检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统自动化 2018年第19期42卷 57-63,183页

作者：蒋宇陈星莺余昆廖迎晨谢俊河海大学能源与电气学院江苏省南京市210098 国网江苏省电力有限公司江苏省南京市210024

随着风能发电电源并网装机容量的不断升高,风电的强随机性迫使日前发电计划需要购买大量的发电备用,造成全系统发电经济性恶化。在分析风电功率时变预测不确定性的基础上,提出了计及日内现货市场滚动交易的两阶段带补偿鲁棒优化方法。... 详细信息

随着风能发电电源并网装机容量的不断升高,风电的强随机性迫使日前发电计划需要购买大量的发电备用,造成全系统发电经济性恶化。在分析风电功率时变预测不确定性的基础上,提出了计及日内现货市场滚动交易的两阶段带补偿鲁棒优化方法。通过在第一阶段日前优化过程中计及日内滚动交易偏差电力的预期,降低了日前发电计划中的备用总需量;对于第二阶段日内调整电力大小的求解,采用了高精度的预测模型,以提升系统发电经济性。最后通过对比分析算例验证了所提方法的正确性和有效性。

关键词：预测不确定性日前发电计划电力市场鲁棒优化随机机组组合

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气候变暖影响下黄河源区潜在蒸发量预测不确定性研究

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人民黄河 2024年第5期46卷 50-55页

作者：殷晖白福青马金辉田浩翔浙江水利水电学院建筑工程学院浙江杭州310018

蒸发是连接地表能量平衡和水量平衡的重要纽带,高寒区蒸发量对气候变暖尤为敏感。然而,高寒区蒸发预测存在大量不确定因素,其造成流域水文循环变化规律分析、水资源管理面临严峻挑战。因此,以属于高寒区的黄河源区为例,利用5种物理机制... 详细信息

蒸发是连接地表能量平衡和水量平衡的重要纽带,高寒区蒸发量对气候变暖尤为敏感。然而,高寒区蒸发预测存在大量不确定因素,其造成流域水文循环变化规律分析、水资源管理面临严峻挑战。因此,以属于高寒区的黄河源区为例,利用5种物理机制不同的蒸发计算模型(P-M、Har、J-H、Mak和P-T)理清模型不确定性对流域潜在蒸发量预测结果的影响;通过耦合蒸发计算模型、GCMs模型、RCPs模型,探究多源不确定性对未来不同时期(近期、中期和远期)潜在蒸发量预测结果不确定性的影响,并利用方差分析方法量化评估各因素独立及交互作用对潜在蒸发量预测结果不确定性的贡献。结果表明:基于太阳辐射和气温的潜在蒸发量模型获得的潜在蒸发量明显大于基于物理机制P-M模型获得的潜在蒸发量,其差值约为150 mm;RCPs不确定性是导致蒸发预测结果不确定性的主导因素,占比高达65%,且多种不确定性因素的交互作用对蒸发预测结果不确定性的贡献在春、冬季节尤为突出。

关键词：气候变暖潜在蒸发量预测不确定性黄河源区

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基于预测不确定性的卷积神经网络模型鲁棒性评估

基于预测不确定性的卷积神经网络模型鲁棒性评估

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作者：苏记柱北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,深度学习技术在解决实际问题中发挥了重要作用,为人工智能领域的发展带来了重大突破。然而经研究表明,训练良好的深度学习模型易受到对抗样本的攻击,模型的鲁棒性仍面临巨大的挑战。鲁棒性反映了模型在各种正常和异常输入下的稳... 详细信息

