基于海量公交轨迹数据挖掘的地图匹配算法 被引量：5

1

作者 陈辉 蒋圭峰 +1 位作者 姜桂圆 武继刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第7期1923-1928,共6页

针对现有地图匹配算法(如基于经典隐马尔可夫及其变体、先进算法等)对于低频轨迹数据匹配效果不甚理想的问题,提出一种基于海量公交历史轨迹数据的轨迹数据挖掘方法。首先,以公交站点为序列骨架,从大量低频轨迹中挖掘、提取轨迹点数据,... 针对现有地图匹配算法(如基于经典隐马尔可夫及其变体、先进算法等)对于低频轨迹数据匹配效果不甚理想的问题,提出一种基于海量公交历史轨迹数据的轨迹数据挖掘方法。首先,以公交站点为序列骨架,从大量低频轨迹中挖掘、提取轨迹点数据,进行重组、排序形成高质量高频轨迹数据序列;然后,将高质量高频轨迹数据序列应用基于经典隐马尔可夫模型地图匹配算法,得到公交路线地图匹配结果。与未经过挖掘算法处理的低频轨迹数据的匹配方法相比,所提方法在匹配误差上平均下降6.3%,匹配所需的数据规模、时间大幅缩减;且该方法对于低频、不稳定的噪声数据具有鲁棒性,适用于所有公交路线的地图匹配问题。 展开更多

关键词 公交轨迹数据 地图匹配 数据驱动 高频轨迹数据挖掘

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轨迹表示学习方法研究综述

2

作者 孟祥福 孙硕男 +2 位作者 张霄雁 冷强奎 方金凤 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第6期1437-1454,共18页

全球定位系统(GPS)、全球移动通信系统(GSM)的快速发展以及移动设备的普遍应用,产生了大量的轨迹数据。目前的轨迹数据处理方法通常以定长的向量形式输入到模型,因此如何将变长的轨迹数据转换成定长低维的嵌入向量十分重要。轨迹表示学... 全球定位系统(GPS)、全球移动通信系统(GSM)的快速发展以及移动设备的普遍应用,产生了大量的轨迹数据。目前的轨迹数据处理方法通常以定长的向量形式输入到模型,因此如何将变长的轨迹数据转换成定长低维的嵌入向量十分重要。轨迹表示学习旨在将轨迹数据转换为更具表达力和可解释性的表示形式。对轨迹表示学习的研究现状、方法及应用进行了全面综述。分类介绍了轨迹表示学习的关键技术,总结了现有轨迹公开数据集。将轨迹表示学习方法按照不同的下游任务进行分类,重点综述了轨迹表示学习方法在轨迹相似性计算、相似轨迹搜索、轨迹聚类、轨迹预测等领域的原理、优缺点和应用,并分别分析了每一类任务中具有代表性的模型结构和原理,及各类任务中不同方法的特点和优势。分析了当前轨迹表示学习所面临的挑战,探讨了如何解决轨迹表示学习中的数据稀疏性、多模态以及模型优化与隐私保护等问题,并提出了具体的研究思路和方法。 展开更多

关键词 轨迹表示学习 轨迹数据挖掘 轨迹相似性计算 相似轨迹搜索 轨迹聚类 轨迹预测

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轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述 被引量：141

3

作者 高强 张凤荔 +1 位作者 王瑞锦 周帆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期959-992,共34页

大数据时代下,移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息,通过轨迹数据处理技术,可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在... 大数据时代下,移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息,通过轨迹数据处理技术,可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露出移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息,攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外,量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向,用量子计算技术处理轨迹大数据,可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.对轨迹大数据中数据处理关键技术进行了综述.首先,介绍轨迹数据概念和特征,并且总结了轨迹数据预处理方法,包括噪声滤波、轨迹压缩等;其次,归纳轨迹索引与查询技术以及轨迹数据挖掘已有的研究成果,包括模式挖掘、轨迹分类等;总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点,介绍了轨迹大数据支撑技术,如处理框架、数据可视化;也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式,并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现;最后,对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望. 展开更多

