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基于分级自适应倾斜决策树的电力系统主导失稳模式辨识方法研究
被引量：
2
1
作者
甄永赞
阮程
+2 位作者
胡永强
李宗翰
袁超
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第24期9507-9520,I0001,共15页
新型电力系统发展背景下,故障后暂态功角失稳与暂态电压失稳相互影响、交互作用,现有基于人工智能的主导失稳模式辨识研究尚处于起步阶段,且存在“黑箱”问题。为此,提出一种基于分级自适应倾斜决策树的主导失稳模式辨识新方法。采用滑...
新型电力系统发展背景下,故障后暂态功角失稳与暂态电压失稳相互影响、交互作用,现有基于人工智能的主导失稳模式辨识研究尚处于起步阶段,且存在“黑箱”问题。为此,提出一种基于分级自适应倾斜决策树的主导失稳模式辨识新方法。采用滑窗轨迹簇特征构造法来捕获电气量时序响应信息,提升模型训练速度、泛化能力与鲁棒性。辨识模型构建上,使用融合支持向量机决策面的倾斜决策树分类模型建立主导失稳模式与特征量间的映射关系,以多维特征的非线性组合来增强传统决策树内部节点分支能力,提升辨识精度。方法第一阶段进行稳定性评估,并引入代价敏感机制降低失稳工况错判风险;第二阶段进行主导失稳模式辨识。此外,利用一种分级自适应策略来提高样本辨识速度,并进一步减少错判。所生成辨识规则由多项式表征,并能够挖掘多组合特征与主导失稳模式间的关联关系。暂态功角失稳-电压崩溃系统算例及万节点标准算例验证所提方法的有效性,为基于人工智能进行主导失稳模式辨识与分析提供一种新思路。
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关键词
主导失稳模式
滑窗轨迹簇特征
倾斜决策树
分级自适应
辨识
规则
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职称材料
基于自动售检票数据的城市轨道交通通勤客流辨识
被引量：
1
2
作者
邹庆茹
赵鹏
+1 位作者
姚向明
汪波
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期44-52,共9页
城市轨道交通具有明显的通勤客流主体特征,把握通勤客流出行规律对运营管理具有重要意义.本文以海量自动售检票数据潜在包含的时空关系为基础,从时间、空间、个体属性、出行规律四方面构建基于规则的出行目的辨识算法,重点针对通勤(上...
城市轨道交通具有明显的通勤客流主体特征,把握通勤客流出行规律对运营管理具有重要意义.本文以海量自动售检票数据潜在包含的时空关系为基础,从时间、空间、个体属性、出行规律四方面构建基于规则的出行目的辨识算法,重点针对通勤(上下班及上下学)客流进行辨识.以2014年北京市轨道交通售检票数据进行实证分析,结果显示:该方法能有效辨识上班、上学、下班回家、放学回家、其他回家和其他6类客流,其中上班占比26.77%,上学占0.44%,回家占44.49%(包含下班回家、放学回家及其他回家),其他占28.30%.结合2014年北京市公共交通出行调查结果,验证了辨识结果的准确性.该研究扩展了售检票数据应用范围,为精细化客流特征研究提供了一种低成本、高效的分析方法.
