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融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度

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电力系统保护与控制 2023年第24期51卷 102-110页

作者：王新张良任晓龙曾逸舟司恒斌陈曦杨乐张志宏国网陕西省电力公司信息通信公司陕西西安710065 厦门大学福建厦门361005

随着人工智能技术特别是强化学习在能源优化调度领域的深入研究,将系统状态表示为向量用于学习的模式,其训练效率与信息利用率较低。针对这一问题,提出了一种融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度方法。首先,将电-热-气... 详细信息

随着人工智能技术特别是强化学习在能源优化调度领域的深入研究,将系统状态表示为向量用于学习的模式,其训练效率与信息利用率较低。针对这一问题,提出了一种融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度方法。首先,将电-热-气综合能源系统建模为图结构数据,充分利用系统的拓扑信息。其次,提出了基于图神经网络架构的强化学习模型,使其可以充分利用图结构信息实现更快的训练速度,获得更大的探索空间。最后,将表示系统状态的图结构信息送入该模型进行训练,算例仿真验证了该方法的训练效率与探索能力。

关键词：电-热-气综合能源系统优化调度深度强化学习图神经网络模型

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5G技术在UHV换流站中的应用实践

光通信研究 2024年第2期2期(17)卷 131-136页

作者：李永杰陆继钊吴晨光赵豫京国网河南省电力公司信息通信分公司郑州450052

【目的】为了更好地支撑特高压(UHV)站点基建管控和智能运检业务需求,国内首次将第五代移动通信技术(5G)用于UHV换流站基建现场。【方法】在实现豫南站5G网络全覆盖的基础上,搭建5G虚拟专网,部署移动边缘计算(MEC)云平台。充分考虑前期... 详细信息

【目的】为了更好地支撑特高压(UHV)站点基建管控和智能运检业务需求,国内首次将第五代移动通信技术(5G)用于UHV换流站基建现场。【方法】在实现豫南站5G网络全覆盖的基础上,搭建5G虚拟专网,部署移动边缘计算(MEC)云平台。充分考虑前期基建和后期运行的需求,将智能基建工地与后期智慧换流站同步衔接,依托5G优势,融合人工智能(AI)等技术,实现了UHV基建施工现场各类数据的实时采集、统一汇聚。提供了UHV基建的远程视频监控、工程监控预警、基建现场全景呈现、安全隐患识别和专家远程辅助指导等多功能场景的5G解决方案。组织开展了智慧工地、智能巡检和智能管控类5G系列应用,开展了5G网络适配性测试。【结果】文章为豫南换流站业务应用提供了灵活、大带宽和高速率的5G通信手段。有效赋能了UHV换流站内各项业务需求,验证了5G对UHV建设与巡检类业务的承载能力,提升了管理效率,降低了运维成本。【结论】5G在UHV豫南换流站的成功应用,提供了5G+能源互联网的典型UHV变电站解决方案,验证了5G在电力行业的可行性,推动了5G在电力场景的深化应用。

关键词：第五代移动通信技术特高压虚拟专网智慧工地智能巡检

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面向海量终端轻量级认证的调度算法

重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第11期35卷 142-149页

作者：王传君缪巍巍曽锃张明轩张震国网江苏省电力公司信息通信分公司南京210024

随着物联网的不断发展,大量边缘设备的可信认证需要占用物联管理平台越来越多的计算与通信资源,传统方法难以在有限时间与资源约束下进行实时响应。将该问题建模为并发认证调度问题(CASP),并证明了它是NP完全的。首先提出了一个贪心算法... 详细信息

随着物联网的不断发展,大量边缘设备的可信认证需要占用物联管理平台越来越多的计算与通信资源,传统方法难以在有限时间与资源约束下进行实时响应。将该问题建模为并发认证调度问题(CASP),并证明了它是NP完全的。首先提出了一个贪心算法(SJF),并证明了在某些场景下SJF具有近似比。随后将其扩展并提出了一个启发式算法(MBF)来解决一般场景下的CASP问题。实验结果表明:提出的算法能够取得比较好的效果,且在小规模时算法性能接近于最优算法。

