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面向电力设备红外图像的混合噪声去除方法研究被引量：1: 1; 作者刘云鹏王权 +4 位作者刘一瑾杨宁韩帅贾鹏飞和家慧《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期186-192,共7页; 电力设备的红外图像在采集传输过程中,易受高斯噪声与脉冲噪声的影响从而破坏图像的真实信息,为满足图像处理过程对图像质量的要求,文中提出了一种针对红外图像混合噪声的滤除方法。首先利用三方加权稀疏编码(TWSC)模型有效滤除红外图... 展开更多; 关键词混合噪声三方加权稀疏编码图像分解中值滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVM SMOTE的电力变压器故障样本均衡化方法被引量：60: 2; 作者刘云鹏和家慧 +3 位作者许自强王权李哲高树国《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期2522-2529,共8页; 在变压器故障诊断领域,数据集不平衡性带来的极端值、噪声等问题严重影响了分类算法的故障识别能力。为此,提出了一种基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)合成少数类过采样(syntheticminority over-samplingtechnique,SMOTE)算法... 展开更多; 关键词变压器 SVM SMOTE 样本均衡化油中气体分析评价指标故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于条件式Wasserstein生成对抗网络的电力变压器故障样本增强技术被引量：75: 3; 作者刘云鹏许自强 +3 位作者和家慧王权高树国赵军《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1505-1513,共9页; 数据非均衡问题是制约机器学习技术在电力变压器故障诊断领域中应用效果的关键因素。为克服传统过采样方法未考虑数据整体分布信息的缺陷,提出了一种基于深度学习的故障数据增强方法,以实现样本库的类别均衡化目标。首先,建立梯度惩罚... 展开更多; 关键词变压器故障诊断非均衡数据集数据增强条件式Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚栈式自编码器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于串并结合策略的SCMA多用户检测被引量：3: 4; 作者王若男常俊 +2 位作者余江和家慧字然《电讯技术》北大核心 2018年第3期245-250,共6页; 稀疏码分多址接入(SCMA)是促进第五代移动通信系统发展的重要无线空口技术支撑,能够满足海量连接的需求。针对上行SCMA通信系统接收端使用的基于串行消息传递算法(MPA)的多用户检测迭代运行时间长,导致系统时延的问题,提出一种串并结合S... 展开更多; 关键词稀疏码分多址接入多用户检测消息传递算法串并结合策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多层架构的油中溶解气体数据清洗与异常识别方法研究被引量：17: 5; 作者刘云鹏王权 +3 位作者许自强刘一瑾和家慧韩帅《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期81-89,共9页; 油色谱在线监测对于电力变压器的运行维护、健康状态分析具有重要意义,然而受监测设备异常、外界环境干扰、运行状态变化等因素影响,监测数据中难免存在不同类型的异常数据。为此,提出了一种基于多层架构的油中溶解气体数据清洗与异常... 展开更多; 关键词变压器数据清洗变分模态分解 3σ准则长短期记忆神经网络 SAX; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合AdaBoost和代价敏感的变压器故障诊断方法被引量：9: 6; 作者刘云鹏和家慧 +4 位作者许自强刘一瑾王权杨宁韩帅《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期1-9,共9页; 数据集类别分布非均衡极大制约了人工智能技术在电力变压器故障诊断领域中的应用。为克服数据非均衡导致自适应算法(adaptive boosting,AdaBoost)分类精度提升有限的缺陷,研究提出了一种结合AdaBoost和代价敏感的Adacost算法,以有效提... 展开更多; 关键词非均衡数据集自适应算法(AdaBoost) 代价敏感变压器故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊评判与DSmT的变压器本体多级绝缘状态评估方法被引量：6: 7; 作者夏彦卫赵军 +3 位作者付浩川和家慧李哲高树国《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期157-164,共8页; 针对变压器本体绝缘状态评估中的状态信息指标的不确定性,文中提出了基于模糊评判理论与DSmT的变压器本体多级绝缘状态评估模型,该模型分为本体绝缘状态等级评估与绝缘缺陷风险等级评估。应用模糊评判理论构建等级评估的隶属度函数模型... 展开更多; 关键词变压器本体绝缘状态等级评估缺陷风险等级评估模糊评判理论 DSMT; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向电力设备红外图像的混合噪声去除方法研究被引量：1: 1; 作者刘云鹏王权刘一瑾杨宁韩帅贾鹏飞和家慧; 机构华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室中国电力科学研究院有限公司; 出处《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期186-192,共7页; 基金国家电网有限公司总部科技项目(5500-202055096A-0-0-00)。; 文摘电力设备的红外图像在采集传输过程中,易受高斯噪声与脉冲噪声的影响从而破坏图像的真实信息,为满足图像处理过程对图像质量的要求,文中提出了一种针对红外图像混合噪声的滤除方法。首先利用三方加权稀疏编码(TWSC)模型有效滤除红外图像中的高斯噪声,然后利用图像结构纹理分解结合中值滤波算法实现剩余脉冲噪声的分离与去除,实现在滤除红外图像混合噪声的同时较好地保持图像的边缘结构信息,结合实例分析表明文中方法能够有效滤除噪声并获得较高的峰值信噪比(PSNR)与结构相似度(SSIM)。