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1.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。 相似文献
2.
全球炼化工程总承包市场呈现出垄断竞争型特征,欧美和日韩国际工程公司由于技术和报价竞争力较强,一直占据本行业高端市场,中国炼化工程企业尚有差距.文章综合考虑投标报价阶段竞争者分析路径,提出了随机型和不完全信息静态博弈综合集成分析的投标报价最优决策模型,并以中东海湾地区某炼化工程总承包项目为例,进行多维度的实证分析,提出模型的有效性和可行性,为中国炼化工程企业"走出去"高质量发展提供有益的决策支持和信息参考. 相似文献
3.
针对年龄变化对人脸识别率影响的问题,结合生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)与深度特征迁移提出一种跨年龄人脸生成方法DFM-GAN(Depth Feature Migration GAN),并进行跨年龄模拟人脸验证实验研究。首先通过卷积编码器将真实样本映射到特征向量,然后利用反卷积生成器将向量投影到独热编码年龄条件下的人脸集合,通过在特征空间中迁移数据库样本人脸纹理风格、语义特点等属性,模拟生成待检人员在不同年龄段的面部图像,减少与数据库样本之间的差异性。同时通过高斯边缘模糊的方法对样本数据集做预处理,引入边缘提升对抗损失函数,使生成图像具有更为清晰的边缘,对生成图像进行局部颜色直方图匹配,增加对比度,达到提高跨年龄人脸识别性能的目的。进行了单样本不同年龄实验与指定年龄多样本实验,以人脸相似度与人脸距两项指标进行实验测量,结果表明:跨年龄数据样本经过DFM-GAN生成后的人脸图像,相似度平均提高了19.24个百分点,人脸距离平均减少了0.451,在跨年龄人脸识别方向具有较好的可行性和一定的实际意义。 相似文献
4.
卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的深度神经网络,其在众多领域得到了广泛应用。但是,研究表明卷积神经网络易受对抗样本攻击。不同于传统的以梯度迭代生成对抗扰动的方法,提出了一种基于颜色模型的语义对抗样本生成方法,利用人类视觉和卷积模型在识别物体中表现出的形状偏好特性,通过颜色模型的扰动变换来生成对抗样本。在样本生成过程中其不需要目标模型的网络参数、损失函数或者相关结构信息,仅依靠颜色模型的变换和通道信息的随机扰动,所以这是一种可以完成黑盒攻击的对抗样本。 相似文献
5.
晶体结构研究是研究固体材料物理化学性质的基础,而筛选晶体结构通常基于能量最低原理,采用密度泛函理论计算结构能量需要大量计算资源及服务时间.为此本文提出了面向材料结构预测的深度学习方法,加快材料晶体结构的预测.本文从数据集优化、模型训练策略、算法优化等方面进行了深入研究,确定了应用于材料结构预测中深度学习的网络参数和优化算法.将确定的深度学习框架用于寻找Si单晶、TiO2和CaTiO3化合物的基态稳定结构,实验结果表明,利用本研究提出的深度学习方法预测的晶体结构与实验室制备材料结构相吻合. 相似文献
6.
电池充电造成的电池损耗对企业运营成本影响较大,以不同SOC区间内一次充电造成的电池容量衰退成本模型估计电池损耗成本,研究了车辆途中可多次进入充电站充电的路径优化问题,在考虑运输成本、制冷成本、货损成本、充电时间成本、惩罚成本的基础上,将电动冷藏车的电池损耗成本纳入总成本最小的目标函数,并建立了线性规划数学模型。采用增加粒子间共享信息类型的改进粒子群算法对该模型进行求解。将改进粒子群算法应用于构造的算例中,得到包括充电策略在内的车辆最优路径方案和最小运营成本,结果表明充电上限为80%的车辆路径方案可得到最低的运营成本,同时与标准粒子群算法求得的计算结果进行了比较分析,证明该改进粒子群算法在求解该问题上的可行性。 相似文献
7.
由于受到光照和成像设备等条件因素的影响,采集到的单帧人脸图像分辨率低,无法进行准确人脸识别,所以需要图像超分辨率重建。而利用SRGAN模型在进行人脸超分辨率重建过程中,易出现梯度消失或爆炸的问题,严重影响了重建图像的精度和质量。针对上述问题,提出了基于生成对抗网络的改进人脸超分辨率重建算法,在SRGAN结合WGA-N的基础上引入Wasserstein散度,并将其最大化得到最优化标量函数[T],实现去掉Lipschit-z约束能够直接得到Wassertein距离,并通过最小化Wassertein距离得到生成网络的目标函数,最终改进的模型提高了重建图像的质量。实验结果表明,该方法能够生成高分辨率的人脸图像,在主观视觉和客观评价指标均同比优于DRCN、FSRCNN、SRGAN_WGAN、VDSR和DRRN模型。 相似文献
8.
为了提高无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)系统的智能避障性能,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)的改进算法(Improved Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,I-TD3)。该算法通过设置两个经验缓存池分离成功飞行经验和失败飞行经验,并根据两个经验缓存池的不同使用目的分别结合优先经验回放(Prioritized Experience Replay)方法和经验回放(Experience Replay)方法,提高有效经验的采样效率,缓解因无效经验过高导致的训练效率低问题。改进奖励函数,解决因奖励设置不合理导致的训练效果差问题。在AirSim平台上实现仿真实验,结果表明在四旋翼无人机的避障问题上,I-TD3算法的避障效果优于TD3算法和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法。 相似文献
9.
提出一种基于强化学习的生成对抗网络(Reinforcement learning-based Generative Adversarial Networks,Re-GAN)能耗预测方法.该算法将强化学习与生成对抗网络相结合,将GAN(Generative Adversarial Nets)中的生成器以及判别器分别构建为强化学习中Agent(生成器)以及奖赏函数.在训练过程中,将当前的真实能耗序列作为Agent的输入状态,构建一组固定长度的生成序列,结合判别器及蒙特卡洛搜索方法进一步构建当前序列的奖赏函数,并以此作为真实样本序列后续第一个能耗值的奖赏.在此基础之上,构建关于奖赏的目标函数,并求解最优参数.最后使用所提算法对唐宁街综合大楼公开的建筑能耗数据进行预测试验,实验结果表明,所提算法比多层感知机、门控循环神经网络和卷积神经网络具有更高的预测精度. 相似文献
10.
针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性. 相似文献