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基于U⁃Rnet的重力全张量梯度数据反演

石油地球物理勘探 2024年第2期59卷 331-342页

作者：祁锐李厚朴胡佳心罗莎海军工程大学基础部湖北武汉430033 海军工程大学电气工程学院湖北武汉430033 上海联影智能医疗科技有限公司上海200100 中国地质大学(武汉)数理学院湖北武汉430074

重力反演是通过地表信息获取地下地质体空间结构与物理性质的重要手段之一。每个重力梯度分量反映不同的地质体信息,联合重力梯度分量进行重力反演能够更好地研究地下密度异常体的形态和分布。为此,提出基于神经网络的重力全张量梯度数... 详细信息

重力反演是通过地表信息获取地下地质体空间结构与物理性质的重要手段之一。每个重力梯度分量反映不同的地质体信息,联合重力梯度分量进行重力反演能够更好地研究地下密度异常体的形态和分布。为此,提出基于神经网络的重力全张量梯度数据反演算法,将U⁃Rnet网络应用于重力全张量数据的三维反演问题。为了检验该算法的有效性,采用六种典型模型进行模拟实验,获得了具有清晰边界和稀疏的反演结果。首先,对比L2和Tversky两种损失函数的反演结果,后者的反演结果能更清晰地反映模型的边界位置;然后,对不同梯度张量组合进行反演,四组实验结果在三个方向(x、y、z)上具有不同的反演精度,组合四的误差最低;最后,将该方法应用于美国德克萨斯州文顿盐丘的FTG数据,反演结果与实际地质信息基本吻合。

关键词：梯度张量 U⁃Rnet网络正演重力反演文顿盐丘

考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测

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电网技术 2024年

作者：冉启武石卓见刘阳黄杰张宇航陕西理工大学电气工程学院北京清能互联科技有限公司

为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能，提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数，利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组... 详细信息

为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能，提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数，利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合，进而将多元负荷序列分解为本征模态分量集合；其次，通过基于BP神经网络扰动的平均影响值(mean impact value， MIV)算法对与多元负荷相关的气象、日期及负荷因素进行特征筛选，从而为多元负荷构建高耦合度的特征矩阵；充分考虑到各单一模型的差异性及优势性，在采用k折交叉验证法减少过拟合的基础上，构建Stacking集成学习模型对多元负荷进行预测；最后采用美国亚利桑那州立大学坦佩校区多元负荷数据集进行实例验证，结果显示所提方法在电、冷、热负荷预测中的平均绝对百分比误差分别达到了0.903%、2.713%和1.616%，预测精度相比其他预测模型具有较大提升。

关键词：多元负荷预测综合能源系统平均影响值算法 Stacking集成学习金豺优化算法复合指标

基于GIS的农机化发展水平区域划分系统的研究

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农业工程学报 2003年第3期19卷 85-89页

作者：何勇谈黎虹葛晓锋吴春霞浙江大学杭州310029 美国田纳西大学

针对现有农机化区划评价方法与社会经济发展的不协调性 ,提出并建立了一种基于 Map Objects技术开发的 GIS农机化区域划分系统 ,为农机化区域划分开辟了一条更直观方便的途径。该系统通过创建地理信息数据库、农机信息数据库 ,并用数据... 详细信息

针对现有农机化区划评价方法与社会经济发展的不协调性 ,提出并建立了一种基于 Map Objects技术开发的 GIS农机化区域划分系统 ,为农机化区域划分开辟了一条更直观方便的途径。该系统通过创建地理信息数据库、农机信息数据库 ,并用数据统计处理等来进行农机化区域划分。整个系统主要利用了 GIS地理信息的特点 ,克服了以往区域划分方法过多依赖手工劳动以及区划结果显示不直观的缺陷 ,实现了区划结果的实时可视化。应用该系统对浙江省各地农机化发展水平进行了分类和分析 ,为政府部门了解各地农机化发展水平和特点及今后的农机化发展规划提供了科学依据。应用表明 ,该系统可以方便、科学地进行区域划分 ,并能进行各种因素对区划结果的灵敏度分析 ,为农机化发展水平区域划分提供了一种新的方法。

