人工智能與電氣應(yīng)用

目錄
第一部分 理論篇
第1章 人工智能技術(shù) 3
1.1 人工智能技術(shù)簡介 3
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3
1.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 3
1.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) 5
1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8
1.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 8
1.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) 8
1.3.3 幾種典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 10
1.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 13
1.4.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 13
1.4.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) 13
1.4.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層 14
1.4.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)優(yōu)化 15
1.4.5 長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 16
1.5 生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 17
1.5.1 生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 17
1.5.2 生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練原理 18
1.5.3 生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典模型 19
1.5.4 生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價(jià)指標(biāo) 21
1.5.5 其他類型的生成模型 22
1.6 圖網(wǎng)絡(luò) 23
1.6.1 圖的簡介 23
1.6.2 圖數(shù)據(jù)應(yīng)用場景 23
1.6.3 圖嵌入 25
1.6.4 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 26
1.7 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 31
1.7.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念 31
1.7.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法介紹 32
1.7.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境 34
1.7.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 35
參考文獻(xiàn) 35
第二部分 基于人工智能的故障診斷技術(shù)
第1章 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)機(jī)葉片覆冰故障檢測 39
1.1 應(yīng)用背景 39
1.2 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)機(jī)葉片覆冰故障檢測整體框架 40
1.3 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)機(jī)葉片覆冰故障檢測方法 41
1.3.1 數(shù)據(jù)處理 41
1.3.2 特征提取 41
1.3.3 算法簡介 42
1.4 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)機(jī)葉片覆冰故障檢測整體模型與算例分析 45
1.4.1 算例背景 46
1.4.2 算例分析 46
1.4.3 對比分析 48
1.5 本章小結(jié) 49
參考文獻(xiàn) 49
第2章 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組機(jī)械故障智能辨識與診斷 51
2.1 風(fēng)電機(jī)組智能辨識與診斷需求 51
2.2 風(fēng)電機(jī)組故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀與趨勢 53
2.2.1 風(fēng)電機(jī)組故障診斷主要方式與檢測信號 53
2.2.2 風(fēng)電機(jī)組機(jī)械振動(dòng)信號檢測與分析方法 54
2.2.3 風(fēng)電機(jī)組機(jī)械故障辨識與診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢 55
2.3 風(fēng)電機(jī)組軸承故障機(jī)理特性分析 56
2.3.1 軸承部件分布與結(jié)構(gòu)特征 56
2.3.2 軸承部件失效原因分析 57
2.3.3 軸承部件故障信號特征 58
2.4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷 59
