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加权密集扩张卷积网络的随机脉冲噪声去除

计算机工程与应用 2023年第18期59卷 179-189页

作者：曹义亲符杨逸饶哲初华东交通大学软件学院南昌330013

基于深度学习的图像去噪方法,大多没有充分利用不同层次的特征信息,通道合并时都是直接在通道维度上对特征图进行拼接,并没有考虑到浅层与深层卷积特征各自的重要性。为解决上述问题,提出一种加权密集扩张卷积连接网络模型,用于去除图... 详细信息

基于深度学习的图像去噪方法,大多没有充分利用不同层次的特征信息,通道合并时都是直接在通道维度上对特征图进行拼接,并没有考虑到浅层与深层卷积特征各自的重要性。为解决上述问题,提出一种加权密集扩张卷积连接网络模型,用于去除图像的随机脉冲噪声。通过使用不同扩张因子的扩张卷积来丰富浅层特征图的多尺度特征信息;考虑到浅层与深层卷积特征各自的重要性,将原始密集块进行改进,采用加权密集连接结构,并使用扩张卷积提高感受野;采用跳跃连接,将浅层的多尺度特征信息和不同加权密集扩张卷积块的特征信息进行融合,充分利用深层卷积特征和浅层卷积特征信息实现随机脉冲噪声的复原。实验结果表明,所提模型的去噪效果更加突出。

关键词：图像去噪深度学习密集连接扩张卷积权重随机脉冲噪声

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基于MGAT-TCN模型的可解释电网虚假数据注入攻击检测方法

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电力系统自动化 2024年第2期48卷 118-127页

作者：苏向敬邓超栗风永符杨萧士渠上海电力大学电气工程学院上海市200090 上海电力大学计算机科学与技术学院上海市200090

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解... 详细信息

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解释性,导致检测结果缺乏可信度。针对上述问题,提出了一种基于多头图注意力网络和时间卷积网络(MGAT-TCN)模型的可解释电网FDIA检测方法。首先,考虑电网拓扑连接关系与量测数据的空间相关性,引入空间拓扑感知注意力机制,建立多头图注意力网络(MGAT)提取量测数据的空间特征;接着,利用时间卷积网络(TCN)并行提取量测数据的时序特征;最后,在IEEE 14节点系统和IEEE 39节点系统中对所提MGAT-TCN模型进行仿真验证。结果表明,所提模型相比于现有检测模型具有更高的检测准确率和效率,且通过拓扑热力图对注意力权值可视化,实现了模型在空间维度的可解释性。

关键词：电网虚假数据注入攻击图注意力时间卷积注意力机制可解释性

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考虑源荷互动的电力系统随机碳流优化

中国电机工程学报 2024年

作者：葛晓琳余捷符杨曹旭丹上海电力大学电气工程学院教育部海上风电技术工程研究中心(上海电力大学) 国网江苏省电力有限公司射阳县供电分公司

风光等新能源出力的不确定性使得电源侧的碳排放难以准确追踪量化，可调度负荷的参与将进一步增加碳排放优化的复杂度。为此本文提出了一种源荷互动下的随机碳流优化方法。首先，结合风电、光伏以及可调度负荷的工作特性，从隶属度函数... 详细信息

风光等新能源出力的不确定性使得电源侧的碳排放难以准确追踪量化，可调度负荷的参与将进一步增加碳排放优化的复杂度。为此本文提出了一种源荷互动下的随机碳流优化方法。首先，结合风电、光伏以及可调度负荷的工作特性，从隶属度函数以及距离函数的角度出发改进模糊C均值聚类法，高效合理聚合出随机环境下电网的随机出力场景集；然后，基于碳排放流理论，建立考虑网损的增量碳流网络模型，实现在源荷出力随机波动过程中及时快速地追踪碳流的变化；最后，兼顾经济性、环保性和用户满意度，建立多目标的阶梯式节点边际碳排放模型，提出边际碳参数代替平均碳排放因子，精细量化负荷侧的碳减排潜力。通过算例仿真验证了本文所提源荷互动优化方法的优越性。相较于传统碳流理论调度方法，其综合成本降低了2.50%，碳排放量减少了7.11%。

关键词：源荷互动随机碳流模糊聚类增量网络边际碳排放

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计及新能源并网的火储联合调峰运行优化研究

中国电机工程学报 2024年

作者：米阳何进卢长坤符杨陈晨齐桓若国网河南省电力公司经济技术研究院上海电力大学电气工程学院

针对负荷需求增加和不确定新能源并网导致的调峰压力，提出一种储能与火电机组联合调峰的双层运行方法模型上层兼顾储能配置和火电机组灵活性改造，目标函数为系统的综合收益，同时为了调动储能参与调峰的积极性，提出了基于储能寿命模... 详细信息