; 关键词混合噪声三方加权稀疏编码图像分解中值滤波; Keywords mixed noise trilateral weighted sparse coding image decomposition median filtering; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TM50 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVM SMOTE的电力变压器故障样本均衡化方法被引量：60: 2; 作者刘云鹏和家慧许自强王权李哲高树国; 机构华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室国网河北省电力有限公司电力科学研究院; 出处《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期2522-2529,共8页; 基金国家电网有限公司总部科技项目(基于多元信息融合的大型电力变压器健康管理及故障预警)(5204DY170010)。; 文摘在变压器故障诊断领域,数据集不平衡性带来的极端值、噪声等问题严重影响了分类算法的故障识别能力。为此,提出了一种基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)合成少数类过采样(syntheticminority over-samplingtechnique,SMOTE)算法的电力变压器故障样本均衡化方法,并结合机器学习进行故障诊断,以解决不平衡数据集下变压器故障诊断整体精度低的问题。首先,从原理、特点、应用等方面对传统SMOTE算法和SVM SMOTE算法进行了大量研究和分析;然后,以变压器油中溶解气体为样本集,构建了基于故障样本均衡化的变压器故障诊断模型;最后,对所提方法进行了算例仿真。结果显示:相较于传统变压器故障诊断算法,采用SVMSMOTE算法对故障样本进行均衡化后,各评价指标均有大幅提升,其中整体分类准确度αmacro-F1提升了18.9%。研究结果证明所提方法可以有效解决不平衡数据集下变压器故障样本漏判率高的问题,并在其分类上具有更高的精度。; 关键词变压器 SVM SMOTE 样本均衡化油中气体分析评价指标故障诊断; Keywords transformer SVM SMOTE sample equalization dissolved gases analysis evaluation index fault diagnosis; 分类号 TM41 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于条件式Wasserstein生成对抗网络的电力变压器故障样本增强技术被引量：75: 3; 作者刘云鹏许自强和家慧王权高树国赵军; 机构河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学) 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 国网河北省电力有限公司电力科学研究院; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1505-1513,共9页; 基金国家电网有限公司总部科技项目(5204DY170010)。; 文摘数据非均衡问题是制约机器学习技术在电力变压器故障诊断领域中应用效果的关键因素。为克服传统过采样方法未考虑数据整体分布信息的缺陷,提出了一种基于深度学习的故障数据增强方法,以实现样本库的类别均衡化目标。首先,建立梯度惩罚优化的条件式Wasserstein生成对抗网络模型以指导多类别故障样本的生成过程,并克服了原始生成对抗网络模型的训练不稳定问题;然后,构建以油中溶解气体无编码比值为特征参量的栈式自编码器诊断模型,并进一步提出了基于数据增强方法的设备故障诊断技术框架;最后,选用由准确率、F1度量以及G-mean组成的评价指标体系对类别均衡化前后的模型诊断效果进行评估对比。算例研究结果表明,相较于传统过采样方法,提出的故障样本增强方法能够更为有效地改善诊断模型对于多数类的分类偏好问题,提升其整体分类性能,可作为电力变压器故障诊断的重要数据预处理环节。; 关键词变压器故障诊断非均衡数据集数据增强条件式Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚栈式自编码器; Keywords power transformer fault diagnosis imbalanced dataset data augmentation conditional Wasserstein generative adversarial network gradient penalty stacked autoencoder; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于串并结合策略的SCMA多用户检测被引量：3: 4; 作者王若男常俊余江和家慧字然; 机构云南大学信息学院; 出处《电讯技术》北大核心 2018年第3期245-250,共6页; 基金新型接入网架构实验验证系统基带池验证(KH100988) 云南省高校频谱传感与边疆无线电安全重点实验室开放课题(C6165903); 文摘稀疏码分多址接入(SCMA)是促进第五代移动通信系统发展的重要无线空口技术支撑,能够满足海量连接的需求。针对上行SCMA通信系统接收端使用的基于串行消息传递算法(MPA)的多用户检测迭代运行时间长,导致系统时延的问题,提出一种串并结合SCMA多用户检测算法,充分融合了串并行消息传递特点。仿真结果表明,相比串行MPA多用户检测算法,所提算法可降低系统的复杂度,且每轮迭代运行时间减少,从而减小了时延,实现了误比特率性能与系统时延、系统复杂度之间理想的平衡。; 关键词稀疏码分多址接入多用户检测消息传递算法串并结合策略; Keywords sparse code division multiple access(SCMA) multiuser detection(MUD) message passing algorithm(MPA) string combining strategy; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多层架构的油中溶解气体数据清洗与异常识别方法研究被引量：17: 5; 作者刘云鹏王权许自强刘一瑾和家慧韩帅; 机构华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 国网南京供电公司中国电力科学研究院有限公司; 出处《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期81-89,共9页; 基金国家电网有限公司总部科技项目(5500-202055419A-0-0-00)。; 文摘油色谱在线监测对于电力变压器的运行维护、健康状态分析具有重要意义,然而受监测设备异常、外界环境干扰、运行状态变化等因素影响,监测数据中难免存在不同类型的异常数据。