2.4.1 基于CNN的故障辨識和診斷流程 59
2.4.2 算例應(yīng)用與結(jié)果分析 62
2.5 基于多標(biāo)簽分類的風(fēng)電機(jī)組軸承復(fù)合故障診斷 68
2.5.1 軸承部件復(fù)合故障與診斷 68
2.5.2 基于多標(biāo)簽分類的診斷方法 68
2.5.3 算例應(yīng)用與結(jié)果分析 71
2.6 本章小結(jié) 73
參考文獻(xiàn) 73
第3章 基于深度學(xué)習(xí)的柔直線路故障測距 76
3.1 高壓直流輸電線路行波分析 77
3.1.1 行波的產(chǎn)生和傳播 77
3.1.2 行波的折反射 77
3.2 基于堆疊式自編碼器的柔直線路故障測距 78
3.2.1 堆疊式自編碼器 78
3.2.2 基于SAE的故障測距 79
3.2.3 SAE參數(shù)選取 80
3.2.4 仿真結(jié)果 81
3.2.5 對比分析 84
3.3 基于堆疊式降噪自編碼器的柔直線路故障測距 85
3.3.1 堆疊式降噪自編碼器 85
3.3.2 基于SDAE的故障測距 85
3.3.3 SDAE參數(shù)選取 86
3.3.4 仿真結(jié)果 86
3.3.5 對比分析 92
3.4 本章小結(jié) 93
參考文獻(xiàn) 93
第4章 基于脈沖神經(jīng)膜計(jì)算模型的電網(wǎng)故障診斷 95
4.1 脈沖神經(jīng)膜計(jì)算基礎(chǔ) 95
4.1.1 脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)模型 95
4.1.2 模糊推理實(shí)數(shù)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng) 96
4.2 脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)電網(wǎng)故障診斷 100
4.2.1 基于脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的電網(wǎng)故障診斷框架 100
4.2.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治?100
4.2.3 可疑故障元件分析 101
4.2.4 可疑故障元件模糊推理實(shí)數(shù)脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)建模 101
4.2.5 模糊推理 104
4.2.6 電網(wǎng)故障診斷案例分析 106
4.3 本章小結(jié) 108
參考文獻(xiàn) 108
第5章 基于深度學(xué)習(xí)的電力設(shè)備圖像識別 110
5.1 引言 110
5.2 電力設(shè)備圖像分析與處理 110
5.2.1 圖像采集 110
5.2.2 圖像處理 110
5.3 電力設(shè)備的圖像識別技術(shù)研究 115
5.3.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類與檢測研究 115
5.3.2 基于深度學(xué)習(xí)的電力設(shè)備圖像識別技術(shù)應(yīng)用 122
5.4 本章小結(jié) 128
參考文獻(xiàn) 128
第6章 基于深度學(xué)習(xí)的輸電線路部件視覺檢測 130
6.1 絕緣子視覺檢測 130
6.1.1 基于深度特征表達(dá)的絕緣子紅外圖像定位方法 130
6.1.2 基于R-FCN的航拍巡線絕緣子檢測方法 132
6.1.3 基于候選目標(biāo)區(qū)域生成的絕緣子檢測方法 136
6.1.4 基于Mask R-CNN的輸電線路絕緣子掉片檢測方法 139
6.1.5 基于深度特征表達(dá)的絕緣子表面缺陷分類方法 140
6.2 導(dǎo)地線視覺檢測 142
6.3 金具視覺檢測 144
6.3.1 防震錘檢測 144
6.3.2 間隔棒檢測 145
6.3.3 線夾檢測 147
6.4 螺栓視覺檢測 149
6.5 本章小結(jié) 150
參考文獻(xiàn) 150
第三部分 基于人工智能的模式識別和預(yù)測技術(shù)
第1章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電力指紋負(fù)荷識別技術(shù) 153
1.1 技術(shù)產(chǎn)生背景 153
1.1.1 電網(wǎng)感知的內(nèi)涵 153
1.1.2 識別是能源互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ) 154
1.1.3 當(dāng)前識別技術(shù)存在的問題 155
1.2 電力指紋定義與內(nèi)涵 156
1.2.1 電力指紋技術(shù)的定義 156
1.2.2 基于電力指紋的五大識別 158
1.2.3 電力指紋的優(yōu)勢 159
1.3 電力指紋關(guān)鍵技術(shù) 159
1.3.1 信號特征分析技術(shù) 159
1.3.2 數(shù)據(jù)特征分析技術(shù) 161
1.3.3 相關(guān)識別算法 161
1.4 家用電器電力指紋研究 162
1.4.1 家用電器的主要分類 162
1.4.2 不同電器建模與數(shù)據(jù)分析 163
1.4.3 家用電器的類型識別研究 164
1.5 電力指紋應(yīng)用場景 165
1.5.1 相關(guān)應(yīng)用技術(shù) 165
1.5.2 安全用電實(shí)例 166
1.6 本章小結(jié) 168
參考文獻(xiàn) 169
第2章 基于用電行為特征重要度聚類的居民負(fù)荷預(yù)測 170
2.1 居民負(fù)荷時(shí)域波動(dòng)性分析 171
2.1.1 居民智能電表數(shù)據(jù)集 171
2.1.2 居民負(fù)荷時(shí)域波動(dòng)特性分析 171
2.1.3 負(fù)荷波動(dòng)對聚類結(jié)果的影響 172