近年来,深度学习技术在解决实际问题中发挥了重要作用,为人工智能领域的发展带来了重大突破。然而经研究表明,训练良好的深度学习模型易受到对抗样本的攻击,模型的鲁棒性仍面临巨大的挑战。鲁棒性反映了模型在各种正常和异常输入下的稳定程度,尤其在安全攸关领域,对模型鲁棒性进行评估有助于更好地发现模型的缺陷,进一步提高模型的稳定性。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）作为典型的深度学习网络结构,在图像识别领域同样会受到对抗样本的威胁。围绕CNN模型的鲁棒性,本文创新性地基于预测不确定性指标提出CNN模型鲁棒性的评估方法,并在研究不确定性指标特性时,发现其可进一步用于测试数据生成。具体贡献如下:（1）为验证预测不确定性指标用于CNN模型鲁棒性评估的可行性,本文结合D-S证据理论可用于不确定性推理和决策的特点,对CNN分类器进行重构。接着根据重构模型在证据推理时得到的信息冲突值和信息无效度两个不确定性指标设计并进行实验。实验表明,不确定性指标可用于度量模型的性能表现,为后续使用预测不确定性评估CNN模型的鲁棒性奠定了基础。（2）通过分析信息冲突值随扰动强度的变化关系,本文创新性地提出两个鲁棒性评估指标,即冲突上限Δ6)6)88)8)8)8)8))和冲突下限Δ6)6)88)4)4)4)4)),并给出了CNN模型鲁棒性评估框架设计。同时,使用多个数据集对不同模型进行评估实验,实验表明所提出的冲突鲁棒性指标有效,可用于评估CNN模型的鲁棒性。（3）由于当前基于对抗性的测试数据生成方法仅仅考虑了CNN模型的结构和参数,并未考虑到样本特征之间的冲突和测试充分性,本文提出了一种新的测试数据生成方法—Deep Conflict。该方法以求解最大化样本特征之间的冲突值以及神经元覆盖率的联合优化问题为目标,通过不断对原始图像进行变异来生成测试数据。实验表明,生成的测试数据具有较高的质量,在视觉上仍然接近原始图像,并且Deep Conflict在生成测试数据数量方面优于DLFuzz,在增加神经元覆盖率提高测试充分性方面优于FGSM和CW方法。

关键词：卷积神经网络鲁棒性预测不确定性对抗样本神经元覆盖率

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考虑风光荷预测不确定性的配电网日前优化调度

考虑风光荷预测不确定性的配电网日前优化调度

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作者：杨志莹华北水利水电大学

学位级别：硕士

随着世界大力发展清洁能源，风光场站也被接入配电网向用户输送电能，但风电、光伏输出的功率本身具有一定的波动性，在接入配电网时风光功率的不确定性耦合了负荷的不确定性会对配电网的安全性和经济性产生较大的影响，但在以往的研究... 详细信息

随着世界大力发展清洁能源，风光场站也被接入配电网向用户输送电能，但风电、光伏输出的功率本身具有一定的波动性，在接入配电网时风光功率的不确定性耦合了负荷的不确定性会对配电网的安全性和经济性产生较大的影响，但在以往的研究中构建的配电网调度模型都是确定性模型，并没有考虑到风光荷的不确定性，以及在对模型求解时传统的求解算法会遇到陷入局部最优的问题，因此，针对这些问题，本文对考虑风光荷预测不确定性的配电网调度模型以及求解算法展开研究。本文主要工作如下所示：　　针对不同场景下的风光功率短期预测，通过研究影响风电、光伏发电的主要气象条件，构建映射能力更强的预测模型，并通过优化算法优化预测模型中的参数，提升预测模型的预测精度。算例结果表明，该模型与对比的其他模型相比，在不同的场景下预测精度均有一定的提升。　　针对风光功率短期预测的不确定性，基于概率论的理论建立分析模型，该模型被用来对风光不同场景下的预测功率进行不确定性分析，针对用来评估风光功率预测不确定性的置信区间宽窄问题，基于概率论的知识构建置信区间宽窄优化模型。仿真结果表明，不同场景下的风光预测功率的不确定性不同，相同置信水平以及相同覆盖率下，置信区间越窄不确定性越小;相同置信水平下，经过优化之后的置信区间比优化之前的置信区间宽度更小。　　针对耦合了风光功率短期预测不确定性的配电网日前经济调度模型建模以及求解算法问题，研究考虑电源波动性的配电网调度模型以及各种优化算法的内在机制，建立采用备用容量机制的调度模型和奖励机制的求解算法。通过仿真证明了该模型的可行性以及该算法出色的求解性能。　　针对耦合了源荷三重不确定性的电网安全调度问题，研究恶劣场景下电网的稳定性调度问题、多重不确定性耦合下的电网运行机理，建立分阶段调度模型，通过仿真证明了构建的模型能够提高配电网的电压稳定性。

关键词：配电网优化调度风光功率预测不确定性

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基于预测不确定性的对抗防御方法研究

基于预测不确定性的对抗防御方法研究

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作者：陈思宏深圳大学

学位级别：硕士

当前,深度学习模型已被广泛应用于生活的各大领域,其中包括自动驾驶、人脸识别等重要领域。然而,对抗样本的出现给深度学习模型的广泛部署带来了巨大的安全隐患。如何降低对抗样本对模型的影响,提高模型的对抗鲁棒性已成为当前研究的重... 详细信息

