計算機科學學院何順帆副教授課題組發(fā)表系列高水平論文
作者：何順帆 編輯：由永慧 上傳：由永慧 審核：柯尊韜、田微 發(fā)布時間：2024-09-30 瀏覽次數(shù)：
8月26日,，計算機科學學院何順帆副教授課題組在中科院工程技術(shù)top期刊IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement雜志發(fā)表題為Online Compression of Multichannel Power Waveform Data in Distribution Grid With Novel Tensor Method的研究論文,。
該課題組從屬中南民族大學計算機控制與先進制造技術(shù)科研團隊（團隊負責人田微教授），此前已在IEEE Transactions on Industrial Informatics發(fā)表論文Electrical Signature Analysis for Open-Circuit Faults Detection of Inverter with Various Disturbances in Distribution Grid,， Electric Signature Detection and Analysis for Power Equipment Failure Monitoring in Smart Grid,，和A High Efficient Approach for Power Disturbance Waveform Compression in the View of Heisenberg Uncertainty，在Sustainable Energy Technologies and Assessments發(fā)表論文Multiple open-switch faults detection for grid connected inverter,，在中國電機工程學報發(fā)表論文電能質(zhì)量擾動數(shù)據(jù)特征的最優(yōu)分辨率提取,。
10kV儲能電站電力數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng) 何順帆 供圖
張量算法在高維數(shù)據(jù)建模、特征提取和壓縮方面具備顯著優(yōu)勢,，在多維信號處理,、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析、智能系統(tǒng)和機器學習等場景中具有重要研究意義,。何順帆副教授課題組針對電力系統(tǒng)大規(guī)模多維數(shù)據(jù)中張量算法的應(yīng)用開展了一系列研究：提出了基于張量ＣＰ分解的電力數(shù)據(jù)在線壓縮方法,，能夠有效壓縮電網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生的大量多維數(shù)據(jù),，如電壓、電流等時間序列,，降低存儲和傳輸開銷,，同時保留關(guān)鍵信息；提出了基于張量特征提取的電力設(shè)備故障診斷方法,，能夠從電力設(shè)備運行狀態(tài)的多通道信號表征中提取張量模態(tài)特征,，對設(shè)備監(jiān)測信號中的復雜模式進行解耦，實現(xiàn)對設(shè)備故障的準確識別和診斷,；提出了針對張量數(shù)據(jù)的遷移學習網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，能夠通過對抗訓練提高模型泛化能力，克服電力設(shè)備故障診斷中真實樣本數(shù)據(jù)不足問題,，提高故障診斷的準確性和可靠性,。
何順帆副教授長期從事智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析、電力設(shè)備故障診斷,，此次系列相關(guān)研究成果,，以第一作者或通信作者在IEEE匯刊發(fā)表論文7篇，在中國科技期刊卓越行動計劃雜志發(fā)表論文2篇,。