2.2 *優(yōu)特征重要度聚類 173
2.2.1 基于RReliefF的特征重要度分析 173
2.2.2 FI聚類實(shí)現(xiàn) 173
2.2.3 FI-SDCKM實(shí)用性 175
2.3 負(fù)荷預(yù)測模型 176
2.3.1 基于隨機(jī)森林的負(fù)荷預(yù)測 176
2.3.2 構(gòu)建特征集合 177
2.3.3 滾動(dòng)預(yù)測模型中RF的預(yù)測精度 177
2.4 負(fù)荷預(yù)測結(jié)果 178
2.4.1 預(yù)測模型比較 178
2.4.2 工作日和非工作日預(yù)測結(jié)果 179
2.5 本章小結(jié) 180
參考文獻(xiàn) 180
第3章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)可靠性評估技術(shù) 183
3.1 概述 183
3.1.1 基本概念和必要性 183
3.1.2 配電網(wǎng)可靠性評估的基本原理 184
3.1.3 挑戰(zhàn)與機(jī)遇 188
3.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的可靠性評估框架 190
3.2.1 傳統(tǒng)的可靠性評估框架 190
3.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可靠性評估框架 190
3.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的元件可靠性建模 192
3.3.1 影響因子選擇 192
3.3.2 特征優(yōu)選與集成學(xué)習(xí)模型 193
3.4 基于感知機(jī)的系統(tǒng)狀態(tài)評估 195
3.4.1 感知機(jī)模型 195
3.4.2 可靠性建模 196
3.4.3 基于感知機(jī)的系統(tǒng)狀態(tài)評估 197
3.5 基于感知機(jī)的配電網(wǎng)可靠性評估 198
3.5.1 可靠性評估算法 198
3.5.2 可靠性指標(biāo)建模 200
3.5.3 測試算例 201
3.6 結(jié)論與展望 203
3.6.1 結(jié)論 203
3.6.2 展望 203
參考文獻(xiàn) 204
第4章 基于深度學(xué)習(xí)的微網(wǎng)互動(dòng)需求響應(yīng)特性封裝與預(yù)測 205
4.1 微網(wǎng)互動(dòng)響應(yīng)特性的深度學(xué)習(xí)封裝與優(yōu)化運(yùn)行機(jī)制 205
4.2 微網(wǎng)互動(dòng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的特性挖掘與樣本增量 206
4.2.1 非參數(shù)核密度估計(jì)的微網(wǎng)互動(dòng)數(shù)據(jù)特性挖掘 206
4.2.2 拉丁超立方抽樣的數(shù)據(jù)樣本增量 209
4.2.3 互動(dòng)數(shù)據(jù)場景的聚類識別與分類 211
4.3 微網(wǎng)互動(dòng)響應(yīng)行為的深度學(xué)習(xí)封裝方法 213
4.3.1 深度學(xué)習(xí)的微網(wǎng)互動(dòng)特性封裝 213
4.3.2 對比算法 214
4.3.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的微網(wǎng)互動(dòng)響應(yīng)特性封裝和預(yù)測流程 215
4.4 算例分析與驗(yàn)證 216
4.4.1 不含儲能裝置的微網(wǎng)互動(dòng)特性行為封裝與結(jié)果分析 216
4.4.2 含儲能裝置的微網(wǎng)互動(dòng)特性行為封裝與結(jié)果分析 221
4.4.3 深度學(xué)習(xí)的微網(wǎng)互動(dòng)特性學(xué)習(xí)收斂性和敏感性分析 223
4.5 本章小結(jié) 225
參考文獻(xiàn) 225
第5章 基于人工智能的電力點(diǎn)功率預(yù)測和區(qū)間預(yù)測技術(shù) 227
5.1 基于S-BGD和梯度累積策略的改進(jìn)深度學(xué)習(xí)光伏出力預(yù)測方法 227
5.1.1 引言 227
5.1.2 傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法 228
5.1.3 改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法 228
5.1.4 基于深度學(xué)習(xí)的光伏出力預(yù)測方法 230
5.1.5 基于深度學(xué)習(xí)的光伏出力預(yù)測方法實(shí)例 232
5.1.6 結(jié)論 236
5.2 基于改進(jìn)混沌時(shí)間序列的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法 236
5.2.1 引言 236
5.2.2 基于傳統(tǒng)混沌時(shí)間序列的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法 237
5.2.3 基于蟻群聚類算法和支持向量機(jī)的改進(jìn)風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法 238
5.2.4 風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測性能評價(jià)指標(biāo) 240
5.2.5 算例分析 241
5.2.6 結(jié)論 245
5.3 基于改進(jìn)權(quán)值優(yōu)化模型的光伏功率區(qū)間預(yù)測 245
5.3.1 引言 245
5.3.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)