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基于改进生成对抗网络的电压暂降事件类型辨识研究
被引量:
12
1
作者
沙浩源
梅飞
+4 位作者
李丹奇
李轩
张宸宇
史明明
郑建勇
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第22期7648-7659,共12页
为缓解特征自提取模型对电压暂降样本数据量的依赖,提高模型的特征抓取能力,该文提出基于改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的暂降事件类型辨识算法。首先,将暂降三相电压数据转...
为缓解特征自提取模型对电压暂降样本数据量的依赖,提高模型的特征抓取能力,该文提出基于改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的暂降事件类型辨识算法。首先,将暂降三相电压数据转换为基于空间矢量(space phasor model,SPM)的二维轨迹曲线,以此作为智能模型的输入。然后,对AC-GAN进行改进,通过在判别器内融合卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)来改善判断模型的特征自提取能力,从而提高整个AC-GAN网络的性能。利用所生成的与真实样本特性及分布一致的数据,来实现数据增强,以解决非平衡样本条件下特征学习不充分的问题。最后,利用江苏地区实际数据场景验证了所提算法在不同数据条件下准确而稳定的暂降类型辨识能力。
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关键词
辅助分类生成对抗网络
空间矢量
卷积注意力机制
暂降事件
类型辨识
原文传递
电压暂降事件的频繁模式挖掘与知识推理分析
被引量:
10
2
作者
田世明
卜凡鹏
+1 位作者
齐林海
罗燕
《电力建设》
北大核心
2018年第5期21-27,共7页
电能质量在线监测系统积累了大量电压暂降事件数据。海量数据中蕴含着项间的关联关系,通过关联规则,可以预测事件发生的规律。文章设计了一种将复杂暂降数据库中暂降事件特征维度数据等价转换为一维数组的方法,通过对暂降数据库进行一...
电能质量在线监测系统积累了大量电压暂降事件数据。海量数据中蕴含着项间的关联关系,通过关联规则,可以预测事件发生的规律。文章设计了一种将复杂暂降数据库中暂降事件特征维度数据等价转换为一维数组的方法,通过对暂降数据库进行一次扫描,实现特征维度数据的全面提取,基于该数组进行多维频繁模式挖掘,大大提高了算法的效率。利用生成的关联规则库,融合知识推理技术,计算预测数据与规则数据之间的相似度,实现电压暂降预测。文章提出的方法适合事件型数据的挖掘与预测。
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关键词
电压
暂降事件
频繁模式
电能质量
数据挖掘
推理技术
原文传递
题名
基于改进生成对抗网络的电压暂降事件类型辨识研究
被引量:
12
1
作者
沙浩源
梅飞
李丹奇
李轩
张宸宇
史明明
郑建勇
机构
东南大学电气工程学院
河海大学能源与电气学院
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第22期7648-7659,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1500800)
智能电网保护和运行控制国家重点实验室项目(519054212)。
文摘
为缓解特征自提取模型对电压暂降样本数据量的依赖,提高模型的特征抓取能力,该文提出基于改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的暂降事件类型辨识算法。首先,将暂降三相电压数据转换为基于空间矢量(space phasor model,SPM)的二维轨迹曲线,以此作为智能模型的输入。然后,对AC-GAN进行改进,通过在判别器内融合卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)来改善判断模型的特征自提取能力,从而提高整个AC-GAN网络的性能。利用所生成的与真实样本特性及分布一致的数据,来实现数据增强,以解决非平衡样本条件下特征学习不充分的问题。最后,利用江苏地区实际数据场景验证了所提算法在不同数据条件下准确而稳定的暂降类型辨识能力。
关键词
辅助分类生成对抗网络
空间矢量
卷积注意力机制
暂降事件
类型辨识
Keywords
auxiliary classifier generative adversarial networks(AC-GAN)
space phasor model(SPM)
convolutional block attention module(CBAM)
sag event
identification
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
电压暂降事件的频繁模式挖掘与知识推理分析
被引量:
10
2
作者
田世明
卜凡鹏
齐林海
罗燕
机构
中国电力科学研究院有限公司
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《电力建设》
北大核心
2018年第5期21-27,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2015AA050203)
国家电网公司科技项目(52094016000A)~~
文摘
电能质量在线监测系统积累了大量电压暂降事件数据。海量数据中蕴含着项间的关联关系,通过关联规则,可以预测事件发生的规律。文章设计了一种将复杂暂降数据库中暂降事件特征维度数据等价转换为一维数组的方法,通过对暂降数据库进行一次扫描,实现特征维度数据的全面提取,基于该数组进行多维频繁模式挖掘,大大提高了算法的效率。利用生成的关联规则库,融合知识推理技术,计算预测数据与规则数据之间的相似度,实现电压暂降预测。文章提出的方法适合事件型数据的挖掘与预测。
关键词
电压
暂降事件
频繁模式
电能质量
数据挖掘
推理技术
Keywords
voltage sag event
frequent pattern
power quality
data mining
reasoning technique
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进生成对抗网络的电压暂降事件类型辨识研究
沙浩源
梅飞
李丹奇
李轩
张宸宇
史明明
郑建勇
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
12
原文传递
2
电压暂降事件的频繁模式挖掘与知识推理分析
田世明
卜凡鹏
齐林海
罗燕
《电力建设》
北大核心
2018
10
原文传递
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