针对负荷需求增加和不确定新能源并网导致的调峰压力，提出一种储能与火电机组联合调峰的双层运行方法模型上层兼顾储能配置和火电机组灵活性改造，目标函数为系统的综合收益，同时为了调动储能参与调峰的积极性，提出了基于储能寿命模型的补偿策略。模型下层以典型日运行状况为决策变量，目标函数为兼顾新能源消纳的系统运行成本。进而采用谱归一化生成对抗网络和K-medoids算法生成典型场景来提高模型精度，并且通过时间相关性分析以及与历史数据的对比凸显了谱归一化生成对抗网络的优势。最后仿真算例表明所提方法可以有效兼顾系统的经济性与新能源消纳能力。

关键词：火储联合调峰火电灵活性改造双层模型谱归一化生成对抗网络

计及频率越限风险可观的微电网群μPMU优化配置方法

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中国电机工程学报 2024年

作者：田书欣邹彬符杨姚尚坤刘舒国网上海市电力公司电力科学研究院教育部海上风电技术工程研究中心(上海电力大学) 上海电力大学电气工程学院

新能源强随机波动下区域型集群微网频率越限风险可观是提升系统频率响应能力的基础。为了提升区域动态频率可观测水平，提出了一种计及频率越限风险可观性的微电网群μPMU优化配置方法。首先，基于不同调频资源作用机理分析了微电网群... 详细信息

新能源强随机波动下区域型集群微网频率越限风险可观是提升系统频率响应能力的基础。为了提升区域动态频率可观测水平，提出了一种计及频率越限风险可观性的微电网群μPMU优化配置方法。首先，基于不同调频资源作用机理分析了微电网群动态频率响应特性，利用μPMU高频高精度量测特性对主导动态频率响应因素进行准确识别；其次，从频率主导因素可观性和拓扑电气距离的角度分别提出频率越限可观确定度和可观测传播深度指标，反映了系统动态频率越限事件下关键节点和重要线路的可观能力；然后，在不完全拓扑可观条件下建立了兼顾经济性、频率越限风险可观性和可观测性传播能力的μPMU优化配置模型，以一定μPMU配置成本尽可能有效提高系统频率越限风险的可观测能力，并提出一种多策略增强二进制野马优化算法（MSEBWHO）求解所提模型。最后，以改进IEEE-33节点系统为微电网群算例进行分析，验证了所提方法的有效性和可行性。

关键词： μPMU 微电网群动态频率响应频率越限可观确定度可观测传播深度

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基于Vague软集的海上风电功率区间预测

中国电机工程学报 2024年

作者：田书欣朱峰杨喜军符杨苏向敬上海交通大学电气工程系教育部海上风电技术工程研究中心(上海电力大学) 上海电力大学电气工程学院

海上风电输出功率的精准预测是保障海上风电并网系统调度运行的基础。针对海上风电海洋环境高度复杂、随机时空强烈耦合的特征，本文提出了一种基于Vague软集的海上风电输出功率的新型区间预测方法。首先，引入Vague软集概念，提出融合V... 详细信息

海上风电输出功率的精准预测是保障海上风电并网系统调度运行的基础。针对海上风电海洋环境高度复杂、随机时空强烈耦合的特征，本文提出了一种基于Vague软集的海上风电输出功率的新型区间预测方法。首先，引入Vague软集概念，提出融合Vague集真隶属度和伪隶属度函数的交错式海上风电功率区间划分方法，实现风电功率数据Vague软区间化。其次，建立基于Vague-CNN-LSTM的海上风电功率组合预测模型。通过类Vague软区间转换方法将双隶属度区间概率向量转化为海上风电功率复杂不确定信息下的区间预测结果。然后，从预测准确性、清晰性和兼顾性角度建立预测区间覆盖精度、预测区间宽度和预测综合水平等Vague软区间预测评估指标。最后，以我国东部某海上风电机组实际数据为算例进行验证，结果表明所提预测模型预测结果可以兼顾预测区间的覆盖精度和清晰度，能够为海上风电不同工况下运行需求提供支撑。