关键词： GIS 区划农业机械化

基于QR-BiGRU神经网络与区间抗差增广状态估计的线路参数区间追踪估计

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电工技术学报 2024年

作者：张栩颜伟李辉陆正媚苏鑫澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室重庆大学电气工程学院

为满足现代电网对于输电线路参数估计和跟踪维护的需求，本文提出一种基于分位数回归双向门控循环单元（Quantile Regression and Bidirectional Gated Recurrent Unit， QR-BiGRU）神经网络与区间抗差增广状态估计的线路参数区间追踪... 详细信息

为满足现代电网对于输电线路参数估计和跟踪维护的需求，本文提出一种基于分位数回归双向门控循环单元（Quantile Regression and Bidirectional Gated Recurrent Unit， QR-BiGRU）神经网络与区间抗差增广状态估计的线路参数区间追踪估计方法。所提方法基于区间估计理论与动态增广状态估计模型，首先采用QR-BiGRU神经网络代替传统Holt指数平滑预测函数进行状态区间预测，并获得了更准确、可信的状态预测区间；然后基于量测值及其所允许的最大误差构建量测区间；再基于区间分析理论与误差传播定律求解考虑零注入功率约束的区间抗差增广状态估计模型，最终获取了由状态预测区间、量测区间所导致的参数估计区间，实现了对输电线路电阻、电抗的区间追踪估计。融合了美国纽约独立系统运营商时间序列数据的多个IEEE节点测试系统，验证了所提方法的有效性。

关键词：参数估计增广状态估计区间分析分位数回归误差传播

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基于碳卫星与电力排放数据的碳计量

电力系统自动化 2024年第1期48卷 2-9页

作者：章政文顾津锦赵俊华黄建伟吴海峰文福拴香港中文大学(深圳)理工学院广东省深圳市518100 悉尼大学电气与信息工程学院澳大利亚悉尼2006 香港中文大学(深圳)高等金融研究院广东省深圳市518100 浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

目前,基于温室气体卫星遥感探测技术的碳感知正逐步成为新一代碳计量方法的重要组成部分。然而,从碳卫星数据中准确提取由人类活动产生的碳排放数据是一项至关重要且极具挑战性的任务。文中结合碳卫星与电力排放数据,提出一种新的人工... 详细信息

目前,基于温室气体卫星遥感探测技术的碳感知正逐步成为新一代碳计量方法的重要组成部分。然而,从碳卫星数据中准确提取由人类活动产生的碳排放数据是一项至关重要且极具挑战性的任务。文中结合碳卫星与电力排放数据,提出一种新的人工智能算法,以实现准确的碳排放计量。首先,介绍了所使用的包括碳卫星和电力数据在内的多模态数据源,并设计了相应的数据筛选方法。然后,提出了考虑此多模态数据特性的深度学习方法,构建反映碳卫星数据、发电量数据与碳源碳排放量之间函数关系的数据驱动模型。最后,基于美国OCO-2碳卫星的碳浓度遥感数据及美国1304家火力发电厂的连续烟气监测系统数据验证了所提方法在发电厂碳排放量计量问题上的有效性。

关键词：碳卫星电力人工智能深度学习碳排放碳计量

基于多尺度特征提取的IES多元负荷短期联合预测

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高电压技术 2024年第7期50卷 2918-2930页

作者：沈赋刘思蕊徐潇源王健单节杉翟苏巍昆明理工大学电力工程学院昆明650500 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650521

为提高综合能源系统(integrated energy system,IES)多元负荷预测的精确度,综合考虑多能源相互作用机理、多元负荷耦合特性及气象因素相关性,提出了一种基于多尺度特征提取的IES多元负荷短期联合预测方法。首先,通过最大互信息系数(maxi... 详细信息

为提高综合能源系统(integrated energy system,IES)多元负荷预测的精确度,综合考虑多能源相互作用机理、多元负荷耦合特性及气象因素相关性,提出了一种基于多尺度特征提取的IES多元负荷短期联合预测方法。首先,通过最大互信息系数(maximum information coefficient,MIC)研究多元负荷耦合特性及影响因素相关性,选择预测特征;其次,利用变分模态分解技术(variational mode decomposition,VMD)对输入特征进行分解,提升特征纯洁度;最后,采用卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络(convolutional neural network-bidirectional long and short-term memory,CNN-BiLSTM)多任务学习模型进行纵向、横向特征选择,注意力(Attention)机制对重要特征差异化提取,实现多尺度特征提取,并利用雪消融优化器(snow ablation optmizer,SAO)对VMD和CNN-BiLSTM多任务学习模型进行超参数优化,以此实现IES多元负荷的联合预测。以美国亚利桑那州实测数据进行实验,结果表明,无论与单一预测方法还是与其他模型相比,所提联合预测方法的均方根误差更低、准确率更高,在IES多元负荷预测中具有更高的精确性和鲁棒性。