关键词 轨迹大数据 轨迹数据挖掘 隐私保护 支撑技术 量子计算

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监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘 被引量：5

4

作者 代科学 张军 +1 位作者 李国辉 来旭 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期108-113,共6页

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基... 运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。 展开更多

关键词 视频挖掘 监控视频挖掘 轨迹数据挖掘

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基于轨迹数据的网约车排放时空特征分析 被引量：13

5

作者 韩印 李媛媛 +3 位作者 李文翔 刘向龙 祁昊 万东奇 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期234-242,共9页

网约车逐渐成为城市中重要的交通方式之一,由于网约车出行特征与其他交通方式显著不同,其环境影响仍有待深入研究。为揭示网约车的排放特征,基于成都市网约车GPS轨迹数据,采用大数据分析方法得到网约车在各轨迹段的平均速度、行驶里程... 网约车逐渐成为城市中重要的交通方式之一,由于网约车出行特征与其他交通方式显著不同,其环境影响仍有待深入研究。为揭示网约车的排放特征,基于成都市网约车GPS轨迹数据,采用大数据分析方法得到网约车在各轨迹段的平均速度、行驶里程等参数,然后应用机动车排放模型COPERT实现对研究区域内网约车CO、HC、NO_(2)和CO_(2)排放的量化,并进一步分析其时空分布特征。结果显示:2016年11月18日成都市研究区域内网约车CO、NO_(2)、HC、CO_(2)的排放量分别为151,41.5,8.93,125497.6 kg;网约车排放的高峰时段发生在9:00-10:00、14:00-15:00和17:00-18:00;网约车高排放区域主要分布于二环高架路、二环路、蜀都大道附近,其中部分路段交叉口的排放最为突出;区域平均速度可显著影响该区域网约车平均排放因子。因此,政府相关部门可针对网约车高排放时段和地区,采取交通需求管理及车辆限速控制等治理手段,以减少中心城区的交通排放。研究成果可为网约车环境影响评估提供科学方法,为城市网约车管理的相关政策制定提供决策依据。 展开更多

关键词 城市交通 排放分析 轨迹数据挖掘 网约车 时空特征

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时空轨迹数据存储方法研究 被引量：5

6

作者 郑浩泉 何浩奇 +3 位作者 刘伽椰 赵斌 吉根林 俞肇元 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期38-44,共7页

时空轨迹数据的存储方法是轨迹数据管理中的重要课题,直接影响轨迹数据挖掘算法的性能.本文根据轨迹数据访问方式的不同提出了3种轨迹数据的存储方法,分别是原序保持的轨迹存储方法、空间属性优先的轨迹存储方法和时间属性优先的轨迹存... 时空轨迹数据的存储方法是轨迹数据管理中的重要课题,直接影响轨迹数据挖掘算法的性能.本文根据轨迹数据访问方式的不同提出了3种轨迹数据的存储方法,分别是原序保持的轨迹存储方法、空间属性优先的轨迹存储方法和时间属性优先的轨迹存储方法.存储的原则是每次数据访问所涉及的数据应该尽可能被连续存储.将上述3种轨迹数据存储方法加以实现,基于真实数据集的实验表明,按照数据访问的特点为轨迹数据挖掘算法选择合适的轨迹存储方法,可以有效地提高挖掘算法的执行效率,更好地支撑轨迹数据分析挖掘任务. 展开更多

关键词 轨迹 磁盘存储 列存储 轨迹数据挖掘

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利用时空轨迹挖掘移动对象聚集移动模式 被引量：2

7

作者 史覃覃 韩文军 +3 位作者 陶宁 吉根林 赵斌 黄潇婷 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第5期1099-1106,共8页