为此,提出了一种基于多层架构的油中溶解气体数据清洗与异常识别方法。首先利用变分模态分解去除时间序列中的趋势项,结合3σ准则对时序数据中的噪声值、缺失值、暂时性迁移数据等进行异常识别;然后根据关联分析结果对可清洗的异常数据利用长短期记忆神经网络进行重构清洗;并结合时间序列分段以及改进SAX算法实现对时序数据中的趋势性异常状态检测。最后,结合实例分析表明本文所提方法能够实现异常数据的有效清洗以及对趋势异常状态的准确识别。; 关键词变压器数据清洗变分模态分解 3σ准则长短期记忆神经网络 SAX; Keywords transformer data cleaning variational modal decomposition 3σcriterion long short-term memory neural network SAX; 分类号 TM41 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合AdaBoost和代价敏感的变压器故障诊断方法被引量：9: 6; 作者刘云鹏和家慧许自强刘一瑾王权杨宁韩帅; 机构河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学) 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 国网南京供电公司中国电力科学研究院有限公司; 出处《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期1-9,共9页; 基金国家电网有限公司总部科技项目(5500-202055096A-0-0-00)。; 文摘数据集类别分布非均衡极大制约了人工智能技术在电力变压器故障诊断领域中的应用。为克服数据非均衡导致自适应算法(adaptive boosting,AdaBoost)分类精度提升有限的缺陷,研究提出了一种结合AdaBoost和代价敏感的Adacost算法,以有效提升诊断模型的综合分类性能。首先,确定专家打分和混淆矩阵结合的代价敏感矩阵以保证模型的合理性和客观性;然后,构建基于Adacost算法的电力变压器故障诊断模型,并以油中溶解气体无编码比值作为诊断模型的输入特征参量;最后进行算例仿真,同时选用准确率、F1度量以及G-mean作为诊断模型的评价指标。研究结果显示,相较于决策树和AdaBoost分类器,Adacost模型的各评价指标均有大幅提升,其中F1度量分别提升了22.03%、10.07%,表明所提方法有效提升了非均衡数据集下诊断模型的故障识别性能。; 关键词非均衡数据集自适应算法(AdaBoost) 代价敏感变压器故障诊断; Keywords imbalanced dataset adaptive boosting cost sensitivity power transformer fault diagnosis; 分类号 TM41 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊评判与DSmT的变压器本体多级绝缘状态评估方法被引量：6: 7; 作者夏彦卫赵军付浩川和家慧李哲高树国; 机构国网河北省电力有限公司电力科学研究院国网冀北电力有限公司超高压分公司华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室; 出处《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期157-164,共8页; 基金国家电网有限公司总部科技项目资助(基于多元信息融合的大型电力变压器健康管理及故障预警)。; 文摘针对变压器本体绝缘状态评估中的状态信息指标的不确定性,文中提出了基于模糊评判理论与DSmT的变压器本体多级绝缘状态评估模型,该模型分为本体绝缘状态等级评估与绝缘缺陷风险等级评估。应用模糊评判理论构建等级评估的隶属度函数模型,选择反映变压器绝缘状态的绝缘类指标参量作为模型的输入,应用熵权法改进的DSmT对指标隶属度进行融合得到最终的等级评估结果,该模型有效克服了等级区间界限值过于绝对化的局限性,解决了传统DST高冲突性证据的融合问题。通过实例验证,该模型的评估结果具有一定的有效性,其不仅能够反映变压器本体的绝缘状态等级,还可以反映其具体绝缘缺陷的风险趋势。; 关键词变压器本体绝缘状态等级评估缺陷风险等级评估模糊评判理论 DSMT; Keywords transformer proper insulation condition level assessment defect risk level assessment fuzzy judge-ment theory DSmT; 分类号 TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	面向电力设备红外图像的混合噪声去除方法研究	刘云鹏王权刘一瑾杨宁韩帅贾鹏飞和家慧	《高压电器》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于SVM SMOTE的电力变压器故障样本均衡化方法	刘云鹏和家慧许自强王权李哲高树国	《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	60	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于条件式Wasserstein生成对抗网络的电力变压器故障样本增强技术	刘云鹏许自强和家慧王权高树国赵军	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2020	75	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于串并结合策略的SCMA多用户检测	王若男常俊余江和家慧字然	《电讯技术》北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多层架构的油中溶解气体数据清洗与异常识别方法研究	刘云鹏王权许自强刘一瑾和家慧韩帅	《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2022	17	在线阅读下载PDF 职称材料
6	结合AdaBoost和代价敏感的变压器故障诊断方法	刘云鹏和家慧许自强刘一瑾王权杨宁韩帅	《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2022	9	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于模糊评判与DSmT的变压器本体多级绝缘状态评估方法	夏彦卫赵军付浩川和家慧李哲高树国	《高压电器》 CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料