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Optimal Operation Strategy Analysis with Scenario Generation Method Based on Principal Component Analysis,Density Canopy,and k-medoids for Integrated Energy Systems

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2024年第1期12卷 89-100页

作者： Bingtuan Gao Yunyu Zhu Yuanmei Li School of Electrical Engineering Southeast UniversityNanjingChina

The operation of integrated energy systems(IESs)is confronted with great challenges for increasing penetration rate of renewable energy and growing complexity of energy *** generation is one of ordinary methods to alleviate the system uncertainties by extracting several typical scenarios to represent the original high-dimensional *** paper proposes a novel representative scenario generation method based on the feature extraction of panel *** original high-dimensional data are represented by an aggregated indicator matrix using principal component analysis to preserve temporal ***,the aggregated indicator matrix is clustered by an algorithm combining density canopy and *** with the proposed scenario generation method,an optimal operation model of IES is established,where the objective is to minimize the annual operation costs considering carbon trading ***,case studies based on the data of Aachen,Germany in 2019 are *** results indicate that the adjusted rand index(ARI)and silhouette coefficient(SC)of the proposed method are 0.6153 and 0.6770,respectively,both higher than the traditional methods,namely k-medoids,k-means++,and density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN),which means the proposed method has better *** error between optimal operation results of the IES obtained by the proposed method and all-year time series benchmark value is 0.1%,while the calculation time is reduced from 11029 s to 188 s,which verifies that the proposed method can be used to optimize operation strategy of IES with high efficiency without loss of accuracy.

关键词： Scenario generation principal component analysis(PCA) density canopy k-medoids integrated energy system

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基于k-medoids信任的分布式H融合滤波算法

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计算机工程 2024年

作者：朱洪波高衍伸安徽理工大学电气与信息工程学院

针对无线传感器网络（WSNs）中节点故障或异常情况下的系统状态估计问题，提出一种k-medoids信任分布式H∞融合滤波算法，旨在提高传感器故障下系统状态估计的鲁棒性和精确性。该算法的主要步骤为：首先，各传感器节点分别采集局部测量... 详细信息

针对无线传感器网络（WSNs）中节点故障或异常情况下的系统状态估计问题，提出一种k-medoids信任分布式H∞融合滤波算法，旨在提高传感器故障下系统状态估计的鲁棒性和精确性。该算法的主要步骤为：首先，各传感器节点分别采集局部测量信息并执行分布式H∞滤波更新局部状态估计。然后，各近邻传感器节点之间交换局部状态估计后，建立k-medoids信任机制将获取的局部状态估计分为信任估计和非信任估计，舍弃非信任估计而保留信任估计。最后，设计一种分布式扩散融合策略，该策略计算信任估计的自适应权重并实时融合更新局部状态估计。通过目标跟踪的仿真实例验证了所提状态估计方法的有效性和优越性。

关键词：无线传感器网络状态估计分布式H 滤波传感器故障 k-medoids 扩散融合目标跟踪

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k-medoids聚类算法的计算机信息处理技术研究

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信息与电脑 2024年第11期36卷 23-25页

作者：余洋合肥职业技术学院信息工程与传媒学院安徽合肥230011

当前计算机信息处理技术在大规模数据集上存在计算效率低下、对噪声和异常值敏感等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种改进的k-medoids聚类算法。该方法通过优化初始中心点的选择和更新策略,提高了算法的收敛速度和稳定性,并引入基... 详细信息

当前计算机信息处理技术在大规模数据集上存在计算效率低下、对噪声和异常值敏感等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种改进的k-medoids聚类算法。该方法通过优化初始中心点的选择和更新策略,提高了算法的收敛速度和稳定性,并引入基于密度的聚类评价指标,提高了对噪声数据的鲁棒性。通过在真实和人工数据集上的实验验证,证明了本方法在提高聚类效果和处理大规模数据方面的有效性。

关键词： k-medoids 信息处理聚类分析技术优化

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Pinpointing the Short-tandem Repeats Alleles for Ethnic Inferencing in Forensic Identification by k-medoids Approach

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Journal of Forensic Science and Medicine 2023年第4期9卷 347-352,I0016-I0025页

作者： Yoni Fuadah Syukriani Yuyun Hidayat Department of Forensic Medicine and Medicolegal Faculty of MedicineUniversitas Padjadjaran-Hasan Sadikin General HospitalBandungIndonesia Department of Statistics Faculty of Mathematics and Natural SciencesUniversitas Padjadjaran-Hasan Sadikin General HospitalBandungIndonesia