现有的聚集模式主要研究群体聚集之前的运动形态,无法反映聚集后群体的运动趋势和行为规律.为了追踪聚集群体,研究其在时空上的变化趋势和行为模式,本文提出一种聚集移动模式.该模式从聚集群体的移动规律出发,能够有效识别群体在时空上... 现有的聚集模式主要研究群体聚集之前的运动形态,无法反映聚集后群体的运动趋势和行为规律.为了追踪聚集群体,研究其在时空上的变化趋势和行为模式,本文提出一种聚集移动模式.该模式从聚集群体的移动规律出发,能够有效识别群体在时空上的运动和变化过程.在挖掘过程中通过簇相似关系来识别群体之间的关联性和变化趋势.对邻近时刻的簇集合进行簇相似连接,实现聚集移动模式的挖掘.利用移动簇之间的成员关系对连接操作进行过滤和剪枝,提升挖掘效率.基于两个真实的GPS轨迹数据集进行实验,结果验证了本文提出的挖掘算法在挖掘效果和算法效率方面是可行的. 展开更多

关键词 轨迹数据挖掘 群体运动 聚集模式 聚集移动模式

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基于时空轨迹的移动对象汇聚模式挖掘算法 被引量：5

8

作者 张逸凡 赵斌 +2 位作者 孙鸿艳 谈超 吉根林 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第3期487-495,共9页

移动对象的聚集模式是时空轨迹模式挖掘中的重要课题,它研究移动对象群体在多个连续时刻中的空间聚集问题。现有的聚集模式基于共现模式进行定义,挖掘结果中夹杂大量非运动的聚集群体,严重影响模式挖掘的效果。为了解决此问题,本文提出... 移动对象的聚集模式是时空轨迹模式挖掘中的重要课题,它研究移动对象群体在多个连续时刻中的空间聚集问题。现有的聚集模式基于共现模式进行定义,挖掘结果中夹杂大量非运动的聚集群体,严重影响模式挖掘的效果。为了解决此问题,本文提出了基于群体运动过程建模的汇聚模式。该模式定义从群体运动形态出发进行设计,准确识别向心运动的移动群体,有效排除非聚集类型运动群体的干扰。本文设计并实现了汇聚模式挖掘(Converging pattern mining,CPM)算法,该算法首先定位密度峰值点,确定候选的汇聚中心区域,然后依次识别每个时刻的汇聚群体,按照群体汇聚的持续性要求识别汇聚模式。基于真实轨迹数据进行实验,结果验证了本文提出的CPM算法在挖掘效果和算法效率的有效性。 展开更多

关键词 轨迹数据挖掘 汇聚模式 聚集模式

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一种新的基于时空轨迹的汇合模式挖掘算法 被引量：1

9

作者 杨宇 吉根林 +1 位作者 赵斌 黄潇婷 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期97-106,共10页

现有移动对象聚集模式因为模式定义的不足,无法全面地反映移动对象群体聚集运动.提出一种新的移动对象聚集模式,称为汇合模式,该模式从移动对象群体运动形态出发设计,准确反映群体的变化趋势,有效识别群体聚集运动.汇合模式挖掘过程中... 现有移动对象聚集模式因为模式定义的不足,无法全面地反映移动对象群体聚集运动.提出一种新的移动对象聚集模式,称为汇合模式,该模式从移动对象群体运动形态出发设计,准确反映群体的变化趋势,有效识别群体聚集运动.汇合模式挖掘过程中使用簇包含关系保证群体之间的关联性,识别群体变化趋势.通过相邻时刻的簇集合进行条件为簇包含的连接操作,实现汇合模式的挖掘.利用移动对象簇之间的空间关系对连接操作进行剪枝,提升汇合模式挖掘的效率.针对汇合模式挖掘中移动对象聚类效率较低的问题,使用四叉树改进DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,进一步提升了汇合模式挖掘算法的性能.利用真实的GPS轨迹数据进行实验,结果表明汇合模式挖掘方法是有效的. 展开更多

关键词 轨迹数据挖掘 聚集模式 聚集运动 汇合模式

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轨迹表示学习技术研究进展 被引量：12

10

作者 曹翰林 唐海娜 +1 位作者 王飞 徐勇军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1461-1479,共19页

