基于改进生成式对抗网络的电网异常数据辨识方法

基于数据驱动的电网异常数据辨识方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力发电统计数据中异常数据样本数极少,给通过数据挖掘方法辨识异常数据情况带来了极大困难。文章提出了一种基于Wasserstein生成式对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks, WGAN)和孤立森林算法(isolation forest,iForest)的发电统计异常数据辨识方法。首先,利用WGAN交替训练生成器和判别器学习发电统计数据的分布特性并生成样本,用生成异常样本对原始异常样本进行增强,根据异常数据辨识精度确定异常样本的扩充比例;然后,在扩充后得到的平衡数据集上利用孤立森林算法实现异常数据辨识;最后,通过扩充样本前后模型的准确率、查全率以及查准率来比较模型异常数据的辨识效果。算例结果表明,文章提出的异常样本增强方法能够有效地改善辨识模型对于多数类的分类偏好问题,提升整体辨识精度。     

生成对抗网络扩充样本用于高光谱图像分类

高光谱图像包含着丰富的地理位置信息和光谱信息,高光谱图像分类是遥感领域的一个基础而又重要的研究方向。然而,高光谱图像样本数量不足仍然是限制分类精度进一步提升的主要问题。生成对抗网络中生成器和判别器的不断地对抗学习,最终理想状态为,生成器生成的伪样本判别器无法判别,生成与真实样本非常相似的伪数据样本。文章通过生成对抗网络来依据原有的少量样本,生成新的伪样本,解决样本获取困难、样本数量不足的问题。实验在两个高光谱图像数据集上分别选取200个和400个样本点进行实验,在生成对抗网络中生成新的伪样本,进行分类训练。与SVM、3DCNN等分类方法在同样是样本不足的情况下比较下,分类整体的平均精度得到明显定提升,实验证明文中分类方法的分类表现优于相比的其他分类方法。     

基于改进生成对抗网络的动液面建模数据扩充

针对采用生成对抗网络进行油井生产参数数据生成时,部分生成数据不符合油井生产过程特性,导致动液面软测量建模质量不高的问题,提出一种基于专家诊断的生成对抗网络油井动液面软测量建模数据扩充方法。 在判别器基于真实数据与生成数据得到原始损失值后,结合油井生产的机理过程对生成数据的合理性进行专家诊断,检测判别器判别结果。 对错误结果进行补偿并加入生成器与判别器的损失函数中进行后续对抗训练,从而生成较优的符合油井生产过程特性的动液面软测量建模样本数据。 通过仿真实验,生成数据补充到软测量建模的训练数据中能够提高动液面的预测精度,均方根误差降低了5. 99%。 表明加入专家诊断模块后生成器生成数据质量更高,能够更好地满足油田生产需求。     

基于数理统计的变压器油色谱联合预警策略

文中针对目前采用国标中变压器油色谱阈值进行预警时裕度不高的问题,提出了一种采用数理统计方法确定的油色谱联合预警策略。首先,基于广义横向比较法原理,利用数理统计中的分布假设,确定了各种油色谱气体的两级预警阈值。接着,对各种特征气体进行相关性分析,得出各种气体之间的相关系数,以此确定辅助决策气体组。最后,提出了一种联合预警的策略,并通过一个实例说明了采用文中所述方法能够较早地发现变压器的潜在问题,以便及时进行维护,具有一定的推广价值。     

基于改进生成式对抗网络的电气数据升频重建方法

高频电气数据是提高电网态势感知准确度、监测水平和辅助服务质量等的数据基础之一,但是,传统重建算法难以实现高精度的数据重建.因此,文中利用改进生成式对抗网络将低频电气数据重建为高频.通过将时序数据转化为电气图像,实现神经网络方法对电气图像特征的高效提取.利用基于深层残差网络的生成器和改进的残差块结构,提高生成器的特征学习...     

