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数据不足条件下基于改进自动编码器的变压器故障数据增强方法被引量：27: 1; 作者葛磊蛟廖文龙 +1 位作者王煜森宋丽可《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第S01期84-94,共11页; 变压器发生故障的情况较少,使得基于机器学习的变压器故障诊断方法存在数据不足的问题。为此,提出一种基于改进自动编码器(IAE)的变压器故障数据增强方法。首先,针对传统自动编码器生成的数据有限和缺乏多样性的问题,提出改进的变压器... 展开更多; 关键词数据不足变压器故障诊断改进自动编码器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据扩充及风力发电机组功率曲线分段回归的自适应监测方法被引量：3: 2; 作者荆华赵春晖《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第5期1601-1617,共17页; 准确的功率曲线可以反映风机的运行状况,在风力发电机组的监测中至关重要。然而,一些新安装的风力发电机组由于没有足够的训练数据来拟合准确的功率曲线,从而导致监测结果不佳。本文提出了一种基于数据扩充的分段回归方法实现对风电机... 展开更多; 关键词功率曲线数据不足映射函数分段建模策略自适应监测方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于变分自编码器的多维退化数据生成方法被引量：3: 3; 作者林焱辉李春波《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2617-2627,共11页; 数据驱动的剩余使用寿命(RUL)预测方法不依赖于复杂的物理模型,可以直接利用设备历史运行数据与当前监测数据对设备RUL进行预测,对制定合理的维修策略,降低设备的维护成本具有重要意义。但是数据驱动的RUL预测方法依赖于大量历史数据,... 展开更多; 关键词剩余寿命预测变分自编码器条件变分自编码器数据生成数据不足; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度强化学习的含高比例可再生能源配电网就地分散式电压管控方法被引量：21: 4; 作者徐博涵向月 +4 位作者潘力方梦秋彭光博刘友波刘俊勇《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第22期100-109,共10页; 含有可再生能源并网的区域电网存在通信条件差、量测设备不足、不同节点的电压管控设备难以协同等问题,因此提出一种基于深度强化学习的分散式就地电压管控方法。该方法首先将缺少量测数据的电压管控问题转化为部分可观的马尔科夫决策问... 展开更多; 关键词多智能体电压管控量测数据不足多智能体深度确定性策略梯度算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据不足条件下基于改进自动编码器的变压器故障数据增强方法被引量：27: 1; 作者葛磊蛟廖文龙王煜森宋丽可; 机构智能电网教育部重点实验室(天津大学) 瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院国网冀北电力有限公司检修分公司; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第S01期84-94,共11页; 基金省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室开放课题基金资助项目(EERI_KF20200014)。; 文摘变压器发生故障的情况较少,使得基于机器学习的变压器故障诊断方法存在数据不足的问题。为此,提出一种基于改进自动编码器(IAE)的变压器故障数据增强方法。首先,针对传统自动编码器生成的数据有限和缺乏多样性的问题,提出改进的变压器故障数据生成策略。其次,考虑到传统卷积神经网络的池化操作会丢失大量特征信息,构建改进的卷积神经网络(ICNN)作为故障诊断的分类器。最后,通过实际数据验证了所提方法的有效性和适应性。仿真结果表明,相对于随机过采样算法、合成少数类过采样技术及自动编码器等传统的数据增强方法,IAE能同时兼顾数据的分布和多样性特征,生成的变压器故障数据对分类器的性能提升效果最好。和传统分类器相比,ICNN在数据增强前、后都具有更高的故障诊断精度。; 关键词数据不足变压器故障诊断改进自动编码器; Keywords Insufficient data transformer fault diagnosis improved auto-encoder; 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

题名基于数据扩充及风力发电机组功率曲线分段回归的自适应监测方法被引量：3: 2; 作者荆华赵春晖; 机构 State Key Laboratory of Industrial Control Technology Zhejiang University NGICS Platform; 出处《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第5期1601-1617,共17页; 基金 Project(62125306)supported by the National Science Fund for Distinguished Young Scholars,China Project(2022A1515240003)supported by the Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation,China。; 文摘准确的功率曲线可以反映风机的运行状况,在风力发电机组的监测中至关重要。