基于地理位置信息的应用和服务的迅速发展,对轨迹数据挖掘提出了新的需求和挑战.原始轨迹数据通常是由坐标-时间戳元组构成的有序序列,而现有的大多数数据分析算法均要求输入数据位于向量空间中.因此,为了将轨迹数据从变长的坐标-时间... 基于地理位置信息的应用和服务的迅速发展,对轨迹数据挖掘提出了新的需求和挑战.原始轨迹数据通常是由坐标-时间戳元组构成的有序序列,而现有的大多数数据分析算法均要求输入数据位于向量空间中.因此,为了将轨迹数据从变长的坐标-时间戳序列转化成定长的向量表示且保持原有的特征,对轨迹数据进行有效的表示是十分重要且必要的一步.传统的轨迹表示方法大多是基于人工设计特征,通常仅将轨迹表示作为数据预处理的一部分.随着深度学习的兴起,这种从大规模数据中学习的能力使得基于深度学习的轨迹表示方法相比于传统方法取得了巨大的效果提升,并赋予了轨迹表示更多的可能性.对轨迹表示领域中的研究进展进行了全面的总结,将轨迹表示按照研究对象的不同尺度,归纳为对轨迹单元的表示和对整条轨迹的表示两大类别,并在每种类别下对不同原理的方法进行了对比分析.其中重点分析了基于轨迹点的表示方法,也对近年来广泛使用的基于神经网络的轨迹表示的研究成果做了系统的归类.此外,介绍了基于轨迹表示的关键应用,最后对轨迹表示领域的未来研究方向进行了展望. 展开更多

关键词 轨迹数据挖掘 轨迹表示 时空数据挖掘

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一种时空轨迹群体运动移动簇模式的排序算法 被引量：1

11

作者 张玉洁 吉根林 +1 位作者 赵斌 张书亮 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第10期2169-2175,共7页

移动对象的群体运动移动簇模式是时空轨迹模式挖掘的重要内容,可用于发现群体运动规律、运动趋势以及群体事件.轨迹模式挖掘过程中通常会产生大量移动簇模式,然而用户感兴趣的只是少数一部分.我们可以通过对移动簇模式进行排序,从而帮... 移动对象的群体运动移动簇模式是时空轨迹模式挖掘的重要内容,可用于发现群体运动规律、运动趋势以及群体事件.轨迹模式挖掘过程中通常会产生大量移动簇模式,然而用户感兴趣的只是少数一部分.我们可以通过对移动簇模式进行排序,从而帮助用户找出其感兴趣的少数移动簇模式,但目前针对移动对象群体运动移动簇模式排序的研究工作尚未报道,为此本文提出群体运动移动簇模式排序算法.首先利用移动簇所包含的空间属性,建立"移动簇-兴趣点"的图模型,并基于该模型提出重启式随机游走的群体运动移动簇模式排序算法RWR-Ranking,对大量移动簇进行排序,使得用户感兴趣的结果尽可能排在前面;此外,对RWR-Ranking方法进行改进,结合移动簇所包含的时空属性提出带权重的重启式随机游走的群体运动移动簇模式排序算法WRWR-Ranking;最后,利用真实轨迹数据集进行实验,验证了本文所提出的方法的有效性. 展开更多

关键词 轨迹数据挖掘 群体运动移动簇模式 移动簇模式排序 重启式随机游走模型

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重型货运车辆出行时空差异性和影响因素分析 被引量：10

12

作者 陈小鸿 刘涵 +1 位作者 张华 杨志伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期160-171,共12页

