基于一类神经网络的视频异常事件检测方法

视频异常事件检测一直是一个具有挑战性的问题,现有的方法往往把视频特征提取和异常检测模型建立两个步骤独立设计,导致方法无法达到最优。针对该问题,设计了一种一类神经网络方法用于视频异常检测。该方法结合了自编码器的逐层数据表示形式能力以及一类分类能力,隐藏层的特征是针对异常检测的特定任务而构建的,从而获得了一个超平面以将所有正常样本与异常样本分开。实验结果表明,提出的方法在PED子集和PED2子集上分别达到了94.9%的帧级AUC和94.5%的帧级AUC,在Subway数据集上实现了80个正确事件检测,证实了该方法在工业和城市环境中的广泛适用性。     

基于时间序列和神经网络的电力设备状态异常检测方法

为进一步提高电力设备异常检测方法对设备信息的利用率,发现更多潜在设备故障,结合大数据分析技术和设备评估技术,提出了一种将时间序列和神经网络相结合用于电力设备状态数据异常检测。首先通过时间序列自回归模型和自组织映射神经网络将连续的电力设备数据离散为单个序列,对时间轴上的状态变量转移概率进行计算,通过状态转移概率和聚类算法快速检测数据异常。通过实验对该方法的有效性进行验证。 结果表明,该方法能快速有效地检测出电力设备的异常状态。     

基于CNN的轴承变工况故障识别系统

为了保证工业机械设备运行安全,避免轴承损伤引起的设备严重损害,实现对机械设备上滚动轴承的变工况故障诊断,设计了基于卷积神经网络的变工况滚动轴承故障诊断系统。该系统使用格拉姆矩阵方法将一维时序数据转换为二维特征图,卷积神经网络训练最大化的学习数据中的特征信息,将训练好的模型部署于LabVIEW编写的上位机中实现实时故障诊断,将所提方法在美国凯斯西储大学轴承数据中心数据集进行实验,实验验证：在美国凯斯西储大学轴承数据集上,所使用的方法变工况下无故障运行数据识别准确率达到99.85%,变工况下综合识别准确率达到91.67%,实验结果表明该方法取得了较为准确的识别效果且具有不错的泛化能力,为变工况下滚动轴承的故障诊断积累了应用经验。     

一种基于对数区间隔离森林的电力调度数据异常检测集成算法

准确的电力调度自动化系统异常检测对电力系统安全稳定运行有重要意义.该系统具有业务种类繁多、业务逻辑交互复杂等特点,带来了调度监测数据维度多、空间分布多样的特性;现有基于机器学习的离线数据异常检测方法,存在对局部异常等特殊异常检测精度与检测效率难以有效兼顾等问题.提出了一种基于对数区间隔离的电力调度数据异常检测方法.针对数据维度之间的分布差异特性,运用马氏距离度量方法,基于每个样本点到数据分布中心的马氏距离,设计了对数区间隔离策略,构建多个子树,并将其整合成对数区间隔离森林异常检测器,筛选出数据集中的异常样本,兼顾检测精度和检测效率.公开数据集和某省级电网调度中心业务数据集作为训练与测试样本,验证了所提方法在异常检测AUC值等综合性能上的先进性及其在实际系统应用中的可行性.     

基于生成式对抗网络的窃电检测数据生成方法EI北大核心CSCD

日益增长的用户侧用电数据为基于数据驱动的窃电检测方法奠定了基础,然而窃电检测数据固有的不平衡性质会影响该类方法的性能。针对窃电检测的数据不平衡问题,提出一种基于Wasserstein生成对抗网络(wasserstein generative adversarialnetwork,WGAN)的窃电样本过采样方法,通过WGAN生成器与判别器的对抗训练,神经网络能够学习到窃电负荷序列难以显式建模的时间相关性,生成与真实窃电样本具有相近分布的合成样本。采用WGAN训练期间生成的多组窃电样本对原始窃电样本进行增强,使用卷积神经网络在多组增强训练集上进行训练,选择在验证集上取得最高AUC值的增强训练集,最后在其上训练分类器实现窃电检测。所提方法在某电力公司提供的真实数据上进行了实验测试,结果表明相比于随机过采样、SMOTE和ADASYN等方法在检出率、误检率、F1测度以及AUC评价指标上有明显提升。     

基于Resinv-Unet的图像特征点检测方法

针对传统特征点检测算法需人为制定检测机制和基于深度学习的特征点检测网络泛化能力不强的问题,引入灰度不变量和残差结构,设计并实现具备像素级特征点检测能力的残差不变量神经网络(residual-invariant neural network, Resinv-Unet)。采用自标注的方式,在真实场景图像数据集的基础上构建用于训练神经网络的数据集。实验结果表明,Resinv-Unet相较于现有的特征点检测算法和特征点检测网络,在真实场景图像上具有更强的泛化能力和鲁棒性,在平均精确度、精确度和召回率上均取得更好的性能指标,其中,平均精确度达到0.715 5、精确度达到0.776 2、召回率达到0.713 7。     