Background:The role of DNA analysis for ethnicity inferencing is a topic that attracts much interest from researchers in forensic identification,especially for identifying unknown bodies and trace *** far,the approaches considered effective for ethnic inferencing are autosomal single-nucleotide polymorphisms,Y-chromosome short-tandem repeats(STRs),and mitochondrial DNA haplotyping,which successfully demonstrates the association of specific nucleotides or patterns with population *** inferencing based on autosomal STRs is complex due to the nature of recombination in gamete ***:This study attempts to use clustering analysis to associate alleles and loci of autosomal STRs with population *** and Methods:We examined the allele frequency data from 19 STRs loci from the Malay Indonesian population(n=470)to compare with other populations,namely,Chinese Indonesian(n=133)and four reference populations(Malay Malaysian,Filipino,Chinese,and Caucasian).k-medoids clustering analysis was carried out to pinpoint alleles and loci affecting the population clustering ***:The first stage of clustering results placed Malay Indonesians and four other Asian populations,namely,Chinese Indonesian,Malay Malaysian,Filipino,and Chinese,in Cluster 1,whereas the Caucasian group was in Cluster *** indicates that the CSF1PO,D5S818,and D8S1179 loci significantly distinguished the five Asian population groups from the Caucasian group,whereas D2S441,D8S1179,and D22S1045 were the three loci that significantly influenced the separation between Malay Indonesians and other ***:We conclude that k-medoids clustering analysis has the potential to play a role in ethnicity estimation by pinpointing specific STRs alleles.

关键词： Asian autosomal short-tandem repeats ethnic inference forensic identification k-medoids Malay

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基于改进k-medoids算法的土壤墒情传感器布局优化

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中国农业大学学报 2022年第8期27卷 221-233页

作者：汪涛张武苗犇犇刘波王瑞卿张立付徐少翔饶元江朝晖安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室合肥230036

针对茶园土壤墒情传感器布局中传感器数量过多、数据冗余度过大的问题,采用改进的k-medoids方法,优化茶园土壤墒情传感器使用数量及部署位置。在保证茶园传感网络全覆盖的基础上,实时采集各传感节点数据;构造各传感器在不同天气条件下... 详细信息

针对茶园土壤墒情传感器布局中传感器数量过多、数据冗余度过大的问题,采用改进的k-medoids方法,优化茶园土壤墒情传感器使用数量及部署位置。在保证茶园传感网络全覆盖的基础上,实时采集各传感节点数据;构造各传感器在不同天气条件下的时间序列数据,并运用三次样条插值法拟合成连续函数;应用谱排直法定义新的时间序列数据的距离函数替换k-medoids中的欧氏距离,将聚类中心作为最终的传感器布点;随机选取位置并采集土壤相对含水率以验证聚类中心作为传感器布点的代表性。采用改进前和改进后的k-medoids方法对2018-07—2018-08(试验Ⅰ)和2020-12(试验Ⅱ)采集的土壤墒情数据进行聚类。结果表明:1)改进的k-medoids将32个传感器减少到4个,改进前后簇中心墒情值与簇均值的相对偏差,试验Ⅰ由2.85%降到1.91%,试验Ⅱ由2.01%降到1.43%;2)改进k-medoids所得聚类中心相对含水率与试验区域平均值相近,相对偏差小于2%;3)以改进的k-medoids算法所得聚类中心作为起点的布点路径长度为82.4m,使用8个传感器,优于改进前的106.5m和10个传感器。基于改进k-medoids的布局方法能够优化传感器的数量和位置并且在不同天气条件下均适用。

关键词：土壤墒情传感器布局相对含水率时序数据 k-medoids

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基于LS-DTW和优化k-medoids的磨音信号聚类分析

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噪声与振动控制 2023年第6期43卷 109-116页

作者：万俊良罗小燕邓涛江西理工大学机电工程学院江西赣州341000 江西理工大学江西省矿冶机电工程研究中心江西赣州341000

磨音信号是反映磨机运行状态的一个重要参数,准确区分不同状态下的磨机信号将直接影响后续磨机运行参数优化的结果。通过聚类算法可以对磨音信号进行分类,为使磨音信号聚类效果更优,不仅需要类内距离小,还需要类间距离尽可能大。由此提... 详细信息

磨音信号是反映磨机运行状态的一个重要参数,准确区分不同状态下的磨机信号将直接影响后续磨机运行参数优化的结果。通过聚类算法可以对磨音信号进行分类,为使磨音信号聚类效果更优,不仅需要类内距离小,还需要类间距离尽可能大。由此提出一种基于局部稳定性加权动态时间规划(Local Stability Dynamic Time Warping,LSDTW)和优化k-medoids的磨音信号聚类方法。首先为克服动态时间规划(Dynamic Time Warping,DTW)得到的计算结果对噪声高度敏感的缺点,使用局部稳定性估计对DTW加权计算来降低噪声对计算结果的影响,其次针对k-medoids聚类需要多次计算才能确定聚类个数的不足,提出使用异常迭代模式(Abnormal Pattern,AP)优化k-medoids方法选取代表性的初始集群中心。采用优化k-medoids方法对LS-DTW的结果进行聚类分析,以平均轮廓系数作为评价标准,对比LS-DTW-k-medoids、DTW-k-medoids、DTW-优化k-medoids、k-means++算法效果可知,经本文方法聚类后,类内紧致性更优。

关键词：声学磨音信号 LS-DTW k-medoids 特征提取

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基于距离不等式的k-medoids聚类算法

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软件学报 2017年第12期28卷 3115-3128页