重型货运车辆能促进城市经济生产和物流效率,但也因显著的排放、噪声和拥堵等外部属性对城市空间品质有明显影响,对其活动时空特征和影响因素分析是当前城市空间品质提升和交通管理精细化的迫切需求。基于深圳注册的12 t以上重型货车GP... 重型货运车辆能促进城市经济生产和物流效率,但也因显著的排放、噪声和拥堵等外部属性对城市空间品质有明显影响,对其活动时空特征和影响因素分析是当前城市空间品质提升和交通管理精细化的迫切需求。基于深圳注册的12 t以上重型货车GPS轨迹数据,考虑不同类型货运车辆作业差异,提出利用统计抽样中最小样本量的观察结果确定不同类型重型货车轨迹数据出行切割阈值水平的方法;针对5类重型货车,分析出车强度和出行时段的差异性,与小客车进行对比分析发现,重型货车出行活动与小客车出行在时间上存在错峰特征,且夜间出行比例较高;重型货车的活动空间具有组内差异性,集装箱卡车具有显著的跨城市活动需求,更多承担中长距离运输功能,而土方车和重型罐式车更多承担本地化运输服务功能;重型货车的活动空间具有集聚特征,出行活动的节点强度具有无标度幂律分布特征;利用广义加性模型分析两类典型货车活动空间的影响因素,集装箱卡车活动与港口及交通仓储园区等物流设施呈现非线性关系,而普通大货车与工业园区等产业用地具有紧密关系。本文可以为重型货车交通精细化管理和交通需求模型建设提供新的思路和方法。 展开更多

关键词 城市交通 时空分布 轨迹数据挖掘 货车交通 影响因素 广义加性模型

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基于时间线段树的城市可达区域搜索

13

作者 孙鹤立 张优优 +2 位作者 杨洲 何亮 贾晓琳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期2936-2941,共6页

针对城市计算中的可达区域搜索问题,提出一种基于时间线段树的搜索方法。该方法中,设计了存储局部可达区域的时间线段树结构,并提出动态自适应的可达区域搜索算法,从而提高了城市可达区域搜索的效率与准确率。该方法主要包括4个步骤:根... 针对城市计算中的可达区域搜索问题,提出一种基于时间线段树的搜索方法。该方法中,设计了存储局部可达区域的时间线段树结构,并提出动态自适应的可达区域搜索算法,从而提高了城市可达区域搜索的效率与准确率。该方法主要包括4个步骤:根据道路速度分布模型和轨迹数据生成道路段的概率时间权重;利用层级跳跃表算法进行短时间可达区域的查询与存储;利用时间线段树对层级可达区域建立高效的索引结构;使用时间线段树索引在道路网络中进行迭代搜索,最终输出可达区域集合。在北京市道路网络和出租车轨迹数据集上进行了大量实验,结果表明,与最新的单点上下界限区域可达查询(SQMB)方法比较,该方法在时间效率和准确率上分别提高了18.6%和25%。 展开更多

关键词 城市计算 轨迹数据挖掘 跳跃表 线段树 可达区域搜索

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基于膨胀运算的移动对象兴趣点检测方法 被引量：1

14

作者 王清 丁赤飚 +1 位作者 付琨 任文娟 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2041-2047,共7页

针对传统兴趣点检测算法在准确性和效率方面的不足,提出基于膨胀运算的移动对象兴趣点检测方法(DMDO)。通过矩阵二值化操作滤除停留点噪声,提高预测准确率,并用膨胀运算替代传统方法中的聚类算法提高算法效率。将DMDO在开放空间数据集A... 针对传统兴趣点检测算法在准确性和效率方面的不足,提出基于膨胀运算的移动对象兴趣点检测方法(DMDO)。通过矩阵二值化操作滤除停留点噪声,提高预测准确率,并用膨胀运算替代传统方法中的聚类算法提高算法效率。将DMDO在开放空间数据集AMSA和IMIS3Days上进行仿真实验,结果表明:DMDO相比基于密度的空间聚类算法,在数据集AMSA上准确率平均提高17.94%,算法效率提高6.63倍;在数据集IMIS3Days上准确率平均提高19.98%,算法效率提高9.13倍;相比以聚类点排序结果确定聚类结构算法,DMDO在数据集AMSA上准确率平均提高20.04%,算法效率提高14.61倍;在数据集IMIS3Days上准确率平均提高16.60%,算法效率提高42.19倍;DMDO相比传统方法均表现出较高的预测准确性、较低的时间开销,适用于解决大数据背景下的移动对象兴趣点检测问题。 展开更多

