBSCAN聚类方法对度量结果进行聚类分析,得到多电压暂降事件同源检测结果。在PASCD/EMTDC平台搭建IEEE14节点仿真,生成多电压暂降事件,应用仿真数据和广东电网某市实测数据验证所提方法。结果表明所提方法能够准确实现多电压暂降事件的同源检测,并对实测数据中的坏数据、仅被一个监测装置记录的事件具有一定的识别效果,证明了所提方法的可行性与正确性。 展开更多
关键词 电压暂降 多事件同源检测 wasserstein距离 监测装置 DBSCAN聚类
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基于马尔科夫链的显著性区域检测算法研究 被引量：9
19
作者 陈曦 范敏 熊庆宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期171-175,共5页
显著性检测算法常通过计算像素之间的差异来确定显著性,但是对像素的选取通常是固定的,容易忽略图像中物体的边界信息,导致最终检测结果中目标的边界比较模糊。借鉴生物视觉注意机制,提出了一种新的基于超像素和马尔科夫链的显著性区域... 显著性检测算法常通过计算像素之间的差异来确定显著性,但是对像素的选取通常是固定的,容易忽略图像中物体的边界信息,导致最终检测结果中目标的边界比较模糊。借鉴生物视觉注意机制,提出了一种新的基于超像素和马尔科夫链的显著性区域检测算法,将图像分割成若干个超像素,使用Wasserstein距离衡量超像素之间颜色、方向和位置的差异来建立马尔科夫链,将显著性检测问题转换为马尔科夫链上的随机游走问题,使用它的平稳分布作为图像的显著度。实验结果表明,相对于两种经典算法,所提出的算法在主要目标及其边界的提取精度等方面取得了较为满意的效果。 展开更多
关键词 显著性检测 马尔科夫链 随机游走模型 超像素 wasserstein距离
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基于GRU神经网络的WGAN短期负荷预测模型 被引量：7
20
作者 高翱 王帅 +1 位作者 韩兴臣 张智晟 《电气工程学报》 CSCD 2022年第2期168-175,共8页
为了提高短期负荷预测模型的精度,提出了一种基于门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,WGAN)短期负荷预测模型。将Wasserstein距离作为生成对抗网络(... 为了提高短期负荷预测模型的精度,提出了一种基于门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,WGAN)短期负荷预测模型。将Wasserstein距离作为生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)的损失函数,与传统GAN相比,可以解决其训练过程中存在的梯度消失、模式崩溃等问题。同时,其生成器和判别器模型采用GRU神经网络,用以解决循环神经网络中存在的梯度问题。通过与GRU神经网络模型、传统GAN模型、采用KL散度作为损失函数且生成器和判别器采用GRU的GAN模型进行对比试验,证明了所提出的新模型具有更好的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 生成对抗网络 wasserstein距离 GRU神经网络 电力系统
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