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基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测
被引量：
11
1
作者
王刚
杨晓静
+3 位作者
张志军
刘丽新
于美丽
Abinet Tesfaye Eseye
《电测与仪表》
北大核心
2021年第1期137-141,共5页
电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个...
电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个目标的负荷变化率对相关度最高的任务聚合。算例中使用天津某高新区数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了工业园区负荷预测的精度,有着较高的应用价值。
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关键词
工业园区负荷预测
深度学习
权值共享
任务聚合
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职称材料
基于Copula理论的风电功率条件预测误差短期概率分布估计
被引量：
9
2
作者
杨茂
杨春霖
+2 位作者
董骏城
袁文强
刘石
《可再生能源》
CAS
北大核心
2018年第1期98-104,共7页
风电功率预测分析是降低风电不确定性对电力系统影响的重要手段。文章提出了基于Copula理论的风电功率预测不确定性研究方法,从风电功率实际值和预测值的相关性入手,采用Copula理论对风电功率实际值和预测值的相依关系进行分析,在某一...
风电功率预测分析是降低风电不确定性对电力系统影响的重要手段。文章提出了基于Copula理论的风电功率预测不确定性研究方法,从风电功率实际值和预测值的相关性入手,采用Copula理论对风电功率实际值和预测值的相依关系进行分析,在某一预测值的条件下,计算风电功率实际值的条件概率分布,进而转移到误差的条件概率分析当中,之后再将误差的分布估计转换为风电功率预测的不确定性估计。以东北地区某风电场的实测数据和预测数据进行实例分析,通过评价指标验证了该方法的有效性。
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关键词
风电功率预测
相关性分析
COPULA理论
区间估计
不确定性分析
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职称材料
基于超像素的深度图修复算法
被引量：
5
3
作者
潘波
范祺红
+1 位作者
曹雪玮
刘骥
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第6期1863-1866,1870,共5页
随着计算机视觉领域不断的发展,用于描述场景深度信息的深度图受到越来越多的关注。针对深度图中由于深度信息缺失导致的图像空洞、深度值准确度不高及图像噪声等问题,提出了一种融合超像素和基于方向的联合双边滤波器的深度图修复算法...
随着计算机视觉领域不断的发展,用于描述场景深度信息的深度图受到越来越多的关注。针对深度图中由于深度信息缺失导致的图像空洞、深度值准确度不高及图像噪声等问题,提出了一种融合超像素和基于方向的联合双边滤波器的深度图修复算法来改善深度图的质量。该算法引入了基于超像素的自适应滤波窗口,并对不同类型的空洞像素点采用不同的滤波算法,从而对深度图进行修复和优化。定性对比实验和定量评价结果表明,其可以有效地修复深度图空洞噪点,获得高质量、高准确性的深度图。
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关键词
深度图
图像修复
超像素算法
基于方向的联合双边滤波
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职称材料
题名
基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测
被引量：
11
1
作者
王刚
杨晓静
张志军
刘丽新
于美丽
Abinet Tesfaye Eseye
机构
国网
天
津市电力
公司
国网天津城南供电分公司
北京清软创新科技股份有限
公司
华北电力大学
出处
《电测与仪表》
北大核心
2021年第1期137-141,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(59577060)。
文摘
电力体制市场化的有序推进对工业园区负荷预测提出了新的要求。文章提出了基于深度学习与权值共享机理的负荷预测方法。在预测模型中,将深度神经网络设置为训练中的有监督学习方法,权值共享模式分析了多个目标之间的相关性,并使用各个目标的负荷变化率对相关度最高的任务聚合。算例中使用天津某高新区数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了工业园区负荷预测的精度,有着较高的应用价值。
关键词
工业园区负荷预测
深度学习
权值共享
任务聚合
Keywords
industrial park load forecasting
deep learning
weight sharing
tasks clustering
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于Copula理论的风电功率条件预测误差短期概率分布估计
被引量：
9
2
作者
杨茂
杨春霖
董骏城
袁文强
刘石
机构
东北电力大学电气工程学院
国网
浙江慈溪市
供电
公司
国网天津城南供电分公司
国网
辽宁省电力有限
公司
检修
分公司
出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2018年第1期98-104,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51307017)
国家重点研发计划项目课题(2016YFB0900101)
文摘
风电功率预测分析是降低风电不确定性对电力系统影响的重要手段。文章提出了基于Copula理论的风电功率预测不确定性研究方法,从风电功率实际值和预测值的相关性入手,采用Copula理论对风电功率实际值和预测值的相依关系进行分析,在某一预测值的条件下,计算风电功率实际值的条件概率分布,进而转移到误差的条件概率分析当中,之后再将误差的分布估计转换为风电功率预测的不确定性估计。以东北地区某风电场的实测数据和预测数据进行实例分析,通过评价指标验证了该方法的有效性。
关键词
风电功率预测
相关性分析
COPULA理论
区间估计
不确定性分析
Keywords
wind power prediction
correlation analysis
Copula theory
interval estimation
uncertainty analysis
分类号
TK89 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
基于超像素的深度图修复算法
被引量：
5
3
作者
潘波
范祺红
曹雪玮
刘骥
机构
重庆大学计算机学院
国网天津城南供电分公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第6期1863-1866,1870,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61502060)。
文摘
随着计算机视觉领域不断的发展,用于描述场景深度信息的深度图受到越来越多的关注。针对深度图中由于深度信息缺失导致的图像空洞、深度值准确度不高及图像噪声等问题,提出了一种融合超像素和基于方向的联合双边滤波器的深度图修复算法来改善深度图的质量。该算法引入了基于超像素的自适应滤波窗口,并对不同类型的空洞像素点采用不同的滤波算法,从而对深度图进行修复和优化。定性对比实验和定量评价结果表明,其可以有效地修复深度图空洞噪点,获得高质量、高准确性的深度图。
关键词
深度图
图像修复
超像素算法
基于方向的联合双边滤波
Keywords
depth image
image inpainting
superpixel
directional joint bilateral filter
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络与权值共享的工业园区负荷预测
王刚
杨晓静
张志军
刘丽新
于美丽
Abinet Tesfaye Eseye
《电测与仪表》
北大核心
2021
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Copula理论的风电功率条件预测误差短期概率分布估计
杨茂
杨春霖
董骏城
袁文强
刘石
《可再生能源》
CAS
北大核心
2018
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于超像素的深度图修复算法
潘波
范祺红
曹雪玮
刘骥
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
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