关键词：海上风电 Vague-CNN-LSTM模型 Vague软集软区间转换区间预测

基于差异化减载策略的风电高占比系统全过程频率校正方法

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电网技术 2024年

作者：葛晓琳韩莹符杨钱嘉朱肖和海上风电技术教育部工程研究中心(上海电力大学) 上海电力大学电气工程学院上海电力大学海上风电研究院国网浙江省电力有限公司建设分公司

鉴于风电高占比的电力系统易遭遇频率安全事故，开展风电机组与常规机组在惯量和多层次调频下的全过程频率校正方法研究具有重要意义。为降低风资源随机性的负面影响，提出了计及不同风速下的分层式模型预测控制方法，根据捕获风速的不... 详细信息

鉴于风电高占比的电力系统易遭遇频率安全事故，开展风电机组与常规机组在惯量和多层次调频下的全过程频率校正方法研究具有重要意义。为降低风资源随机性的负面影响，提出了计及不同风速下的分层式模型预测控制方法，根据捕获风速的不同将风机划入低、中、高风速区间，并根据不同风速区间风机的特性制定对应的减载策略。针对日内频率的波动，分别从不同时间尺度下惯量响应-一次调频-二次调频-三次调频的交叉耦合关系出发，建立风电-常规电源-系统三维联动的频率校正调度模型。其中，在三次调频阶段对增减出力趋势风机赋予不同的功率分配因子；在二次调频阶段引入调频收益，激励风电参与频率调整；在一次调频阶段对不同风电场风机的一次调频出力能力进行排序优选；在惯量响应阶段，考虑风机可变虚拟惯量下的电力系统惯量支撑环节。算例表明，所提方法能够提升各时间尺度风电主动参与调频的力度和精度，保障电力系统安全经济运行。

关键词：差异化减载风电频率校正多时间尺度模型预测控制

大数据背景下财务共享中心风险防控机制探索——以L港口控股集团为例

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交通财会 2024年第6期 24-34页

作者：符杨连云港港口控股集团有限公司江苏连云港222042

本文主要通过对港口控股集团财务共享中心抓取的财务大数据分析利用,探讨在大数据背景下,财务共享中心如何实现数据挖掘、可视化分析、风险预测等技术路径。同时利用大数据对企业运营中存在的风险进行识别、分析、应对和控制,明确了大... 详细信息

本文主要通过对港口控股集团财务共享中心抓取的财务大数据分析利用,探讨在大数据背景下,财务共享中心如何实现数据挖掘、可视化分析、风险预测等技术路径。同时利用大数据对企业运营中存在的风险进行识别、分析、应对和控制,明确了大数据背景下财务共享中心功能的重要性,充分发挥信息数据技术自动化、全面化、精细化的优势,提高企业管理水平,建立一套为上线成员单位提供经营决策风险管理的服务体系,将传统模式的单一记账资管功能扩展至运营风险管理服务,为成员单位和集团管理决策提供有效数据。

关键词：大数据财务共享中心风险防控

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基于混合量测的新能源电力系统动态频率预测方法

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中国电机工程学报 2024年第5期44卷 1823-1835,I0013页

作者：符杨张语涵田书欣李振坤苏向敬刘舒上海电力大学电气工程学院上海市杨浦区200090 国网上海市电力公司上海市浦东新区200122

高渗透率新能源波动下系统动态频率预测是实现受端网络频率安全态势感知的基础。该文提出一种基于混合量测和物理状态方程联合驱动的新能源电力系统双向树状长短期记忆网络(combined equation-of-state-driven and data-driven bi-direc... 详细信息

高渗透率新能源波动下系统动态频率预测是实现受端网络频率安全态势感知的基础。该文提出一种基于混合量测和物理状态方程联合驱动的新能源电力系统双向树状长短期记忆网络(combined equation-of-state-driven and data-driven bi-directional tree-struct long short term memory,CEOSD-BITREE-LSTM)动态频率预测方法。首先,引入双层多头注意力图神经网络,提出考虑同步相量测量单元(synchronous phasor measurement unit,PMU)和数据采集与监视控制系统装置(supervisory control and data acquisition,SCADA)量测差异性和时序同步性的混合量测融合策略;其次,依据PMU密集采样特性,建立计及源网荷物理联系的线性时变状态方程,刻画物理-数据空间的频率特征交互关系;然后,考虑新能源出力、负荷波动等不确定因素,结合以PMU并行搜索调频资源形成的拓扑结构,构建CEOSD-BITREE-LSTM动态频率预测模型,实现系统频率态势的高精度预测。最后,以改进新英格兰10机39节点、三区互联系统为算例,验证该文所提方法的可行性和有效性。

关键词：同步相量测量单元图注意力状态方程树状长短期记忆网络动态频率预测

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