当前,深度学习模型已被广泛应用于生活的各大领域,其中包括自动驾驶、人脸识别等重要领域。然而,对抗样本的出现给深度学习模型的广泛部署带来了巨大的安全隐患。如何降低对抗样本对模型的影响,提高模型的对抗鲁棒性已成为当前研究的重要方向。而不确定性作为机器学习领域中的一个重要研究话题,在各大研究领域都有广泛应用。本文将围绕对抗鲁棒性的提高,聚焦图像分类领域,利用预测不确定性研究对抗防御方法。主要工作如下:1.提出基于预测不确定性的对抗防御方法:以交叉熵为损失函数的深度神经网络在各种任务上都取得了优秀的性能。但交叉熵损失函数训练得到的模型对抗鲁棒性不足。本文从预测不确定性出发,研究交叉熵损失函数所得模型无法有效抵抗对抗攻击的原因,通过实验得到预测不确定性与对抗鲁棒性的关系,并以简单平面上的仿真实验验证猜想。在此基础上,提出一种基于预测不确定性的对抗防御方法,该方法通过增大模型的预测不确定性以提高模型的对抗鲁棒性。2.提出基于置信度自适应及预测不确定性的对抗防御方法:认证鲁棒性的防御方法通常提出一个正则项,通过该正则项完善模型使模型鲁棒性提高。但现有的方法在正则项系数的设置上,通常是以大量的消融实验确定最佳的参数设置,需要耗费大量时间,且模型的性能对参数的依赖极高,不恰当的正则项系数将严重影响模型性能。针对上述问题,本文在第一个工作的基础上,探索置信度自适应在该方法中的应用,提出一种基于置信度自适应及预测不确定性的对抗防御方法,充分利用模型的置信度使模型学习到的特征分布更加理想,实验结果显示该方法在第一个工作基础上进一步提高了模型对抗鲁棒性。3.提出基于快速对抗训练的多出口网络防御方法:对抗训练是当前主流的对抗防御方法之一,其中PGD对抗训练模型是当前最优秀的方法之一,但由于其生成对抗样本时的迭代设置,其计算时间远大于普通训练。本文第三部分聚焦于解决第一个工作对抗鲁棒性不足、第二个工作训练时间过长的问题,研究基于单步攻击的快速对抗训练在多出口网络中的应用。本章首先分析多出口网络能降低对抗扰动影响的原因。其次,由于快速对抗训练经常伴随着灾难性过拟合现象,本文探索如何在多出口网络中缓解灾难性过拟合,提出一种基于快速对抗训练的多出口网络防御方法。该方法仅需要PGD对抗训练1/2至1/3的时间训练模型,并具有与PGD对抗训练模型相当甚至更高的对抗鲁棒性,在训练时间及对抗鲁棒性之间取得平衡。

关键词：对抗防御对抗鲁棒性对抗样本预测不确定性多出口网络

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考虑预测不确定性的微电网实时控制策略研究

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四川电力技术 2024年第1期47卷 22-27,58页

作者：李龙胜冯文韬潘可佳郑言蹊邓冰妍景致远国网四川省电力公司信息通信公司四川成都610041 电子科技大学机械与电气工程学院四川成都611731

风能、光伏等可再生能源的高比例并网成为了缓解全球能源危机的一项重要措施。然而,可再生能源实时出力中的间歇性和波动性给系统的安全性带来了一定的挑战。为了在提高可再生能源利用率的同时保证系统安全性,提出了一种基于深度强化学... 详细信息

风能、光伏等可再生能源的高比例并网成为了缓解全球能源危机的一项重要措施。然而,可再生能源实时出力中的间歇性和波动性给系统的安全性带来了一定的挑战。为了在提高可再生能源利用率的同时保证系统安全性,提出了一种基于深度强化学习(DRL)算法的运行优化实时调度模型。首先,构建了负荷预测模型实现负荷预测和高斯混合模型拟合预测误差;其次,考虑系统各节点的约束条件,以系统运行成本和安全运行作为优化目标,建立相应优化模型;然后,将优化问题转化为马尔可夫决策过程,并采用双延迟深度确定性策略梯度算法求解;最后,利用DRL算法的环境交互机制和策略自由探索,获得联合调度策略的最优结果。实验结果表明,所提方法具有良好的适应性,并且可以进行在线实时调度。

关键词：预测不确定性深度强化学习实时控制

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基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计