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关键词
城市轨道交通
通勤客流
辨识
数据挖掘
规则辨识
法
自动售检票数据
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职称材料
模糊控制算法在IBM-PC机上的实现
3
作者
黄世栋
《西北轻工业学院学报》
1991年第4期37-40,109,共4页
本文在 IBM-PC 机上用 BASIC-A 语言实现了 Fuzzy 算法,并介绍了所得到的控制表的计算方法,这一控制表为实现 Fuzzy 在线实时控制及人机对话所需要。
关键词
模糊控制
控制表
规则辨识
离线操作
算法
IBM-PC机
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职称材料
题名
基于分级自适应倾斜决策树的电力系统主导失稳模式辨识方法研究
被引量：
2
1
作者
甄永赞
阮程
胡永强
李宗翰
袁超
机构
新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)
电网安全全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第24期9507-9520,I0001,共15页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2400800)。
文摘
新型电力系统发展背景下,故障后暂态功角失稳与暂态电压失稳相互影响、交互作用,现有基于人工智能的主导失稳模式辨识研究尚处于起步阶段,且存在“黑箱”问题。为此,提出一种基于分级自适应倾斜决策树的主导失稳模式辨识新方法。采用滑窗轨迹簇特征构造法来捕获电气量时序响应信息,提升模型训练速度、泛化能力与鲁棒性。辨识模型构建上,使用融合支持向量机决策面的倾斜决策树分类模型建立主导失稳模式与特征量间的映射关系,以多维特征的非线性组合来增强传统决策树内部节点分支能力,提升辨识精度。方法第一阶段进行稳定性评估,并引入代价敏感机制降低失稳工况错判风险;第二阶段进行主导失稳模式辨识。此外,利用一种分级自适应策略来提高样本辨识速度,并进一步减少错判。所生成辨识规则由多项式表征,并能够挖掘多组合特征与主导失稳模式间的关联关系。暂态功角失稳-电压崩溃系统算例及万节点标准算例验证所提方法的有效性,为基于人工智能进行主导失稳模式辨识与分析提供一种新思路。
关键词
主导失稳模式
滑窗轨迹簇特征
倾斜决策树
分级自适应
辨识
规则
Keywords
dominant instability mode
sliding window trajectory cluster feature
oblique decision tree
hierarchical-self-adaptation
identification rule
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于自动售检票数据的城市轨道交通通勤客流辨识
被引量：
1
2
作者
邹庆茹
赵鹏
姚向明
汪波
机构
北京交通大学交通运输学院
北京市交通委员会
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期44-52,共9页
基金
国家自然科学基金(51478036
71701011)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2017RC032)
中国国家留学基金委(CSC)资助(201707090039)~~
文摘
城市轨道交通具有明显的通勤客流主体特征,把握通勤客流出行规律对运营管理具有重要意义.本文以海量自动售检票数据潜在包含的时空关系为基础,从时间、空间、个体属性、出行规律四方面构建基于规则的出行目的辨识算法,重点针对通勤(上下班及上下学)客流进行辨识.以2014年北京市轨道交通售检票数据进行实证分析,结果显示:该方法能有效辨识上班、上学、下班回家、放学回家、其他回家和其他6类客流,其中上班占比26.77%,上学占0.44%,回家占44.49%(包含下班回家、放学回家及其他回家),其他占28.30%.结合2014年北京市公共交通出行调查结果,验证了辨识结果的准确性.该研究扩展了售检票数据应用范围,为精细化客流特征研究提供了一种低成本、高效的分析方法.
关键词
城市轨道交通
通勤客流
辨识
数据挖掘
规则辨识
法
自动售检票数据
Keywords
urban rail transit
commuters identification
data mining
rule based method
automatic fare collection data
分类号
U239.5 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
模糊控制算法在IBM-PC机上的实现
3
作者
黄世栋
机构
西北轻工业学院自动控制工程系
出处
《西北轻工业学院学报》
1991年第4期37-40,109,共4页
文摘
本文在 IBM-PC 机上用 BASIC-A 语言实现了 Fuzzy 算法,并介绍了所得到的控制表的计算方法,这一控制表为实现 Fuzzy 在线实时控制及人机对话所需要。
关键词
模糊控制
控制表
规则辨识
离线操作
算法
IBM-PC机
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP36 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分级自适应倾斜决策树的电力系统主导失稳模式辨识方法研究
甄永赞
阮程
胡永强
李宗翰
袁超
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自动售检票数据的城市轨道交通通勤客流辨识
邹庆茹
赵鹏
姚向明
汪波
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
模糊控制算法在IBM-PC机上的实现
黄世栋
《西北轻工业学院学报》
1991
0
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职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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