作者：余冬华郭茂祖刘扬任世军刘晓燕刘国军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044

研究加速k-medoids聚类算法,首先以PAM(partitioning around medoids)、TPAM(triangular inequality elimination criteria PAM)算法为基础给出两个加速引理,并基于中心点之间距离不等式提出两个新加速定理.同时,以O(n+k^2)额外内存空间开销辅助引理、定理的结合而提出加速SPAM(speed up PAM)聚类算法,使得k-medoids聚类算法复杂度由O(k(n-k)~2)降低至O((n-k)~2).在实际及人工模拟数据集上的实验结果表明:相对于PAM,TPAM,Fkmedoids(fast k-medoids)等参考算法均有改进,运行时间比PAM至少提升0.828倍.

关键词：数据挖掘聚类算法 k-medoids 距离不等式

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基于Renyi熵和k-medoids聚类的轴承性能退化评估

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振动与冲击 2020年第20期39卷 24-31,46页

作者：张龙宋成洋邹友军洪闯王朝兵华东交通大学机电与车辆工程学院南昌330013 中车戚墅堰机车有限公司常州213011

滚动轴承性能退化评估是实现轴承剩余寿命预测和制定维修方案的基础,聚类分析作为数据挖掘的基本工具在故障评估中得到广泛应用。k-medoids聚类算法不易受极端数据影响,与隶属度函数相结合计算隶属度值作为故障指标可将故障程度大小表... 详细信息

滚动轴承性能退化评估是实现轴承剩余寿命预测和制定维修方案的基础,聚类分析作为数据挖掘的基本工具在故障评估中得到广泛应用。k-medoids聚类算法不易受极端数据影响,与隶属度函数相结合计算隶属度值作为故障指标可将故障程度大小表示在特定区间上,Renyi熵作为特征能很好地识别信号的微小变化。对滚动轴承振动信号进行小波包分解并降噪,将最优子带进行重构后计算Renyi熵,构成特征向量输入到k-medoids聚类模型中得到隶属度作为评价指标评估当前轴承性能状态,实现对故障的定量评估,同时设定自适应阈值确定早期故障出现时间。人工植入故障试验和全寿命疲劳试验分析表明该方法能有效评估故障程度大小且能及时发现早期故障的出现。

关键词：滚动轴承 Renyi熵 k-medoids 性能退化

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面向LBSN的k-medoids聚类算法

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中国科学技术大学学报 2017年第1期47卷 70-79页

作者：罗维佳乔少杰韩楠元昌安闭应洲舒红平西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 成都信息工程大学信息安全工程学院四川成都610225 成都信息工程大学管理学院四川成都610103 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室广西南宁530023 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

常用的聚类算法存在诸多不足,为此提出了一种基于初始半径r的k-medoids改进算法,主要针对LBSN中的位置数据进行聚类,改善初始聚类中心敏感对聚类结果的影响,其本质是基于密度聚类,不同之处在于k值的选取是依赖于半径r.通过大量真实签到... 详细信息

常用的聚类算法存在诸多不足,为此提出了一种基于初始半径r的k-medoids改进算法,主要针对LBSN中的位置数据进行聚类,改善初始聚类中心敏感对聚类结果的影响,其本质是基于密度聚类,不同之处在于k值的选取是依赖于半径r.通过大量真实签到数据集进行实验,结果显示本文算法聚类结果更稳定.本文算法在基于位置的社交网络应用中获得更好的聚类效果和更快的收敛速度.实验中将距离平方和作为准则函数进行对比,相对于传统k-medoids算法优势明显,对退化的k-medoids算法也能够缩小1.2%到2%.

关键词：社交网络密度聚类 k-medoids 签到数据距离相似度

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基于特征权重与k-medoids算法结合的非均衡数据处理方法

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计算机与数字工程 2023年第6期51卷 1338-1342页

作者：杨栋程科张晨张瑞祥江苏科技大学计算机学院镇江212100

目前处理非均衡数据的方法多是以重采样方法来延伸的,传统的方法在解决非均衡数据分类问题时会使样本数据分类的精确度偏向于多数类样本,而且没有解决好类内不均衡的问题,未将样本数据的特征权重考虑到分类算法或者采样方法中。因此论... 详细信息

目前处理非均衡数据的方法多是以重采样方法来延伸的,传统的方法在解决非均衡数据分类问题时会使样本数据分类的精确度偏向于多数类样本,而且没有解决好类内不均衡的问题,未将样本数据的特征权重考虑到分类算法或者采样方法中。因此论文提出了一种基于特征权重值与k-medoids算法相结合的欠采样方法,这种方法解决了之前提出的问题,抽样得到的数据更有利于决策处理,从而使得分类器对不平衡数据的分类性能有所提高。通过实验表明,论文提出的方法与传统的随机欠采样方法相比,在处理相同标准数据集时具有更好分类效果,显著提高了数据集中各类的分类精度。

关键词：非均衡数据集特征权重 k-medoids 欠采样

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