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电网技术 2013年第1期37卷 242-247页

作者：王铮王伟胜刘纯冯双磊中国电力科学研究院北京市海淀区100192

以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,... 详细信息

以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,可有效识别不同特性预测误差。采用非参数回归方法拟合误差概率密度分布,获得了较优的拟合结果。根据实际风电场数据验证文中方法的先进性,其与基于正态分布优化拟合的估计方法的比较结果表明,文中方法的各项评价指标均优于后者。

关键词：风电功率预测预测不确定性风过程非参数回归不确定性估计

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三维地震约束多点建模降低井间砂体预测的不确定性

三维地震约束多点建模降低井间砂体预测的不确定性

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第五届全国沉积学大会

作者：王家华夏吉庄西安石油大学计算机学院西安710065 中石化胜利油田分公司物探研究院山东东营257000

本文利用垦71断块的测井数据和三维地震数据,运用多点统计建模方法,和软硬数据结合的原理,进行了油藏建模的井间砂体预测研究.本文的研究包括,三维地震数据的质量控制,软硬数据结合,多点统计学建模应用,训练图象的制作,砂体概率生成曲... 详细信息

本文利用垦71断块的测井数据和三维地震数据,运用多点统计建模方法,和软硬数据结合的原理,进行了油藏建模的井间砂体预测研究.本文的研究包括,三维地震数据的质量控制,软硬数据结合,多点统计学建模应用,训练图象的制作,砂体概率生成曲线的选用.在这基础上,本文利用测井数据和三维地震数据结合的建模结果,与仅用测并数据的建模结果进行了对比.这种分析和对比,以地震泥质含量剖面图为对比根据,分为三个层次:研究层段的上部和下部的砂泥岩分布对比,不同井及其周围地区的砂泥岩分布对比,不同随机种子产生的多个测井砂体预测剖面图之间、和多个井震砂体预测剖面图之间分别对比.本文结果可以说明,地震约束的多点统计建模结果明显地提高了井间砂体预测的合理性,并降低了油藏建模的不确定性.

关键词：油藏勘探储层物性模型设计井间砂体预测不确定性三维地震数据

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经济不确定性能否有效预测系统性金融风险?

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财经问题研究 2022年第2期 52-62页

作者：周亮李红权湖南师范大学商学院湖南长沙410081 湖南财政经济学院财政金融学院湖南长沙410205

经济体系面临着诸多不确定性,并可能引致系统性金融风险。本文基于72个宏观经济序列及28个行业指数序列,采用弹性网络建模方法,构造了衡量中国经济不确定性的有效方法,并考察了经济不确定性对系统性金融风险的预测能力和影响机制,研究... 详细信息

经济体系面临着诸多不确定性,并可能引致系统性金融风险。本文基于72个宏观经济序列及28个行业指数序列,采用弹性网络建模方法,构造了衡量中国经济不确定性的有效方法,并考察了经济不确定性对系统性金融风险的预测能力和影响机制,研究结果表明:首先,构造的新测度指标能够较好地反映中国经济波动特征,并能够对系统性金融风险进行有效预测,且预测不确定性指标的风险预警效果要优于波动不确定性的预测效果,预测不确定性能提前一年预测系统性金融风险,而GARCH不确定性的预测能力仅能提前半年。其次,投资者情绪和企业投资在经济不确定性影响系统性金融风险的过程中起到了一定的中介作用,经济不确定性会抑制企业的投资意愿并可通过投资者情绪的叠加效应助推系统性金融风险的形成和发展。

关键词：系统性金融风险经济不确定性预测不确定性金融风险

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城市轨道交通客流预测的不确定性分析

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城市轨道交通研究 2007年第5期10卷 1-3页

作者：梁广深北京城建设计研究总院有限责任公司北京教授级高级工程师100037

上海轨道交通1号线2005年的实际统计客运量,远远超过了当年预测的同期客流量。分析了城市轨道交通客流预测的不确定性,以及产生这一现象的原因。提出对城市轨道交通系统的运输能力应留有适当的富裕量,以应对不可预见的客运量增长。随着... 详细信息

上海轨道交通1号线2005年的实际统计客运量,远远超过了当年预测的同期客流量。分析了城市轨道交通客流预测的不确定性,以及产生这一现象的原因。提出对城市轨道交通系统的运输能力应留有适当的富裕量,以应对不可预见的客运量增长。随着城市化进程的加快,城市公共交通客运量将大幅度增长,加长列车编组、提高乘车舒适度也将提上议事日程。

关键词：城市轨道交通客流预测预测不确定性

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