基于双协方差随机子空间识别的类噪声数据低频振荡辨识

低频振荡可能会给电力系统的安全稳定带来极大危害,因此在线监测和分析低频振荡参数十分重要。为了有效地从类噪声数据中获取低频振荡模态参数,基于双协方差随机子空间识别(stochastic subspace identification,SSI)算法提出了一种低频振荡模态辨识的新方法。在传统SSI算法的基础上,引入双协方差SSI算法和系统聚类算法对物理模态自动拾取、自动定阶,实现低频振荡参数的有效精确辨识。分别应用传递函数和IEEE WSCC 3机9节点系统模型产生的仿真数据进行了测试,结果表明该方法能够实现自动定阶,得到的稳定图较传统SSI算法更清晰,识别结果中不会出现虚假模态,能高精度估计低频振荡模态参数,且抗噪性能良好。     

面向风光综合消纳的电力系统广域储能容量优化配置研究

针对含大规模风光接入的电力系统中广域储能优化配置问题,提出采用K-means聚类方法,对风电出力、光伏出力与负荷间的时序数据进行典型日场景集抽取;以年弃风成本、弃光成本与储能等效年投资成本3者之和最小为优化目标,建立面向风光综合消纳的广域储能优化配置混合整数线性规划模型,并采用智能优化算法进行求解,实现储能投资最小化和风光消纳最大化的综合最优。以宁夏电网实际运行数据为例,验证了所提模型的合理性与有效性。     

基于历史数据聚类分析的暂态功角稳定故障筛选

大电网中有上千个暂态稳定故障,若对每个故障分别进行暂态评估,难以满足在线评估对时间的要求。为了满足电网在线暂态安全稳定评估快速性的要求,提出了一种基于电网运行历史数据聚类分析的暂态功角稳定故障筛选方法。基于历史数据中的电网运行方式和暂态功角稳定评估结果,提取关键特征量,通过计及稳定模式的矢量量化方法确定聚类数和初始聚类中心,采用K中心点算法对聚类中心进行优化。针对分类后暂态功角稳定的考察故障快速估算其暂态功角裕度,最后得到包含暂态功角失稳和估算裕度低于门槛值的故障组成的用于暂态稳定分析计算的严重故障集。通过对实际省级电网运行历史数据的聚类分析,验证了所述方法的有效性和实用性。     

基于改进花朵授粉算法与K-means算法的人体姿态库构建方法研究

为了解决现有人体姿态库构建方法存在的装备维修性仿真验证任务针对性不足的问题,提出了一种基于改进花朵授粉算法与K-means算法的人体姿态库构建方法。针对花朵授粉算法寻优精度不够理想的问题,将乌鸦搜索算法引入花朵授粉算法。提出了一种改进花朵授粉算法。测试结果表明：相比粒子群算法和花朵授粉算法,改进花朵授粉算法具有搜索范围广和寻优精度高的优点。为避免K-means算法易陷入局部最优解,将改进花朵授粉算法引入K-means算法,在提出个体编码方式与定义个体操作函数的基础上,设计了改进花朵授粉算法的计算步骤,使改进花朵授粉算法与K-means算法相融合,进而对装备维修人员的维修作业姿态进行聚类。提取各类中心数据,将其作为人体姿态库中虚拟人体的部位动作角度输入参数,构建了具有装备维修性仿真验证任务针对性的人体姿态库。仿真实验结果表明：相比基于粒子群算法与K-means算法融合的人体姿态库构建方法等5种方法,改进花朵授粉算法与K-means算法的融合方法具有寻优精度高和聚类效果好等优点,适用于装备维修性仿真验证工程实践。     

基于防御雷达监控的多无人机协同侦察优化模型

针对多无人机协同侦察路径优化问题,构建一种分步求解有防御雷达监控的多无人机协同侦察优化模型.通过聚类分析的方法对待侦察目标点进行目标群的划分,运用TSP算法求出目标群内各目标点之间的最优侦察路径并对无人机进行任务分配.根据相关约束条件,建立以无人机在敌方雷达监控范围内的滞留时间最短为目标的MMTSP 优化模型.运用蚁群算法对所建模型进行求解,并进行实例分析.分析结果表明:该模型和方法具有可行性和有效性,可为多无人机协同侦察提供参考.     

一种基于网格的等密度线聚类算法

提出了一种基于网格的等密度线聚类算法,通过对样本所在空间进行网格划分,从样本分布等密度线图的思想出发,可自动发现任何形状的类,时间复杂度和空间复杂度较好,实现了对不同类样本空间容积的计算,具有很好的聚类效果和容积计算能力.     

基于无人机巡线图像的地面油气管道识别方法

限于成本,无人机搭载的任务设备主要为普通数码相机,采集的是可见光图像,针对此种情况,提出了一种利用彩色分割及形状检测识别油气管道的方法,首先需要设定感兴趣区域ROI,计算出协方差矩阵C和均值m,并使用欧氏距离、马氏距离对图像进行彩色聚类分割,然后对分割图像填色后进行边缘检测,最后根据边缘图像进行霍夫变换来检测直线特征,实现复杂环境下对管道位置的自动定位.测试图像库包含300幅图像,识别准确率达到80.3%,实验结果表明,在色彩差异较大背景中,基于颜色和形状特征的识别方法能有效进行管线跟踪定位.     

Clustering with Weighted Hyperlink and Sub Similarity Matrix

Now, effectively searching web page becomesmore and more critical as the online information con-tinues to overload the web. Asolution is to make areasonable web page clustering analysis . But there isanother problem,because we must find out the webstructure and page hyperlinks , especially si milarityamongthe pages . At the same ti me ,there are someother very i mportant information such as the i mpor-tance of each page ,page content and so on[1 -3].Hyperlink analysis has already been applied …     

New Clustering Method in High-Di mensional Space Based on Hypergraph-Models

Clustering of datain alarge di mensionspaceis ofa great interest in many data mining applications .Clustering methods have been studiedin several areasincluding statistics , machine learning and data min-ing. Most of the algorithms are effective whenthe di-mensionality of the datais relativelysmall .But ,theseschemes tend to break down when the di mensionalityof the datais very high.There are several reasons[1].First ,it is not trivial to define distance measure in alarge di mensional space .…     

基于VMD和AP聚类的结构损伤识别方法

为了能够用少量无标签监测数据识别结构损伤状态,提出一种创新的损伤识别方法。首先将试验中各个长标距光纤布拉格(FBG)传感器测得的动态响应数据进行变分模态分解(VMD),提取分量信号(IMF)的时域特征和频域特征,通过Relief-F算法选择出各个传感器信号的敏感特征,组合成敏感特征集输入亲和传播(AP)聚类算法中进行损伤识别。本文采用两组不同的试验来验证方法的效果和鲁棒性,在两组试验中分别获得了100%和98.7%的损伤识别率,结果表明方法具有实际应用价值。