【摘 要】
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随着实际环境中实时传感器数据的增加,定位异常情况变得越来越困难.同时,在基于图像的异常检测领域,生成对抗网络因其能够对复杂的高维图像分布进行建模而得到发展.为了能够精准快速地定位光伏发电系统中光伏逆变器的异常,提出了一种新的基于GAN的异常检测和定位框架.并将多变量时间序列利用角场转换为一系列二维图像,以此利用编码器和解码器的结构.特别是在一系列图像中采用卷积长短期记忆网络的编码器,保证了对每个时间序列数据的时间信息以及各变量之间的相关信息进行提取.最后通过执行异常评分函数来检测和定位异常,并通过相关实验
【机 构】
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宁夏大学信息工程学院,宁夏银川 750021
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随着实际环境中实时传感器数据的增加,定位异常情况变得越来越困难.同时,在基于图像的异常检测领域,生成对抗网络因其能够对复杂的高维图像分布进行建模而得到发展.为了能够精准快速地定位光伏发电系统中光伏逆变器的异常,提出了一种新的基于GAN的异常检测和定位框架.并将多变量时间序列利用角场转换为一系列二维图像,以此利用编码器和解码器的结构.特别是在一系列图像中采用卷积长短期记忆网络的编码器,保证了对每个时间序列数据的时间信息以及各变量之间的相关信息进行提取.最后通过执行异常评分函数来检测和定位异常,并通过相关实验证明了此方法在实际光伏逆变器数据异常检测任务中的有效性.
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为实现光伏电站功率输出最大化以及功率输出与调频(FR)信号之间的功率偏差最小化,提出了一种新型光伏电站最优阵列重构(OAR)模型.为快速获取最优Pareto前沿,采用了一种寻优性能高效的多目标黑猩猩优化器(MOBO).采用了一种多准则妥协解排序法(VIKOR)的决策方法,从所获取的Pareto前沿中确定最佳折衷解.为验证所提出的OAR多目标优化的有效性,在局部阴影条件(PSC)下,对10×10的网状结构(TCT)PV阵列进行了固定FR信号和时变FR信号的两个案例研究.仿真结果表明,与无优化相比,所提方法可
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