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虚实特征融合与数据-机理驱动的变压器绕组小样本故障诊断
1
作者 段嘉珺 吴晓欣 +2 位作者 何怡刚 宋文斌 殷奕恒 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期212-218,共7页
针对变压器绕组诊断的小样本场景,提出一种虚实特征融合的数据-机理驱动方法,通过引入仿真模型弥补实际样本特征不足的问题。提出虚实特征融合方法的原理,推导其基本公式,构建虚实特征融合的小样本故障诊断框架。搭建变压器绕组故障测... 针对变压器绕组诊断的小样本场景,提出一种虚实特征融合的数据-机理驱动方法,通过引入仿真模型弥补实际样本特征不足的问题。提出虚实特征融合方法的原理,推导其基本公式,构建虚实特征融合的小样本故障诊断框架。搭建变压器绕组故障测试实验平台,采集包含不同故障位置、故障类型、故障程度的测试实验样本集,同时获得仿真模拟虚拟数据集。对比试验表明,所提数据-机理融合方法对多种智能算法在不同小样本程度下的诊断性能均有提升效果:在小样本程度为30%的小样本场景下,基于所提方法的平均诊断准确率提高了27.1%。针对虚实数据相似度对诊断结果的影响进行了探讨。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 小样本 数据-机理驱动 虚实特征融合 频率响应分析
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机理-数据融合与残差修正的土石坝渗压预测模型研究
2
作者 黄昊冉 谷艳昌 +2 位作者 陈斯煜 王士军 黄海兵 《水利学报》 北大核心 2025年第3期398-410,共13页
机理模型预测评估土石坝渗流安全性态,物理意义明确、可解释性好,但是预测精度波动性较大。通过麻雀搜索算法(SSA)与径向基函数(RBF)对渗透系数进行反演并构建SSA-RBF渗压预测代理模型,得到模型预测值与残差序列;通过变分模态分解(VMD)... 机理模型预测评估土石坝渗流安全性态,物理意义明确、可解释性好,但是预测精度波动性较大。通过麻雀搜索算法(SSA)与径向基函数(RBF)对渗透系数进行反演并构建SSA-RBF渗压预测代理模型,得到模型预测值与残差序列;通过变分模态分解(VMD)将残差序列进行分解,并通过长短时记忆网络(LSTM)进行训练得到残差序列修正模型;将机理模型与数据驱动模型叠加构建得到SSA-RBF-VMD-LSTM融合模型,并实现对渗压水位准确预测。工程实例表明:本文提出的模型具有较高预测精度,相比于统计模型、LSTM模型和SSA-RBF-LSTM模型,其预测精度提高了89.64%、69.59%、60.45%,且在过程线出现较大幅度变动时,该模型仍能够及时给出准确的预测值,模型稳定性与外推能力较好,具有推广使用价值。 展开更多
关键词 土石坝 代理模型 麻雀搜索算法 变分模态分解 LSTM神经网络 机理-数据驱动融合
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机理-数据混合驱动的气象敏感负荷需求响应潜力评估
3
作者 高攀 秦川 +2 位作者 武思远 王珂 黄奇峰 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期85-92,共8页
为准确评估电网中气象敏感负荷需求响应潜力,提出了一种基于机理-数据驱动方法融合的气象敏感负荷需求响应潜力评估方法。该方法根据数据驱动的双分支神经网络模型估算电网层级的气象敏感负荷功率,基于热力学等值模型建立气象敏感负荷... 为准确评估电网中气象敏感负荷需求响应潜力,提出了一种基于机理-数据驱动方法融合的气象敏感负荷需求响应潜力评估方法。该方法根据数据驱动的双分支神经网络模型估算电网层级的气象敏感负荷功率,基于热力学等值模型建立气象敏感负荷的机理聚合模型,并以聚合功率与估算功率误差最小为目标,采用控制变量法和粒子群优化算法优化确定机理聚合模型的等效参数(温控负荷设备数量、温度设定值等),同时综合考虑用户舒适度与意愿度等因素评估气象敏感负荷需求响应潜力。实例验证结果表明,该方法估算的气象敏感负荷功率与温度具有显著相关性,获得的机理聚合模型等效参数及需求响应潜力与实际情况相符且合理。 展开更多
关键词 气象敏感负荷 机理-数据混合驱动 需求响应潜力 热力学等值模型 聚合建模