关键词：海量终端物联管理平台 NP完全近似算法

面向变电站智能运检的声音谱特征语音识别方法

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高压电器 2023年第11期59卷 40-47页

作者：高宝明孙国繁冯俊杰段雨松刘霄杨爱民国网山西省电力公司超高压变电分公司太原030032

语音识别是变电站智能运检中关键的人机交互技术。然而,由于生产环境中存在使用专业术语多和噪声大的问题,传统的语音识别方法的效果受限。为此,文中提出了一种基于声音谱特征的语音识别方法。通过融合MFCC与CQT谱,形成一种基于声音谱... 详细信息

语音识别是变电站智能运检中关键的人机交互技术。然而,由于生产环境中存在使用专业术语多和噪声大的问题,传统的语音识别方法的效果受限。为此,文中提出了一种基于声音谱特征的语音识别方法。通过融合MFCC与CQT谱,形成一种基于声音谱的特征参数,通过对参数分布的估计,能够有效地降低语音信息中的噪声干扰。为提升语音识别性能,文中设计一个端到端的语音识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN),并融合了CTC和注意力机制。CNN网络能够有效地捕捉语音数据中的局部模式和结构信息,而CTC和注意力机制在解码过程中起到关键作用。文中使用Aurora、Aishell以及运检语音数据集进行了实验评估,比较了语音降噪、语音识别同传统方法的效果。实验结果表明,所提出的语音识别模型取得了显著的性能提升,可为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。

关键词：智能运检语音识别声音谱特性分布估计卷积神经网络

基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别

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沈阳工业大学学报 2019年第5期41卷 544-548页

作者：刘颖胡楠杨壮观同东辉胡畔国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司

针对电网监控视频场景多样,电网工作人员姿态变化严重影响工作人员识别精度的问题,提出了一种基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别算法.该算法使用ResNet50网络提取行人特征,Faster-Rcnn检测方法快速、精确地检测出电网中... 详细信息

针对电网监控视频场景多样,电网工作人员姿态变化严重影响工作人员识别精度的问题,提出了一种基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别算法.该算法使用ResNet50网络提取行人特征,Faster-Rcnn检测方法快速、精确地检测出电网中的工作人员,识别网络对检测出的工作人员进行身份确认,并使用各种组合损失来训练检测与识别网络.在电网监控视频数据集上的测试结果表明,所提出的方法具有更高的检测和识别精度,且对遮挡及低光照图片具有较好的鲁棒性.

关键词：监控视频工作人员行人识别行人检测深度学习 ResNet50网络损失函数 Faster-Rcnn检测方法

基于多域划分的通信信息网络故障联合定位算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2017年第1期37卷 79-84页

作者：何清素周文婷许鸿飞崔力民于忠迎国网信息通信产业集团有限公司北京100053 国网新疆电力公司信息通信分公司新疆乌鲁木齐830002 国网冀北电力有限公司信息通信分公司北京100053

现有信息通信网络缺乏有效地联合故障定位机制,文中通过对信息通信网络不同网络层面的故障类型分析,提出了基于多域划分的通信信息网络故障联合定位算法。该分析方法首先依据网络节点不同故障类型的发生概率,使用K-Means算法,将整体通... 详细信息

现有信息通信网络缺乏有效地联合故障定位机制,文中通过对信息通信网络不同网络层面的故障类型分析,提出了基于多域划分的通信信息网络故障联合定位算法。该分析方法首先依据网络节点不同故障类型的发生概率,使用K-Means算法,将整体通信信息网络划分为多个子域,使发生相似故障的网络节点处在相同域内;然后对每个子域建立一个神经网络故障关联分析定位模型,并行地对多个子域内的故障进行分析定位,从而实现通信信息网络的高效联合故障定位。模拟实验结果表明,文中提出的故障定位算法具有较高的准确性和可靠性。

