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采用改进模糊c均值法的电网故障元件定位

重庆理工大学学报（自然科学） 2013年第1期27卷 66-70页

作者：张莲李钊蒋东荣重庆理工大学电子信息与自动化学院重庆400054

基于WAMS的实时测量信息,提出了利用改进模糊c均值法对广域测量信息构成的样本进行最优分类,从而定位出故障元件及故障区域的方法。仿真结果表明,该算法具有更好的全局寻优能力及寻优稳定性,在相量测量单元(PMU)测量数据含有噪声的情况... 详细信息

基于WAMS的实时测量信息,提出了利用改进模糊c均值法对广域测量信息构成的样本进行最优分类,从而定位出故障元件及故障区域的方法。仿真结果表明,该算法具有更好的全局寻优能力及寻优稳定性,在相量测量单元(PMU)测量数据含有噪声的情况下,能精确、方便、迅速地定位故障元件及故障区域,而且算法运行时间能满足广域自适应后备保护的时限要求。

关键词： WAMS 相量测量单元粒子群算法模糊c均值法故障元件定位

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聚类算法在电网故障元件定位应用中的研究

电力系统保护与控制 2010年第12期38卷 13-18页

作者：徐岩刘金生张亚刚王增平华北电力大学电气与电子工程学院

利用聚类分析定位故障元件是基于广域测量系统来研究的,通过对比系统聚类和模糊c均值法在故障元件中的优缺点,得出当两种方法结合使用时聚类分析定位故障元件的结果更为合理,并通过例子验证基于聚类分析理论的故障元件定位不仅可以准确... 详细信息

利用聚类分析定位故障元件是基于广域测量系统来研究的,通过对比系统聚类和模糊c均值法在故障元件中的优缺点,得出当两种方法结合使用时聚类分析定位故障元件的结果更为合理,并通过例子验证基于聚类分析理论的故障元件定位不仅可以准确地定位出故障元件,同时可以定位出受故障影响很明显的区域。

关键词：广域测量系统系统聚类模糊c均值法故障元件定位

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基于模糊聚类理论的电网故障元件定位

电网技术 2010年第8期34卷 188-193页

作者：徐岩刘金生张亚刚王增平华北电力大学电气与电子工程学院河北省保定市071003

利用保护动作信息量的传统故障定位方法是在保护动作之后完成故障定位的,在时限上难以满足广域自适应后备保护的要求,特别在站用直流电源消失的情况下,传统方法很难定位出原发性故障。针对上述问题,作者基于广域测量系统(wide area meas... 详细信息

利用保护动作信息量的传统故障定位方法是在保护动作之后完成故障定位的,在时限上难以满足广域自适应后备保护的要求,特别在站用直流电源消失的情况下,传统方法很难定位出原发性故障。针对上述问题,作者基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)的实时量测信息,提出应用模糊c均值法对广域信息数据构成的样本进行最优分类,从而定位出故障元件和故障区域的方法。仿真结果表明,该方法不仅能快速、准确地定位出原发性故障,同时能够界定出受故障影响明显的区域,而且满足广域自适应后备保护的时限性要求。

关键词：广域测量系统模糊c均值法故障元件定位

计及需求响应的含大规模风电并网下电力系统灵活性评估

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电力系统保护与控制 2021年第1期49卷 42-51页

作者：赵福林俞啸玲杜诗嘉郭创新邢海青方赟朋浙江大学电气工程学院浙江杭州310027 杭州供电局浙江杭州310009

为了分析在风电并网情况下多种调节资源对电力系统灵活性的影响,提出一种“整体-局部”的灵活性评估方法。在需求响应方面,针对分时电价,采用模糊c均值法对各时点负荷进行聚类,然后结合连续性划分准则对分时区间进行确定。考虑到风电场... 详细信息

为了分析在风电并网情况下多种调节资源对电力系统灵活性的影响,提出一种“整体-局部”的灵活性评估方法。在需求响应方面,针对分时电价,采用模糊c均值法对各时点负荷进行聚类,然后结合连续性划分准则对分时区间进行确定。考虑到风电场景集过大会带来求解效率低的问题,在canopy聚类和K-medoids聚类的基础上提出一种双层聚类场景削减技术,并对削减后场景进行校验,确保其能有效地反映风电波动情况。在计算上,针对各风电场景,构建以经济性作为目标函数的机组组合模型并进行求解,然后根据多场景下的调度结果对电力系统的灵活性进行整体和局部的评估。通过仿真分析,验证了该评估方法的有效性与合理性。

关键词：分时电价模糊c均值法场景削减机组组合灵活性评估

基于退化状态确定旋转设备剩余使用寿命的模型

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Journal of central South University 2020年第8期27卷 2291-2310页

作者： Saeed RAMEZANI Alireza MOINI Mohamad RIAHI Adolfo crespo MARQUEZ Department of Industrial Engineering Iran University of Science and TechnologyTehranIran Department of Mechanical Engineering Iran University of Science and TechnologyTehranIran Department of Industrial Management University of SevilleSpain