变压器油色谱在线监测在缺陷发现中的案例分析

根据两起变压器油色谱在线监测装置发现的异常数据案例,通过离线油色谱取样分析、铁心夹件接地电流监测和停电解体检查等手段,发现变压器内部过热和局部放电等缺陷,变压器油色谱在线监测装置在主变缺陷预警和监测方面具有积极作用。     

基于改进Wasserstein生成式对抗网络的电力系统不良数据辨识

随着新能源并网以及大量电力电子器件的投入,电力系统的数据类型向多元复杂化的趋势发展。针对大规模电力系统中出现的不良数据辨识性能差、辨识效率低的问题,提出了一种基于改进Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP)的不良数据辨识方法。基于历史数据库中的状态量得到多断面正常量测数据并训练WGAN-GP模型;将含不良数据的量测信息输入训练好的WGAN-GP模型,得到对应的量测重构数据,并得到最终的量测重构误差;为了避免人为确定阈值的主观性,提出了一种基于C4.5决策树模型的不良数据阈值确定方法,将量测重构误差输入训练好的决策树模型,即可定位1组量测信息中的不良数据位置。以IEEE标准系统和某实际省网为算例进行仿真测试,结果表明相较于已有方法,所提方法具有更好的辨识性能和更高的辨识效率。     

基于油色谱在线监测的变压器状态预警

分析了不同类型的数据变化与变压器内部潜伏性故障的关系。建立了变压器状态预警模型,并制定了相应的状态检修策略,提高了变压器的运行可靠性。     

变压器油色谱数据异常的分析与处理

介绍了变压器油色谱数据异常的分析与处理情况。     

电力变压器油色谱在线监测技术的探讨

本文主要讲述了油色谱故障气体的缘由以及判断故障的方法,并对两件油色谱出现异常的事例进行了分析,可供维修人员进行参考。     

强化组合式生成对抗网络

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。     

基于生成对抗网络的数字图像修复技术

针对破损区域面积大的图像,在现有的图像修复方法中,往往会产生与周围区域不一致的扭曲结构或模糊的纹理。随着深度学习的发展和应用,基于生成对抗网络的方法,通过调节可用数据来生成缺失的内容。对于一个数据集,先将数据集中的样本解析成概率分布中的样本点,利用生成对抗网络快速生成出大量伪造图像,通过搜索最接近的已损坏图像的编码,然后这个编码通过生成模型来推断缺失内容。在此基础上,结合了语义损失函数和感知损失函数,并通过改进激活函数Sigmoid函数扩大了不饱和区域,解决了梯度易消失的问题。通过实验表明,方法成功的预测了图像中大面积缺失区域的信息,并实现了照片的真实感,比先前的方法产生更清晰更连贯的结果。     

基于改进型对抗网络的步态特征提取方研究

针对步态识别易受环境干扰等问题,本文以步态特征提取方法为研究重点,基于对抗学习网络框架提出了改进型姿态估计算法提取步态特征。该方法利用改进型残差网络获取由低层次到高层次的步态特征,随着网络层数的加深,对残差网络做出相应的调整,突出对局部细节特征信息的聚焦;同时设计了时序编码器,不仅提高了步态特征对于环境变化的泛化性,还减少了环境对特征提取的影响。最终在三种不同的实验模式下,基于CASIA数据集进行了大量的实验,识别精度均在83%以上,最终证明本文所提出的特征提取方法在复杂环境展现出良好的灵活性。     

基于相关性分析和生成对抗网络的电网缺失数据填补方法

城市电网新型电力系统中多元资源增多，数据采集难度加大，导致数据随机缺失率升高，难以满足精细化分析决策需求。为了解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题，本文提出了一种基于波动互相关分析算法（FCCA）和改进型生成对抗网络（GAN）的电网缺失数据填补方法。首先，融合FCCA提出强相关性电网数据多维特征提取方法；其次，基于核主成分分析（KPCA）对多维特征数据集进行降维处理；最后设计改进型GAN结构，融合电网数据多维特征对低维向量进行重构，实现缺失数据填补。算例采用真实电网数据进行算法验证，并在某城市电网试运行，结果表明所提方法比传统数据填补方法具有更高填补精度。所以，在新型电力系统中量测数据连续缺失和缺失量较大的情况下，融合强相关性特征进行数据填补，对提升量测数据的完整性和可用性有明显优势。     