关键词：故障联合分析故障定位多域划分神经网络 K-Means

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锂电池健康度和剩余寿命预测算法研究

电力系统保护与控制 2023年第1期51卷 122-130页

作者：晋殿卫顾则宇张志宏国网陕西省电力公司信息通信公司陕西西安710005 厦门大学信息学院福建厦门361005

为了实现锂电池健康状态检测和电池故障诊断,在电池全生命周期退化数据基础上,分别使用容量增量分析和差分电压分析法进行特征提取,使用皮尔逊相关系数对健康因子进行相关性分析,并将其输入到人工神经网络用于电池健康状态(state of hea... 详细信息

为了实现锂电池健康状态检测和电池故障诊断,在电池全生命周期退化数据基础上,分别使用容量增量分析和差分电压分析法进行特征提取,使用皮尔逊相关系数对健康因子进行相关性分析,并将其输入到人工神经网络用于电池健康状态(state of health,SOH)预测。针对电池容量非线性的退化特性以及局部重生现象,使用双指数函数对其进行建模。同时结合粒子滤波算法对模型参数进行估计,实现电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)的概率密度预测。实验结果表明所提出的方法能够实现SOH的精准预测和RUL的不确定性估计。

关键词：剩余使用寿命电池状态检测故障诊断人工神经网络粒子滤波

基于图注意力机制和Transformer的异常检测

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电子学报 2022年第4期50卷 900-908页

作者：严莉张凯徐浩韩圣亚刘珅岐史玉良国网山东省电力公司信息通信公司山东济南250013 山东大学软件学院山东济南250101

异常检测对电力行业的发展有着重要的影响,如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前,大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测.但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息,没有充分挖掘出... 详细信息

异常检测对电力行业的发展有着重要的影响,如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前,大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测.但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息,没有充分挖掘出数据的潜在价值.因此,提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型.该模型首先根据数据中台中获取的电力数据(主要包括用户ID、电能表ID、用户类型、电流、电压、功率等数据)构建一个异构信息网络;然后,为了减少模型参数和避免出现过拟合的现象,在图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)模型的基础上,引入非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization,NNMF)的方法来进行相似性学习;最后采用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)和Transformer共同捕获数据间的相互关联关系,从而提高检测精度.以中国某地区的电力数据为基础进行验证,实验结果表明所提出的方法可以有效进行异常检测.

关键词：异常检测异构信息网络相似性学习图注意力网络 Transformer

漂浮式风机气-水动力耦合下的独立变桨控制方法

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电工技术学报 2019年第17期34卷 3607-3614页

作者：周腊吾杨彬佑韩兵李飞龙胡舟长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410114 国网湖南省电力公司常德供电分公司常德415001 国网江苏省电力公司苏州供电分公司苏州215000 国网湖南省电力公司岳阳供电分公司岳阳414000

提出一种漂浮式风机(FOWT)气-水动力耦合下基于径向基函数神经网络(RBFNN)的独立变桨控制方法。首先,考虑风剪切效应和塔影效应,建立更精确的气动模型,将气动模型与水动模型耦合,得到风浪流扰动下的相对风速。在此基础上,采用径向基函数... 详细信息

提出一种漂浮式风机(FOWT)气-水动力耦合下基于径向基函数神经网络(RBFNN)的独立变桨控制方法。首先,考虑风剪切效应和塔影效应,建立更精确的气动模型,将气动模型与水动模型耦合,得到风浪流扰动下的相对风速。在此基础上,采用径向基函数(RBF)神经网络逼近变桨控制系统未知的非线性函数,通过Lyapunov方法导出自适应率,在线调整神经网络权值来改善所提出的独立变桨控制系统的动态性能。在FAST-Matlab/Simulink联合仿真的基础上,将该文所提控制方法和传统PI控制方法进行对比结果表明,该文所提方法能够更有效地实现FOWT输出功率的稳定,并在一定程度上减小了漂浮基础的载荷波动和俯仰振荡。

关键词：漂浮式风机变桨控制气-水动力耦合多自由度