肾透明细胞癌数字病理图像细胞核ISUP分级预测

针对全切片数字病理图像中的肾透明细胞癌进行精准的细胞核分级并改善肾癌的治疗和预后，提出了一种基于多尺度通道信息拼接与融合残差网络的ccRCC病理图像国际泌尿病理学会核分级方法。通过多尺度通道信息拼接将不同阶段的语义信息进行融合，从而在不损失深度信息的同时提取更多的浅层特征，实现更准确的分类效果。实验收集了90例病人的肾组织病理切片，对WSI图像进行裁切和增强后，按照4∶1的比例分成训练集和测试集。在训练集上对CSFNet卷积神经网络模型参数进行迭代优化，并在测试集上验证模型性能。实验结果表明，提出的CSFNet模型鉴别ISUPⅠ级、ISUPⅡ级、ISUPⅢ级和正常病理图像的宏平均AUC与微平均AUC分别为0.975 8和0.979 4,准确率为88.00%,精确率为88.36%,召回率为86.67%,F1分数为87.32%,且优于其他主流的分类网络模型，因此，本文所提出的肾透明细胞癌病理图像ISUP细胞核分级模型有良好的诊断效能，具有潜在的临床应用价值。     

基于对齐自编码器的变压器声音异常检测研究

为了实现变压器异常声音的快速准确检测,减少人工采集和标注异常声信号的不便,提出了一种对齐自编码器模型。首先,对训练集和测试集应用了不同的分帧方式,训练集采用重叠分帧,便于提取完整的特征,测试集采用非重叠分帧,提高了检测速度;其次提出混合的激活函数取代单一的激活函数,再采用胡伯损失替代常用的均方误差,减少了迭代次数,增加了模型的鲁棒性;最后提出序列对齐方法来构造对齐自编码器,利用三电平削波和相关性计算来估计预测序列相对测试序列的延时,通过反向延时补偿预测序列来让两种序列对齐,进而提高了预测精度。试验结果表明,对齐自编码器提高了异常声音检测的精度和速度,检测的各项评分指标都达到了95%以上,能够为工程应用提供很好的参考。     

基于生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测

针对网络入侵检测领域存在检测准确率低的问题,研究异常流量样本少和分类器性能不佳时的入侵检测模型,提出一种基于改进生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测模型。改进生成对抗网络通过学习异常流量样本的分布特性,生成具有特定标签的人工异常流量样本;融合卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络提取攻击流量的时空融合特征,利用注意力机制对时空融合特征进行加权,构建混合时空神经网络对网络流量进行分类预测。在UNSW-NB15数据集上对所提模型进行仿真实验,准确率和F1分数分别为92.93%和94.81%,表明所提模型能够有效改善原始数据集中的类别不平衡性问题,提高对异常流量样本的检测能力和网络入侵的检测准确率。     

基于重加权策略平衡损失与LSTM的窃电行为检测研究

窃电行为是导致电能损失与电力企业经济效益降低的重要原因。针对窃电问题,提出了一种基于有效数量加权策略的损失函数,改善数据集分布不均衡导致训练模型泛化性能下降的问题;基于该策略,设计了基于长短期神经网络的时间序列分类模型,用于用户日用电量的窃电行为检测任务;采用用户日用电量真实数据进行实验测试,结果表明基于有效数量的加权策略可一定程度解决数据集不平衡导致的模型泛化性下降问题。与现有方法相比,所提方法在精确度上有所提高,对窃电行为检测具有有效性与可行性。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

电解铝整流系统建模与稳流协调控制策略

介绍了大功率直流电解铝供电系统结构,建立了包括电解槽负载模型、饱和电抗器（ＳＲ）模型以及有载调压变压器（OLTC）的整流系统模型,提出了稳流协调控制策略：OLTC可对系列电流进行离散性的粗调,SR可在一定范围内实现对系列电流的连续性微调,两者结合能有效地解决机组投入与退出、阳极效应发生等大扰动下的稳流精确控制问题。基于电磁暂态分析软件包（ＥＭＴＤＣ）搭建了6机组整流系统,对网侧电压波动、负荷波动等工况进行了仿真分析,仿真结果表明：所提协调控制策略能保持直流系统处于最佳的运行状态,可实现电解铝生产过程中电流的平稳。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算

扩展卡尔曼滤波法(EKF)被认为是一种精度较高的电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算法,但是观测方程误差会对SOC估算结果带来影响。对EKF滤波过程进行改进,根据观测方程的误差对原EKF滤波过程增设动态卡尔曼增益修正系数,提出基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算法。仿真结果表明EKF法可以有效克服SOC初始值不准确所造成的估算误差,动态卡尔曼增益修正系数可以进一步减小由于观测方程误差造成的SOC估算误差,使估算误差保持在5%之内。     

多ARM协同架构的智能合并单元设计

为降低合并单元设备成本、增强其智能化和通用化特性,利用多ARM（高级精简指令集处理器）并行处理的优势来构建智能合并单元。采用灵活的模块化方式来进行总体架构的设计,通过光纤接口方式与其他智能电子设备建立基于快速以太网的双向通信,遵循IEC 61850通信标准进行采样值报文和GOOSE报文的高速网络化传输。结合数据处理和报文传输的要求,详细阐述了采样控制和开入开出控制等核心部分的软件处理流程。采样值及GOOSE传输等相关测试结果表明,该智能合并单元工作可靠而稳定,可满足智能变电站中合并单元在实时性强、可靠性高、通信流量大等方面的要求。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products