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基于分布式光伏运维的多类型资源调度技术
被引量：
5
1
作者
高鹏
苏雍贺
+3 位作者
靳健
谢祥颖
张长志
陶飞
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期787-799,共13页
针对当前分布式光伏运维过程中存在的人工调度方式效率低,成本高的问题,提出了适用于分布式光伏运维的多类型资源调度方法。该方法通过分析分布式光伏运维资源匹配规则,建立了分布式光伏运维资源调度问题模型;为了验证不同算法求解不同...
针对当前分布式光伏运维过程中存在的人工调度方式效率低,成本高的问题,提出了适用于分布式光伏运维的多类型资源调度方法。该方法通过分析分布式光伏运维资源匹配规则,建立了分布式光伏运维资源调度问题模型;为了验证不同算法求解不同场景下该模型的性能,开发了分布式光伏运维资源调度系统,并进行了验证分析,为每种场景选择了最优的调度算法。实验结果表明,所研究的分布式光伏运维资源调度技术,制定调度计划速度快,方案合理,可以减少运维成本,提高服务质量。
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关键词
分布式光伏
维修服务
静态调度
遗传模拟退火算法
粒子群算法
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职称材料
基于多站支路功率联合学习的分布式光伏支路异常检测方法
被引量：
8
2
作者
苏雍贺
左颖
+3 位作者
靳健
张贺
谢祥颖
任天翔
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期2149-2161,共13页
近年来,分布式光伏站点数量迅速增长,频发的支路异常带来了巨大的发电效能损失,也产生了如何精准且高效检测多站支路异常的需求。为解决上述问题,提出了基于多站支路功率联合学习的分布式光伏支路异常检测方法。该方法通过多个光伏站支...
近年来,分布式光伏站点数量迅速增长,频发的支路异常带来了巨大的发电效能损失,也产生了如何精准且高效检测多站支路异常的需求。为解决上述问题,提出了基于多站支路功率联合学习的分布式光伏支路异常检测方法。该方法通过多个光伏站支路异常检测任务联合学习的方式,提取了辨识多站支路异常特征的相似性和差异性表示;通过构建的多尺度卷积神经网络有效捕捉了多站支路功率中存在的差异性异常特征;利用辅助任务充分学习多站支路异常辨识特征的相似表示;采用多阶段训练策略减少辅助任务对多站支路异常检测精度的消极影响。最后,通过收集的多站支路功率数据进行实验对比,结果证明了提出方法能有效提升分布式光伏各站支路异常检测的精度。此外,该方法仅需构建一个模型即可检测分布式光伏多站支路异常,具有较好的建模便捷性。
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关键词
分布式光伏
支路
异常检测
联合学习
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于分布式光伏运维的多类型资源调度技术
被引量：
5
1
作者
高鹏
苏雍贺
靳健
谢祥颖
张长志
陶飞
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
北京师范大学政府管理学院
国网电子商务有限公司光伏云事业部
国网
天津市电力
公司
电力科学研究院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期787-799,共13页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1500800)
国家电网有限公司科技资助项目(SGTJDK00DYJS2000148)
北京市科技重大专项资助项目(Z191100002719004)。
文摘
针对当前分布式光伏运维过程中存在的人工调度方式效率低,成本高的问题,提出了适用于分布式光伏运维的多类型资源调度方法。该方法通过分析分布式光伏运维资源匹配规则,建立了分布式光伏运维资源调度问题模型;为了验证不同算法求解不同场景下该模型的性能,开发了分布式光伏运维资源调度系统,并进行了验证分析,为每种场景选择了最优的调度算法。实验结果表明,所研究的分布式光伏运维资源调度技术,制定调度计划速度快,方案合理,可以减少运维成本,提高服务质量。
关键词
分布式光伏
维修服务
静态调度
遗传模拟退火算法
粒子群算法
Keywords
distributed photovoltaic
maintenance service
static scheduling
genetic simulated annealing algorithm
particle swarm algorithm
分类号
TP301.6 [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
基于多站支路功率联合学习的分布式光伏支路异常检测方法
被引量：
8
2
作者
苏雍贺
左颖
靳健
张贺
谢祥颖
任天翔
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
北京航空航天大学前沿科学技术创新研究院
北京师范大学政府管理学院
国网电子商务有限公司光伏云事业部
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期2149-2161,共13页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1500800)
国家电网有限公司科技资助项目(SGTJDK00DYJS2000148)。
文摘
近年来,分布式光伏站点数量迅速增长,频发的支路异常带来了巨大的发电效能损失,也产生了如何精准且高效检测多站支路异常的需求。为解决上述问题,提出了基于多站支路功率联合学习的分布式光伏支路异常检测方法。该方法通过多个光伏站支路异常检测任务联合学习的方式,提取了辨识多站支路异常特征的相似性和差异性表示;通过构建的多尺度卷积神经网络有效捕捉了多站支路功率中存在的差异性异常特征;利用辅助任务充分学习多站支路异常辨识特征的相似表示;采用多阶段训练策略减少辅助任务对多站支路异常检测精度的消极影响。最后,通过收集的多站支路功率数据进行实验对比,结果证明了提出方法能有效提升分布式光伏各站支路异常检测的精度。此外,该方法仅需构建一个模型即可检测分布式光伏多站支路异常,具有较好的建模便捷性。
关键词
分布式光伏
支路
异常检测
联合学习
卷积神经网络
Keywords
distributed photovoltaics
array
anomaly detection
joint learning
convolutional neural network
分类号
TP301.6 [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
基于分布式光伏运维的多类型资源调度技术
高鹏
苏雍贺
靳健
谢祥颖
张长志
陶飞
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
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职称材料
2
基于多站支路功率联合学习的分布式光伏支路异常检测方法
苏雍贺
左颖
靳健
张贺
谢祥颖
任天翔
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022
8
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