关键词：联合预测多尺度特征提取综合能源系统多元负荷多任务学习雪消融优化器

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美国新能源发展概况

电网技术 2011年第7期35卷 48-53页

作者：黄浩张沛田纳西大学电子工程与计算机科学系美国田纳西州37909 美国电力科学研究院美国加利福尼亚州94304

概述了美国新能源的发展现状、开发策略和发展前景,提供了各种新能源的所有详细数据。此外,还简要介绍了美国联邦政府和州政府关于鼓励开发新能源的一些政策,包括建立相关法案、政策定价和税收补偿等。最后阐述了美国新能源产业的发展... 详细信息

概述了美国新能源的发展现状、开发策略和发展前景,提供了各种新能源的所有详细数据。此外,还简要介绍了美国联邦政府和州政府关于鼓励开发新能源的一些政策,包括建立相关法案、政策定价和税收补偿等。最后阐述了美国新能源产业的发展前景。

关键词：新能源风能太阳能生物质能地热能水力发电潮汐能

面向快速频率响应系统的网络攻击防御控制策略

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中国电机工程学报 2021年第16期41卷 5476-5485页

作者：孙凯祺邱伟李可军姚文轩刘奕路山东大学电气工程学院山东省济南市250061 湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410068 田纳西大学诺克斯维尔分校美国田纳西37909

针对广域测量系统中的测量数据受到攻击时,快速频率响应(fast frequency response,FFR)控制系统被欺骗而生成错误控制命令进而危害电网安全的问题,该文提出一种面向虚假数据注入攻击的新型FFR网络安全防御控制策略。该策略首先利用连续... 详细信息

针对广域测量系统中的测量数据受到攻击时,快速频率响应(fast frequency response,FFR)控制系统被欺骗而生成错误控制命令进而危害电网安全的问题,该文提出一种面向虚假数据注入攻击的新型FFR网络安全防御控制策略。该策略首先利用连续小波变换对被攻击数据进行时频分析,再提出一种攻击重组卷积神经网络用于虚假数据检测。针对被判别为被攻击的测量值,基于提出的新型网络攻击防御控制,以迅速恢复FFR的误响应量,减少FFR误动作造成的影响;若测量数据正常,则结合FFR快速响应恢复控制策略以恢复FFR响应速率,保持FFR的快速响应特性。基于实测频率数据与PSCAD环境的仿真实验表明,所提出的策略可以迅速检测网络攻击,并实时调节FFR输出,提高系统在网络攻击下的运行稳定性。

关键词：广域测量系统快速频率响应攻击重组卷积神经网络网络攻击防御控制

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灵活互动的智能用电展望与思考

电力系统自动化 2015年第17期39卷 2-9页

作者：李扬王蓓蓓李方兴东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 田纳西大学电气工程与计算机科学系

智能用电作为智能电网的重要环节,实现了电网和用户的灵活双向互动,给用电模式带来了巨大变化。文中旨在总结智能用电的关键内容,梳理智能用电的相关理论、技术和机制,分析智能用电的现状和趋势,探讨未来的研究方向,为推动智能用电发展... 详细信息

智能用电作为智能电网的重要环节,实现了电网和用户的灵活双向互动,给用电模式带来了巨大变化。文中旨在总结智能用电的关键内容,梳理智能用电的相关理论、技术和机制,分析智能用电的现状和趋势,探讨未来的研究方向,为推动智能用电发展提供借鉴和参考。首先从需求响应相关理论研究入手,研究需求侧资源的响应机理,探讨优化配置需求侧资源的途径;其次,分析智能用电灵活互动技术的实现,促进理论模型的工程应用;进而总结智能用电的商业运行模式,分析外部环境、政策配置、技术标准化等对智能用电的影响;最后讨论了智能用电在促进系统绿色运行和新技术融合等方面的延伸应用。

关键词：智能用电需求响应双向互动商业模式