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1.
随着电动汽车(EV)充电设施规模的不断扩大,EV充电数据可以更方便地获得.某些非人为因素会导致数据集中存在数据缺失和数据异常的问题,阻碍了EV负荷预测精度的提高.因此,文中在生成对抗网络(GAN)中采用用于插补的门控循环单元神经网络(GRUI)细胞来处理不完整负荷数据集中前后观测值间的不规则时滞关系,提出了基于GRUI-GAN的数据插补模型来实现EV负荷数据修复.然后,以带有Mogrifier门控机制的长短期记忆网络进行EV负荷预测.最后,实验结果表明了所提方法可以生成精度较高的新数据对缺失值进行插补,并且经所提方法修复之后的数据有效提高了EV负荷预测精度.  相似文献
2.
近年来通过在生成对抗网络中加入条件标签,控制生成图像的类别或属性已经取得很大进展,但是生成图像的类别或属性的准确性有待提高。为此,在生成对抗网络的判别器中加入了强化学习,通过上一次的分类结果去指导当前的分类。另外为了让生成的细粒度图像更加逼真,使用注意力机制在只增加少量的计算损失下让图像有全局感受野,将多属性的星型生成对抗网络与自注意力生成对抗网络组合后的生成图像的质量较高。 强化组合式生成对抗网络的最大均差达到0.036 93,最近邻指标效果较优,能自动化较准确地生成指定了某些属性的艺术图像,实验生成的图片也能用来解决缺乏数据的问题。  相似文献
3.
视网膜血管分割是自动筛查糖尿病视网膜病变的重要步骤,当前大部分深度学习方法都使用大样本进行网络训练,但医学领域带标签样本难以获取,且存在健康人样本与患者样本不平衡问题。提出了一种基于生成对抗网络的少样本视网膜血管分割方法,生成器部分对图像做反色等预处理后,通过旋转增扩充了数据集,网络部分使用U Net结构,判别器部分使用卷积神经网络。在实验阶段,在DRIVE数据集和HRF数据集上进行训练测试,训练时只使用训练集的6个样本,测试时使用全部测试集样本,最终在两个数据集下的ROC曲线下面积分别达到了097和095,准确率达到了095和094。与少样本情况下的U Net相比,分割性能提升很大,表明本方法针对少样本视网膜血管分割任务确实有效。  相似文献
4.
列车和轨道之间的开放约束条件决定了车辆脱轨的客观存在。轮轨接触区域边缘曲线分割对列车轮轨接触关系的研究具有重要意义,提出了一种基于生成对抗网络的轮轨接触区域边缘曲线分割算法。通过将残差模块引入生成器网络中,增强了网络对输出变化的敏感程度,进而更好的调整生成器权重。此外,膨胀残差模块的引入,有效扩大了特征图的接收区域。实验结果显示,改进的生成对抗网络对轮轨接触区域边缘曲线的分割准确度达到9613%,敏感度、特异度、F1值、ROC曲线下的面积分别为8390%、9713%、8367%和9812%,验证了该方法能够准确分割轮轨接触区域边缘曲线。  相似文献
5.
基于振动信号的风电机组故障诊断方法是风电安全运维领域研究的重点之一.风电机组主轴承较少发生故障,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难.针对该问题,文中提出了一种用于风电机组主轴承故障诊断的数据增强方法.通过对辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的适应性进行改进,引入梯度惩罚,构建了改进ACGAN框架,以提高其学习稳定性;在判别器网络中引入池化层,以提升其在多分类场景下提取数据特征的能力.仿真结果表明,所提出的改进ACGAN框架能够实现对原始数据分布特征的有效学习,抗噪声干扰性强,相对于原框架训练过程更稳定,生成数据的质量更高;能够有效平衡风电机组主轴承故障振动数据,进一步提升了风电机组主轴承故障诊断的正确率.  相似文献
6.
精准的短期负荷预测对电力系统制定合理生产计划、提高经济效益、保证电网安全运行具有重要意义.为学习非线性负荷数据中隐含的深层关系,提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于条件生成对抗网络的短期负荷预测模型.所提模型使用卷积神经网络构建生成模型和判别模型,以负荷影响因素作为条件,并引入特征损失函数作为判别模型部分隐藏层的损失函数.然后,通过条件生成对抗网络的博弈训练,使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据,从而进行短期负荷预测.最后,以美国某地区3年的负荷作为实际算例,对比所提模型与其他模型的预测结果,验证了所提模型在兼顾泛化能力的同时可以提高短期负荷的预测精度.  相似文献
7.
传动链负责将风电机组叶轮的能量传递至发电机,若传动链中的任一部件,如齿轮、轴承发生异常,风电机组将面临巨大的安全隐患.现有基于深度学习的风电机组故障诊断大多需要人为选择目标变量,所识别故障与所选变量关联性大、通用性不足.梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)采用Wasserstein距离作为量度生成数据与真实数据的代价函数,具有训练结果稳定的优势.文中基于数据采集与监控(SCADA)系统提出两步数据预处理方法进行数据筛选,并基于WGAN-GP设计风电机组传动链异常状态分数,进而识别传动链故障.所提方法运用通用SCADA参数,无须人为挑选目标变量,可稳定识别风电机组传动链中的非特定故障,具有识别结果准确、泛化能力强等优点.9台双馈风电机组的状态识别结果验证了所提方法的有效性,可以辅助指导风电场的运行维护.  相似文献
8.
由于同步电机故障样本数量较少,为解决同步电机故障诊断中普遍存在的样本不平衡问题,提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)和卷积神经网络(CNN)的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法.首先,对传感器收集到的数据进行预处理,对正常样本和故障样本分别添加标签后输入CGAN中生成大量新样本,将生成的新样本与原始样本混合并划分训练集和测试集;然后,利用CNN训练平衡后的数据集,充分、精准地提取有效故障特征;最后,在输出端利用Softmax分类器输出故障分类结果.通过实验证明,与非平衡数据集相比,利用平衡数据集后的故障识别准确率十分稳定且达到99.5%以上,同时与平衡的原始样本数据相比,生成样本避免了噪声和其他干扰,故障诊断的准确率也更高.  相似文献
9.
为了避免全球定位系统欺骗攻击(GSA)对相量测量装置造成的危害,提出了一种基于改进自注意力机制生成对抗网络(SAGAN)的智能电网GSA防御方法.首先,通过引入深度学习参数,构建了改进网络-物理模型,利用历史数据计算得到当前时刻的量测值.然后,在SAGAN的生成器和判别器网络中分别融入一个时间注意力模块,提出了一种用于实现网络-物理模型的改进SAGAN防御方法.通过训练改进SAGAN,得到一对判别器和生成器,利用判别器检测采集的量测值是否遭受GSA,当检测到攻击时,利用生成器生成的数据替换欺骗数据,从而实现智能电网对GSA的主动防御.最后,基于IEEE 14节点和IEEE 118节点系统进行仿真测试,结果验证了所提方法的可行性和有效性.  相似文献
10.
信息物理社会系统(CPSS)旨在描述复杂网络系统中信息网络、物理系统和社会因素的特征及其交互影响,以实现对该类系统的建模、推理和决策。CPSS研究中,如何反映社会行为是最大难点之一。依据历史和仿真数据,采用生成对抗网络(GAN)模型对不确定的社会行为建模,并通过混合仿真方法推演了当前广东现货电力市场设计中的实际问题,即燃气机组补贴对市场的潜在影响。  相似文献
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