然而,一些新安装的风力发电机组由于没有足够的训练数据来拟合准确的功率曲线,从而导致监测结果不佳。本文提出了一种基于数据扩充的分段回归方法实现对风电机组的自适应监测,该方法可分为离线建模阶段和在线监测阶段。在离线建模时,首先,设计了一种新的映射函数,通过将其他数据集的数据映射到目标数据集上,从而实现对目标数据集的扩充,进而使得目标风力发电机组有足够的数据用于模型训练。然后,设计了一种分段建模策略,将扩充后数据的信息精炼到少量样本中,再进行功率曲线拟合,可以以较低的计算复杂度准确拟合出功率曲线。在线监测时,可依据功率曲线模型对功率进行预测,最后将预测结果与实际功率进行比较,从而实现对运行状态的监测。此外,我们提出一种增量学习策略,以利用新的数据实时更新模型提高预测和监测的准确度。实验采用真实风电数据,结果表明,所提监测方法能够在数据不足的情况下能准确地发现异常行为,监测准确率可达92.77%。; 关键词功率曲线数据不足映射函数分段建模策略自适应监测方法; Keywords power curve insufficient data mapping function piecewise modeling strategy incremental monitoring method; 分类号 TM315 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于变分自编码器的多维退化数据生成方法被引量：3: 3; 作者林焱辉李春波; 机构北京航空航天大学可靠性与系统工程学院; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2617-2627,共11页; 基金国家自然科学基金(51875016)。; 文摘数据驱动的剩余使用寿命(RUL)预测方法不依赖于复杂的物理模型,可以直接利用设备历史运行数据与当前监测数据对设备RUL进行预测,对制定合理的维修策略,降低设备的维护成本具有重要意义。但是数据驱动的RUL预测方法依赖于大量历史数据,在数据不足时,尤其是多维退化数据,模型难以取得良好的预测效果。针对这一问题,提出一种多维退化数据生成方法,所提方法构建了一种全局优化模型,以条件变分自编码器作为生成模型,提取多维退化数据特征并生成相似数据扩充RUL预测模型训练集,利用长短时记忆网络作为RUL预测模型,所提方法能够通过RUL预测模型更新生成模型的参数提高模型的效果,同时利用更新后的生成模型提高剩余寿命预测模型在退化数据不足情况下的效果。使用航空发动机退化数据进行了案例验证,通过对比未加入生成数据训练得到的RUL预测模型与加入生成数据训练得到的RUL预测模型的表现,验证了所提方法在解决RUL预测模型训练数据不足方面的优越性。; 关键词剩余寿命预测变分自编码器条件变分自编码器数据生成数据不足; Keywords RUL prediction variational autoencoder conditional variational autoencoder data generation insufficient data; 分类号 V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP802.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度强化学习的含高比例可再生能源配电网就地分散式电压管控方法被引量：21: 4; 作者徐博涵向月潘力方梦秋彭光博刘友波刘俊勇; 机构四川大学电气工程学院; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第22期100-109,共10页; 基金国家电网科技项目资助“基于群体智能的能源互联网多源协同运行关键技术研究”(SGTJDK00DWJS2100039)。; 文摘含有可再生能源并网的区域电网存在通信条件差、量测设备不足、不同节点的电压管控设备难以协同等问题,因此提出一种基于深度强化学习的分散式就地电压管控方法。该方法首先将缺少量测数据的电压管控问题转化为部分可观的马尔科夫决策问题,构建了以网络损耗最小为优化目标的多智能体分散式电压管控框架。然后采用多智能体深度确定性策略梯度算法对智能体进行离线训练,并使用训练完成的智能体进行在线电压管控。最后,基于改进的IEEE33节点系统进行了算例仿真和分析。结果表明,各智能体可以根据各自节点的电气信息求解出近似的全局最优解。; 关键词多智能体电压管控量测数据不足多智能体深度确定性策略梯度算法; Keywords multi-agent voltage control insufficient measurement data multi-agent deep deterministic policy gradient algorithm; 分类号 TM727 [电气工程—电力系统及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 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	数据不足条件下基于改进自动编码器的变压器故障数据增强方法	葛磊蛟廖文龙王煜森宋丽可	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2021	27	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于数据扩充及风力发电机组功率曲线分段回归的自适应监测方法	荆华赵春晖	《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于变分自编码器的多维退化数据生成方法	林焱辉李春波	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度强化学习的含高比例可再生能源配电网就地分散式电压管控方法	徐博涵向月潘力方梦秋彭光博刘友波刘俊勇	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2022	21	在线阅读下载PDF 职称材料