【摘 要】
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为实现复合绝缘子憎水性等级自动、准确判别,提出一种基于迁移学习和特征融合的复合绝缘子憎水性等级判别方法.该方法以深度学习为基础,针对传统方法憎水性图像特征表述能力不足的缺点,基于VGG-19卷积神经网络构建了憎水性图像深度特征提取模型,并基于迁移学习理论,通过共享ImageNet集深度特征,提取模型卷积层及网络层参数,实现了训练样本数量受限背景下憎水性图像深度特征提取模型网络优化.针对现场实测环境光照条件多变,深度特征易受影响的缺点,基于局部二值模式提取了憎水性图像局部特征,并以VGG-19网络为基础,通
【机 构】
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华北电力大学 电气与电子工程学院,河北省 保定市 071003;国网天津市电力公司电力科学研究院,天津市 河东区 300392
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为实现复合绝缘子憎水性等级自动、准确判别,提出一种基于迁移学习和特征融合的复合绝缘子憎水性等级判别方法.该方法以深度学习为基础,针对传统方法憎水性图像特征表述能力不足的缺点,基于VGG-19卷积神经网络构建了憎水性图像深度特征提取模型,并基于迁移学习理论,通过共享ImageNet集深度特征,提取模型卷积层及网络层参数,实现了训练样本数量受限背景下憎水性图像深度特征提取模型网络优化.针对现场实测环境光照条件多变,深度特征易受影响的缺点,基于局部二值模式提取了憎水性图像局部特征,并以VGG-19网络为基础,通过融合深度特征及局部特征,构建了基于迁移学习和特征融合的复合绝缘子憎水性等级判别模型.算例验证结果表明:所提方法提取的特征含量丰富,有效提高了憎水性等级判别效果,并可改善光照条件变化对憎水性等级判别结果不利影响.
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在风水互补系统中,风电受政策扶持,常优先保证其全额消纳,而忽略了对水电的影响.随着产业与市场的发展,风电的补贴政策逐渐退坡,运行调度将优先考虑系统经济性,为此,将水电在互补运行下所受影响纳入经济调度考虑中,建立了风水互补系统效益指标体系,以互补系统效益最优为目标建立调度模型,并提出一种半控制的粒子群算法(semi controlled particle swarm optimization,SC-PSO)进行求解.在算例中设置对照实验,探讨不同政策、不同规模、不同资源、不同工况下的互补系统资源调度,并用S
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场景法是适应风电高占比电力系统优化调度的重要方法.作为场景分析方法的研究热点,场景缩减的意义在于用少量代表性场景描述大量复杂性场景特征,达到降低计算复杂度的目的.针对风电出力提出一种基于改进的K-means聚类和同步回代消除算法(simultaneous backward reduction,SBR)相结合的场景缩减方法.首先基于改进的K-means聚类算法对原始场景进行快速分类,其次针对每一类簇中的场景集合采用基于Kantorovich距离的SBR算法进行缩减.该方法可以在保证计算精度的同时,提高规模较
电力现货市场是反映电力短期供需关系和时空价值、引导电力资源优化配置的重要工具,也是中国新一轮电力体制改革中的重要任务.集中式电力现货市场产生分时段的节点电价或分区电价,市场主体在交易中面临节点电价风险和阻塞风险.差价合同、金融输电权、结算权转让等风险规避机制是市场主体规避风险、提升交易效用的重要手段.对差价合同、金融输电权、结算权转让的机理进行了分析,说明了3者的应用会对市场主体产生相同数学形式的成本或收益变化,具有类似的金融属性.进一步对比了3种风险规避机制的等效性和差异性,分析了各自应用的场景、条件及
为了充分利用主动配电系统中分布式能源的灵活性并使之能参与电力市场,主动配电系统有必要等效为一座虚拟电厂.该文基于主动配电系统作为虚拟电厂参与日前电能量市场的场景建立聚合模型,并提出了一种不依赖日前市场信息便可计算虚拟电厂功率上下限、爬坡率和成本曲线的方法.该方法首先构建优化模型获得虚拟电厂功率上下限、爬坡率和分布式发电机的安全调度功率范围,然后根据分布式发电机和主动配电系统的特性获得虚拟电厂的成本曲线.通过该方法获得的参数,可以同时保证虚拟电厂的市场竞争力和满足配电系统的潮流约束.最后,通过输配联合系统的
独立型微电网需要支持多种电源和多种负荷高效稳定的组网运行.针对源荷双侧的不确定性,提出一种通过源端模型和负荷端模型迭代协调达到系统综合成本最小化的优化配置方法.在源端,根据用户负荷,考虑供电可靠性和可再生能源利用率,以等年值成本最小为目标函数,对多电源容量进行优化配置并提出电源出力最优调度策略.对于负荷端,利用模糊隶属度函数对峰谷时段进行动态划分,根据电力需求价格弹性模型,以电力负荷与可再生能源发电功率的差值绝对值和最小为目标函数,对动态分时下的峰谷电价进行优化,计算用户需求响应后的负荷.源荷模型交替迭代
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