【摘 要】
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过程系统工业中的许多研究依赖于场景数据样本,对于样本数据稀缺的场景通常需对其进行扩充。目前常见的场景发生方法大多未考虑场景样本特征之间的复杂相关性。本文提出一种
【机 构】
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浙江大学智能系统与控制研究所; 国网浙江省电力有限公司;
【基金项目】
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国网浙江电力有限公司换流站人工智能数据分析平台研发项目(SGZJJX00TGJS1900296)
论文部分内容阅读
过程系统工业中的许多研究依赖于场景数据样本,对于样本数据稀缺的场景通常需对其进行扩充。目前常见的场景发生方法大多未考虑场景样本特征之间的复杂相关性。本文提出一种基于Vine Copulas的工业场景样本发生方法,它通过D-vine Copulas模型构建场景变量间的复杂关系,从而模拟生成新的场景。此外,为降低模型的复杂度,在预处理中引入了SAE(Sparse Auto Encoder)方法。为评估场景发生方法的效果,引入了MMD(Maximum Mean Discrepancy)距离作为评价指标。文章最后通过MMD度量和TE(Tennessee Eastman)故障检测案例验证了方法的有效性。
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