基于改进条件生成对抗网络的可控场景生成方法

可再生能源发电具有较强的随机性和波动性,为实现高效可靠的场景建模,提出一种基于改进条件生成对抗网络的可控场景生成方法。提出基于条件生成对抗网络的场景生成框架,结合Transformer的全局注意力机制以及常规卷积和深度可分离卷积的局部泛化机制,设计适用于提取可再生能源发电不同维度特征的网络结构;利用条件生成对抗网络模型建立低维气象特征隐空间和高维可再生能源发电数据之间的映射关系,提出一种可控场景生成方法,并建立随机场景生成、场景约减、极端场景生成和连续日场景生成4种生成策略。基于实际光伏、风电数据和气象数据的仿真结果表明,所提模型与方法能够有效学习可再生能源发电的随机性、时序性、波动性及空间相关性,实现对不同策略下场景的可控生成。     

基于深层次多分类生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法

为了实现红外和可见光图像信息的良好平衡,本文利用生成对抗网络技术,提出了一种深层次多分类的生成对抗网络红外与可见光图像融合方法。该方法将主辅思想引入到生成器的梯度和强度信息提取中,并提高了生成器卷积层的深度及浅层网络信息提取能力。在鉴别器中使用多分类器同时估计可见光和红外区域的分布。经过连续的对峙学习,使融合结果中具有显著的对比度和丰富的纹理细节信息。实验获得的信息熵及香农熵值为6.86、互信息值为13.72、标准差值为34.82、结构相似性值为0.71。对比实验结果表明,在主客观评价中,本文提出的方法获得更好的红外与可见光图像融合性能。     

基于多重生成对抗网络的智能开关设备状态感知与诊断研究

随着电力物联网数据驱动技术的不断发展,传感器采集的设备量测数据规模爆发式增长,海量异构的多源监测数据给智能开关设备的实时状态感知和诊断带来了新的挑战.针对上述问题,提出一种基于多重生成对抗网络和DS证据理论的开关设备状态感知方法.首先基于DS证据理论构造融合视频、温度、压力、姿态传感器等多源数据的基本信任分配,获取表征...     

基于时序信号图像编码和生成对抗网络的配电网台区数据修复

受不可抗力影响,配电网低压台区数据中普遍存在缺失值,整体数据质量较差,限制了台区的精益化管理水平。传统的数据修复方法忽略了数据的周期性和时序性,修复精度较低。提出了一种基于图像编码和生成对抗网络的台区缺失数据修复方法。首先引入了一种一维时序信号编码图像预处理方法,将原始的时序信号转换为格拉姆角场图像,然后利用卷积神经网络在图像特征提取上的强大优势构建了生成对抗网络模型。结合像素损失和相似性损失的双重约束条件增强了生成图像的质量。整体流程由数据驱动,无需先验知识的分布假设与显式物理建模。最后的算例结果表明,该方法能够较为精确地实现台区缺失数据的修复。     

基于双重注意力机制生成对抗网络的偏振图像融合

针对单一强度图像缺少偏振信息,在恶劣天气条件下无法提供充足场景信息的问题,本文提出了一种基于双重注意力机制生成对抗网络用于强度图像和偏振度图像进行融合。算法网络由一个包含编码器、融合模块和解码器的生成器和一个鉴别器组成。首先源图像输入到生成器的编码器中,经过一个卷积层和密集块进行特征提取,然后通过含有注意力机制的纹理增强融合模块中进行特征融合,最后通过解码器得到融合图像。鉴别器主要由两个卷积模块和两个注意力模块组成,在网络训练过程中,通过不断博弈,迭代优化生成器网络参数,使生成器输出既保留偏振度图像的稀疏特征又不损失强度图像信息的高质量融合图像。实验表明,该方法得到的融合图像在主观上纹理信息更丰富,更符合人眼的视觉感受,并且在客观评价指标中SD提升约18.5%,VIF提升约22.4%。