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基于改进Att-LSTNet与无迹粒子滤波融合的主动配电网预测辅助状态估计被引量：5: 2024年; 针对传统的无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)存在不准确的新息向量及未知的量测噪声协方差矩阵导致估计精度低的问题,提出一种改进Att-LSTNet与UPF融合的主动配电网预测辅助状态估计(forecasting-aided state estimation,FASE)方法。首先,采用引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)对支持向量回归(support vector regression,SVR)的关键参数进行优化处理,利用历史数据建立GSA-SVR模型,并将其引入至Att-LSTNet模型的输出层,构建一种增强预测模型。然后,利用UPF中的新息向量来训练该模型,并结合孤立森林算法和箱线图法对原始新息向量进行监控和修正。最后,针对量测噪声协方差矩阵未知的情况,结合修正后的新息向量和UPF计算出未知量测噪声协方差矩阵,并进行状态估计。基于IEEE33与IEEE118节点标准配电系统的算例结果表明,所提出的方法在估计精度、泛化能力和鲁棒性等方面具有优越性。; 王玥于越金朝阳; 关键词：SVR

基于改进Crossformer伪量测构建的主动配电网预测辅助状态估计方法: 2025年; 为了解决高比例分布式电源(distributed generation,DG)大规模并网后实时量测数目缺失、传统预测辅助状态估计方法(forecasting-aided state estimation,FASE)估计精度有限等问题,提出了基于改进Crossformer伪量测构建的主动配电网FASE方法。首先,基于最大信息系数法(maximal information coefficient,MIC)筛选出高相关性的输入特征,提高预测模型的精度;然后,通过全变差正则化技术(total variation regularized,TV)优化鲁棒主成分分析法(robust principal component analysis,RPCA),构建TRPCA层,并将其嵌入到Crossformer中,以填补Crossformer无法有效处理非高斯噪声的空白;最后,利用改进的预测模型进行超短期负荷预测,经潮流计算得到节点伪量测,在量测不足情况下补全缺失数据,并结合扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)进行状态估计。在IEEE 33节点和IEEE 118节点标准配电网上进行仿真测试,结果表明所提方法在估计精度和鲁棒性等方面具有一定优势,可为主动配电网FASE提供参考。; 王玥于越郭嘉辉金朝阳; 关键词：扩展卡尔曼滤波器

mariner转座子pKKma的序列分析及转座性能: 2015年; 【目的】本研究针对携带mariner转座子的质粒pKKma,进行序列分析和功能注释。【方法】根据已知序列设计引物测定质粒序列。构建转座子突变文库,分析转座子转座效率。【结果】序列分析发现,质粒pKKma全长6879 bp,具有7个开放阅读框。其中,阅读框ORF6编码mariner转座酶(348 aa),属于mariner转座子Himar1转座酶的C9变种;pKKma有2个相同的27 bp的反向重复序列(inverted terminal repeats);阅读框ORF7为庆大霉素抗性基因aacC 1,位于转座子反向重复序列之间,与其它mariner转座子可转移序列比对发现,覆盖率仅为2.0%-47.7%,相应同源程度为3.2%-99.7%,可转移序列具有较大差异。转座效率分析显示,该转座子对于粘质沙雷氏菌的转座效率为(3.1×10-4)-(4.8×10-4),对于弗氏柠檬酸菌的转座效率为(1.3×10-3)-(1.7×10-3)。【结论】质粒pKKma携带一种新的mariner转座子,可在多种细菌中构建转座子文库,研究细菌基因的功能。; 张翠坤石礼涛于越杨洪江; 关键词：测序功能注释

考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测被引量：10: 2024年; 针对配电网短期负荷预测受到众多复杂天气特征等随机不确定性因素影响,以及传统预测模型难以有效分析不同特征序列之间的相关性等问题,提出一种考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测方法。首先,提出多变量快速最大信息系数(multi-variable rapid maximal information coefficient,MVRapidMIC)提取相关性高的天气特征序列。其次,引入探索性因子分析法(exploratory factor analysis,EFA),对高相关性特征序列进行降维处理。最后,将维度分段(dimension-segment-wise,DSW)机制和两阶段注意力(two-stage attention,TSA)机制与Informer模型结合,提高预测模型对不同特征序列相关性的分析能力。通过DTU 7K 47节点实际配电网的历史负荷数据开展仿真测试,验证所提方法的预测精度、鲁棒性和时效性。; 于越葛磊蛟金朝阳王玥丁磊; 关键词：配电网短期负荷预测

考虑小样本不平衡的主动配电网预测辅助鲁棒状态估计被引量：4: 2024年; 为了解决主动配电网状态估计中数据集的小样本不平衡问题,提出了基于改进少数过采样技术(synthetic minorityoversamplingtechnique,SMOTE)的Prophet和粒子滤波(particlefilter,PF)的主动配电网预测辅助鲁棒状态估计方法(robust forecasting-aided state estimation, FASE),对主动配电网进行状态估计。首先,针对主动配电网小样本不平衡问题,基于主动配电网的数据特征构建哈希函数,提出利用哈希函数对Borderline-SMOTE+Tomek-Links算法进行优化的方法,处理主动配电网数据集。然后,针对主动配电网海量数据量、分布式能源的出力随机变化等特点,将Prophet预测模型用于主动配电网状态估计,提出了一种基于Prophet-PF的鲁棒FASE方法,达到快速、准确地估计主动配电网状态的目的。最后以IEEE 118节点标准配电网和DTU 7k 47实际配电系统为测试系统进行仿真,结果表明所提方法具有较高的精度和鲁棒性,为主动配电网状态估计提供相应参考。; 于越丁磊金朝阳; 关键词：哈希函数 PROPHET 粒子滤波

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于越