异构信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)凭借其丰富的语义信息和结构信息被广泛应用于推荐系统中,虽然取得了很好的推荐效果,但较少考虑局部特征放大、信息交互和多嵌入聚合等问题。针对这些问题,提出了一种新的用于top-...异构信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)凭借其丰富的语义信息和结构信息被广泛应用于推荐系统中,虽然取得了很好的推荐效果,但较少考虑局部特征放大、信息交互和多嵌入聚合等问题。针对这些问题,提出了一种新的用于top-N推荐的多嵌入融合推荐(Multi-embedding Fusion Recommendation, MFRec)模型。首先,该模型在用户和项目学习分支中都采用对象上下文表示网络,充分利用上下文信息以放大局部特征,增强相邻节点的交互性;其次,将空洞卷积和空间金字塔池化引入元路径学习分支,以便获取多尺度信息并增强元路径的节点表示;然后,采用多嵌入融合模块以便更好地进行用户、项目以及元路径的嵌入融合,细粒度地进行多嵌入之间的交互学习,并强调了各特征的不同重要性程度;最后,在两个公共推荐系统数据集上进行了实验,结果表明所提模型MFRec优于现有的其他top-N推荐系统模型。展开更多
混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题,且相较于统一潮流控制器成本更低。针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题,提出一种基...混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题,且相较于统一潮流控制器成本更低。针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题,提出一种基于场景削减的含HPFC风电并网系统最优潮流模型。首先,建立HPFC的功率注入模型,并推导了注入功率表达式;其次,采用K均值算法削减风电、负荷概率场景,通过CH(+)指标选择最优场景集合;最后,建立兼顾发电机运行成本、系统网络损耗、正常运行及N-1故障下的支路负载率的多目标优化模型,采用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法进行求解,利用模糊满意度函数在Pareto解集中筛选出折衷解。在MATLAB中仿真验证所提方法的有效性,结果表明该方法可以计及风电不确定性,保证电网在不同场景下的安全经济运行。展开更多