状态评估是设备健康管理的重要技术之一。PHM方法周期是cBM的一种发展形式,而条件评估是其中最重要的步骤。本文结合传感器信息、降解状态的确定和健康指标的预测,计算了设备的剩余使用寿命。利用一种确定Demster-Shafer组合规则概率的... 详细信息

状态评估是设备健康管理的重要技术之一。PHM方法周期是cBM的一种发展形式,而条件评估是其中最重要的步骤。本文结合传感器信息、降解状态的确定和健康指标的预测,计算了设备的剩余使用寿命。利用一种确定Demster-Shafer组合规则概率的新方法和模糊c均值聚类方法对传感器信息进行组合。利用自回归马尔可夫状态转换(ARMR)方法对提取的基于振动的健康指数进行模拟和预测,确定最终的健康状态,估计剩余寿命(RUL)。为了对模型进行评价,使用了FEMTO-ST研究所提供的传感器数据。

关键词：剩余使用寿命预后与健康管理自回归马尔可夫状态转换健康指数(HI) Dempster-Shafer理论模糊c均值法 Kurtosis-entropy 退化

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模拟蚂蚁觅食行为的乳腺钙化点边缘提取

光学技术 2008年第4期34卷 490-493,497页

作者：马小会王玉慧北京航空航天大学机械工程及自动化学院北京100083

针对计算机辅助乳腺癌诊断中钙化点的提取具有较大难度的问题,计算了乳腺数字图像中每个像素点的最大梯度值。首先按照等梯度合并的原则将像素点划分为像素组,按照等分整个梯度区间的原则给定初始梯度聚类中心,模拟蚁群觅食行为中学习机... 详细信息

针对计算机辅助乳腺癌诊断中钙化点的提取具有较大难度的问题,计算了乳腺数字图像中每个像素点的最大梯度值。首先按照等梯度合并的原则将像素点划分为像素组,按照等分整个梯度区间的原则给定初始梯度聚类中心,模拟蚁群觅食行为中学习机制,以概率选择的方式进行像素点组的聚类得到新的聚类中心,然后再以模糊c均值法(FcM)对得到的聚类进行优化,从而提取出属于钙化点边缘的像素点。实验证明,通过选择适当的参数,用此方法提取乳腺钙化点边缘的效果良好。

关键词：蚁群算法信息素边缘提取模糊c均值法计算机辅助诊断

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肺部疑似病变区域的自动提取方法及应用

中国医学物理学杂志 2009年第3期26卷 1158-1159,1175页

作者：司二玲陈真诚林宛华中南大学信息物理工程学院生物医学工程研究所湖南长沙410083

目的:研究肺癌计算机辅助诊断中疑似病变区域的自动提取算法及其实际应用效果。方法:作者在分析肺部cT图像之后,根据图像的特点,首先采用合适的算法提取出肺实质,然后利用本文所介绍的三种算法来提取疑似病变区域,并对提取结果进行分析... 详细信息

目的:研究肺癌计算机辅助诊断中疑似病变区域的自动提取算法及其实际应用效果。方法:作者在分析肺部cT图像之后,根据图像的特点,首先采用合适的算法提取出肺实质,然后利用本文所介绍的三种算法来提取疑似病变区域,并对提取结果进行分析比较。结果:通过对阈值法,K均值法以及模糊c均值法的实际处理结果进行比较发现,三种方法都能有效的提取出肺部疑似病变区域。但从算法效率及提取结果等角度综合考虑,K均值法更适合用来提取肺部疑似病变区域。结论:利用K均值法能够很好的提取肺部疑似病变区域,同时该算法运行的效率很高。

关键词：肺结节计算机辅助诊断阈值法 K均值法模糊c均值法

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基于模糊聚类的神经网络模型研究及应用

韶关学院学报 2018年第6期39卷 21-24页

作者：钮永莉陈晖魏光杏滁州职业技术学院信息工程系安徽滁州239000 福州大学数学与计算机科学学院福建福州350019

利用模糊理论和BP网络相结合组成的模糊神经网络系统,能够克服单独使用BP网络的局限性,但采用模糊神经网络解决实际问题时存在的难点是如何确定其结构模型.采用模糊聚类分析法对学习样本进行特征抽取,同时综合考虑样本的输入、输出信息... 详细信息

利用模糊理论和BP网络相结合组成的模糊神经网络系统,能够克服单独使用BP网络的局限性,但采用模糊神经网络解决实际问题时存在的难点是如何确定其结构模型.采用模糊聚类分析法对学习样本进行特征抽取,同时综合考虑样本的输入、输出信息,以确定隐层节点数和网络结构.通过对实验数据的分析,提出的模糊神经网络模型取得了理想的识别效果.

关键词：模糊神经网络模糊聚类模糊c均值法 BP网络

基于场景聚类的两阶段水下无线充电站系统规划

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