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基于复合高斯混合模型的主动配电网全局概率电压灵敏度分析
被引量：
1
1
作者
张认
王健
+2 位作者
商洁
海晨
刘皓明
《电网技术》
北大核心
2025年第1期295-305,I0096-I0099,共15页
高比例分布式电源(distributed generation,DG)的随机性加剧了主动配电网(active distribution network,ADN)电压波动,并使ADN电压安全分析愈加复杂,故提出了一种基于复合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的全局概率电压灵敏...
高比例分布式电源(distributed generation,DG)的随机性加剧了主动配电网(active distribution network,ADN)电压波动,并使ADN电压安全分析愈加复杂,故提出了一种基于复合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的全局概率电压灵敏度分析方法。首先推导基于节点道路交集阻抗的ADN全局电压灵敏度解析模型,量化所有节点功率波动对节点电压的影响。考虑到多个节点注入功率不确定性的叠加影响下,电压波动呈现非高斯分布特征,采用高斯混合模型刻画DG和负荷预测误差的概率特征。然后,基于全局灵敏度矩阵对DG和负荷预测误差GMM的仿射变换,构建源荷功率波动与电压波动的概率解析式。最后,推导DG和负荷不确定性对电压波动综合影响的复合GMM特征函数,建立基于复合GMM的全局概率电压灵敏度分析模型。算例结果表明,所提方法能够反映所有节点注入功率波动对节点电压波动影响的概率特征,可快速准确计算出ADN电压运行的越限概率。
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关键词
主动配电网
不确定性
复合高斯混合模型
全局电压灵敏度
电压越限
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职称材料
半监督学习机制下的说话人辨认算法
被引量：
2
2
作者
李燕萍
唐振民
+1 位作者
丁辉
张燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第14期221-223,共3页
针对说话人辨认中训练语音有限时系统泛化能力差的问题,提出一种基于半监督学习的复合高斯混合模型算法。通过复合高斯混合模型对所有说话人的特征分布统一建模,基于半监督学习机制下的EM算法对学习样本进行学习。实验证明,该算法能够...
针对说话人辨认中训练语音有限时系统泛化能力差的问题,提出一种基于半监督学习的复合高斯混合模型算法。通过复合高斯混合模型对所有说话人的特征分布统一建模,基于半监督学习机制下的EM算法对学习样本进行学习。实验证明,该算法能够充分利用未标记样本对系统进行有效的自适应更新,改善系统的性能,获得比传统高斯混合模型更高的识别率,提高系统的泛化能力。
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关键词
说话人辨认
半监督学习
复合高斯混合模型
EM算法
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职称材料
题名
基于复合高斯混合模型的主动配电网全局概率电压灵敏度分析
被引量：
1
1
作者
张认
王健
商洁
海晨
刘皓明
机构
河海大学电气与动力工程学院
河海大学人工智能与自动化学院
出处
《电网技术》
北大核心
2025年第1期295-305,I0096-I0099,共15页
基金
国家自然科学基金项目(52207091)
江苏省自然科学基金项目(BK20220977)。
文摘
高比例分布式电源(distributed generation,DG)的随机性加剧了主动配电网(active distribution network,ADN)电压波动,并使ADN电压安全分析愈加复杂,故提出了一种基于复合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的全局概率电压灵敏度分析方法。首先推导基于节点道路交集阻抗的ADN全局电压灵敏度解析模型,量化所有节点功率波动对节点电压的影响。考虑到多个节点注入功率不确定性的叠加影响下,电压波动呈现非高斯分布特征,采用高斯混合模型刻画DG和负荷预测误差的概率特征。然后,基于全局灵敏度矩阵对DG和负荷预测误差GMM的仿射变换,构建源荷功率波动与电压波动的概率解析式。最后,推导DG和负荷不确定性对电压波动综合影响的复合GMM特征函数,建立基于复合GMM的全局概率电压灵敏度分析模型。算例结果表明,所提方法能够反映所有节点注入功率波动对节点电压波动影响的概率特征,可快速准确计算出ADN电压运行的越限概率。
关键词
主动配电网
不确定性
复合高斯混合模型
全局电压灵敏度
电压越限
Keywords
active distribution network
uncertainty
compound Gaussian mixture model
global voltage sensitivity
over-voltage
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
半监督学习机制下的说话人辨认算法
被引量：
2
2
作者
李燕萍
唐振民
丁辉
张燕
机构
南京理工大学模式识别与智能系统实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第14期221-223,共3页
文摘
针对说话人辨认中训练语音有限时系统泛化能力差的问题,提出一种基于半监督学习的复合高斯混合模型算法。通过复合高斯混合模型对所有说话人的特征分布统一建模,基于半监督学习机制下的EM算法对学习样本进行学习。实验证明,该算法能够充分利用未标记样本对系统进行有效的自适应更新,改善系统的性能,获得比传统高斯混合模型更高的识别率,提高系统的泛化能力。
关键词
说话人辨认
半监督学习
复合高斯混合模型
EM算法
Keywords
speaker identification
Semi-Supervised Learning（SSL）
complex Gaussian Mixture Model（GMM）
EM algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复合高斯混合模型的主动配电网全局概率电压灵敏度分析
张认
王健
商洁
海晨
刘皓明
《电网技术》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
2
半监督学习机制下的说话人辨认算法
李燕萍
唐振民
丁辉
张燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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职称材料
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