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基于数据-机理联合驱动的制冷空调系统故障特征提取方法
4
作者 孙哲 金华强 +3 位作者 李康 顾江萍 黄跃进 沈希 《高技术通讯》 CAS 2023年第7期772-780,共9页
制冷空调系统故障特征提取是系统故障诊断的基础。现有研究常利用端到端的黑箱模型实现自主特征提取,获得的特征不具备物理解析,无法保证其全局应用的可靠性。针对制冷空调系统展开具有明确物理意义的特征提取研究对实现可靠可信故障诊... 制冷空调系统故障特征提取是系统故障诊断的基础。现有研究常利用端到端的黑箱模型实现自主特征提取,获得的特征不具备物理解析,无法保证其全局应用的可靠性。针对制冷空调系统展开具有明确物理意义的特征提取研究对实现可靠可信故障诊断具有重要意义。本文提出一种数据-机理联合驱动的故障特征提取方法,针对动态运行数据复杂多变特性,构建制冷系统基准模型和偏离特性表征策略,实现故障偏离特征的准确提取,并结合热力学机理分析对其进行理论解释。利用ASHRAE RP-1043数据集进行实验验证,获得6类典型故障特征并构建偏离特征矢量表,为故障诊断提供理论基础。 展开更多
关键词 数据-机理联合驱动 故障特征提取 制冷空调系统 深度学习
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考虑恢复力与经济性均衡的配电网移动储能优化配置策略 被引量：35
5
作者 张璐 黄睿 +2 位作者 王照琪 唐巍 陈颖 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期23-31,共9页
近年来风涝等极端自然灾害频发,灾后配电网生命线负荷的持续供电面临严峻挑战。针对台风灾害下配电网灾损难以准确评估、配电网恢复力与经济性难以兼顾的现状,结合台风历史数据与致灾机理,建立了同时考虑台风与暴雨的数据-机理联合驱动... 近年来风涝等极端自然灾害频发,灾后配电网生命线负荷的持续供电面临严峻挑战。针对台风灾害下配电网灾损难以准确评估、配电网恢复力与经济性难以兼顾的现状,结合台风历史数据与致灾机理,建立了同时考虑台风与暴雨的数据-机理联合驱动的台风下配电网故障率模型;针对极端灾害数据少、预测精度低的问题,利用φ散度获得灾害持续时间的条件风险价值(CVaR);将移动储能容量作为决策变量,利用纳什谈判方法构建配电网经济性和恢复力均衡模型,实现了对于恢复力和经济性的综合考虑。通过算例测试验证了所提策略的有效性。 展开更多
关键词 配电网 恢复力 数据-机理联合驱动 移动储能 纳什谈判
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机器学习在滑坡智能防灾减灾中的应用与发展趋势 被引量：30
6
作者 窦杰 向子林 +5 位作者 许强 郑鹏麟 王协康 苏爱军 刘军旗 罗万祺 《地球科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1657-1674,共18页
滑坡灾害易发频发、点多面广、隐蔽性强、危害严重.开展“天‒空‒地‒深”观测一体化的滑坡早期识别、易发性评价及预测预报,对于保障人民生命和财产安全,推进滑坡灾害防治能力现代化具有重要意义.目前,依靠人工解译的滑坡识别耗时耗力,... 滑坡灾害易发频发、点多面广、隐蔽性强、危害严重.开展“天‒空‒地‒深”观测一体化的滑坡早期识别、易发性评价及预测预报,对于保障人民生命和财产安全,推进滑坡灾害防治能力现代化具有重要意义.目前,依靠人工解译的滑坡识别耗时耗力,采用启发式模型的滑坡易发性评价不能较好地探明环境因子之间的非线性关系,基于传统监测数据的滑坡预测预报精度较低.机器学习算法凭借其强大的非线性处理能力及鲁棒性等优势,逐渐广泛应用于滑坡智能防灾减灾中.基于此,本研究系统阐述了机器学习在滑坡灾害早期识别、易发性评价及预测预报等方面的具体应用,综述了多种机器学习算法在上述3个领域中运用的优劣,最终对机器学习在滑坡灾害中未来的发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 滑坡灾害 可解释性机器学习 滑坡演化 知识-数据-机理三驱动 智能防灾减灾 激光雷达 工程地质.
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