关键词 信息处理技术 轨迹数据挖掘 兴趣点检测 膨胀运算 开放空间

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电力系统同调动态等值的述评 被引量：69

15

作者 许剑冰 薛禹胜 +1 位作者 张启平 汪德星 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第14期91-95,共5页

同调性是电力系统动态等值的理论依据,只有当每个被等值的子系统的内部严格同调时,原系统的动态特征才能被保全在等值系统中。从同调群的定义和要点、同调群的识别、等值模型及参数的确定等方面评述动态等值的研究和应用现状。指出动态... 同调性是电力系统动态等值的理论依据,只有当每个被等值的子系统的内部严格同调时,原系统的动态特征才能被保全在等值系统中。从同调群的定义和要点、同调群的识别、等值模型及参数的确定等方面评述动态等值的研究和应用现状。指出动态等值的原则应符合物理本质,即机组的同调性不但受系统拓扑及所有参数的影响,并且密切依赖于扰动场景。强调只有直接从完整的受扰轨迹中挖掘深层信息,才能可靠识别非自治非线性系统中的同调群。指出轨迹的主导模式反映系统动态行为的内在机理,在同调等值问题上有很好的应用前景。 展开更多

关键词 同调识别 动态等值 主导模式 轨迹数据的挖掘

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南方电网综合防御框架的构思 被引量：31

16

作者 赵建国 薛禹胜 《南方电网技术》 2008年第1期1-7,共7页

针对南方电网复杂的交直流混合输电的特点,构思时空协调的停电防御框架。在广域信息平台、在线量化稳定分析和自适应控制决策等环节上,提升防御灾变的功能,即从静态到动态范畴,从离线到在线,从定性到定量,从固定设置到自适应优化;其中... 针对南方电网复杂的交直流混合输电的特点,构思时空协调的停电防御框架。在广域信息平台、在线量化稳定分析和自适应控制决策等环节上,提升防御灾变的功能,即从静态到动态范畴,从离线到在线,从定性到定量,从固定设置到自适应优化;其中特别强调相继故障的风险预警和多方面的协调。其创新点和工程应用还包括:在没有数学模型的支持下,评估实测时间响应曲线的轨迹稳定裕度;非自治非线性系统的特征根分析技术;高维受扰轨迹之间的相似度指标,及以其为基础的模型识别技术;将气象和雷电等非电力信息整合到停电防御框架中,对相继故障的风险进行仿真和预警;基于风险管理概念的协调控制。 展开更多

关键词 停电灾变的防御 PMU轨迹数据的挖掘 时空协调 混合优化 风险决策 相继故障的预警

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时空协调的大停电防御框架 (二)广域信息、在线量化分析和自适应优化控制 被引量：172

17

作者 薛禹胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期1-10,共10页

在静态和动态信息的集成平台上,将安全分析功能从静态提升为动态,实现时空协调防御框架。为此,讨论信息的可靠性和动态数据采集点的优化布置;将实时信息和数值仿真结合,实现动态数据的深层挖掘。其核心功能是动态安全的定量评估技术,包... 在静态和动态信息的集成平台上,将安全分析功能从静态提升为动态,实现时空协调防御框架。为此,讨论信息的可靠性和动态数据采集点的优化布置;将实时信息和数值仿真结合,实现动态数据的深层挖掘。其核心功能是动态安全的定量评估技术,包括电流、功角、电压、频率的稳定裕度和低频振荡阻尼的评估,以及相应的灵敏度分析和稳定域估计。在此基础上,就可以按风险的概念实现在线预警、自适应优化的预防控制、继电保护、紧急控制、校正控制和恢复控制等各道防线的决策。 展开更多

关键词 集成的数据平台 动态数据采集 基于轨迹的数据挖掘 稳定性量化分析 EEAC 在线预决策 自适应优化控制

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