fuzzy c-means clustering
در نشریات گروه برق-
Various wind turbines have been manufactured for converting wind power into electric energy. They are fixed speed concepts with squirrel cage induction generators, limited variable speed concepts with wound rotor induction generators, variable speed concepts with double fed induction generators, direct-drive concepts with electrically excited synchronous generators and gearbox-free concepts with permanent magnet induction technologies. The composed components and the power curve of these technologies are different and to select an appropriate wind turbine for a wind site, in addition to the economic parameter, reliability criterion must be considered. To address this, a reliability model is developed in this paper that considers both component failure and the unpredictable nature of wind speed for different types of wind turbines. The optimal state number of reliability presentations is determined using XB index calculation and fuzzy c-means clustering method to create multi-state presentations for wind turbines. The proposed approach can be used to determine the most reliable wind turbine for a given wind site by assessing the adequacy of the electric network containing various types of wind turbines. The approach's effectiveness is demonstrated through adequacy assessments of the RBTS and IEEE-RTS, which contain various types of wind turbines.Keywords: Wind Turbine, Adequacy, Reliability, Induction Generator, Fuzzy C-Means Clustering
-
به منظور کاهش ماهیت عدم قطعیت توربین های جریان جزر و مدی متصل به سیستم قدرت حجیم، باید از سیستم های ذخیره انرژی با ظرفیت بالا استفاده کرد. در میان سیستم های ذخیره سازی انرژی گوناگون، باتری های جریان ردوکس وانادیوم با ظرفیت بالا را می توان در سیستم های قدرت استفاده کرد. در این مقاله، یک تحلیل اقتصادی انجام شده و تاثیر باتری های ردوکس وانادیوم بر سیستم قدرت دربرگیرنده توربین های جزر و مدی با در نظر گرفتن اثر قابلیت اطمینان ارزیابی گردیده است. برای این منظور، یک مدل قابلیت اطمینان چندحالته برای توربین های جریان جزر و مدی متصل به واحدهای باتری ایجاد شده است. مدل قابلیت اطمینان چندحالته برای مطالعه کفایت سیستم های قدرت حاوی توربین های جزر و مدی در ارتباط با باتری های ردوکس وانادیوم استفاده می شود. در مدل قابلیت اطمینان پیشنهادی، نرخ شکست اجزای تشکیل شده و تغییر در توان تولیدی ناشی از تغییر در سرعت جریان جزر و مدی در نظر گرفته می شود. از روش خوشه بندی فازی c-means و شاخص Xie-Beni برای تعیین تعداد بهینه خوشه ها و احتمال وجود آن ها در مدل قابلیت اطمینان سیستم شامل توربین های جریان جزر و مدی و باتری های ردوکس وانادیوم استفاده شده است. نتایج عددی سیستم های تست قابلیت اطمینان Roy-Billinton و IEEE برای مطالعه اثر توربین های جریان جزر و مدی و باتری های ردوکس وانادیوم بر قابلیت اطمینان سیستم قدرت و بررسی اثربخشی مدل پیشنهادی ارزیابی می شوند.
کلید واژگان: قابلیت اطمینان، توربین های جزر و مدی نوع جریانی، باتری ردوکس وانادیوم، خوشه بندی فازی c-means، شاخص XBTo reduce the uncertainty nature of tidal stream turbines connected to the bulk power system, energy storage systems with high capacity should be used. Among different energy storage systems, vanadium redox flow batteries with large capacity can be used in power systems. In this paper, an economic analysis is performed, and the impact of vanadium redox batteries on the power system containing tidal turbines considering reliability effect is evaluated. For this purpose, a multi-state reliability model is developed for tidal-stream turbines connected to battery units. The multi-state reliability model is used to study the adequacy of the power systems containing tidal turbines in conjunction with vanadium redox batteries. In the proposed reliability model, the failure rate of the composed components and variation in the generated power arisen from variation in tidal current speed are taken into account. Fuzzy c-means clustering technique and Xie-Beni index are utilized to determine an optimal number of clusters and probability of them in the reliability model of the system including tidal stream turbines and vanadium redox batteries. Numerical results of Roy-Billinton and IEEE reliability test systems are evaluated to study the effect of tidal stream turbines and vanadium redox batteries on the reliability of power systems and verify the effectiveness of the proposed model.
Keywords: Reliability, Tidal-stream-turbines, Vanadium-redox battery, Fuzzy c-means clustering, XB-index -
در تقسیم بندی پیکسل های تصویر سنجش از دور با استفاده از بخش بندی Watershed، مرزهای تصویر به خوبی آشکار نمی شوند. در این مقاله، یک الگوریتم خوشه بندی تصویر بر اساس بخش بندی Watershed و خوشه بندی Fuzzy C-Means ارایه شده است. روش کار به این صورت است که در ابتدا از الگوریتم Watershed برای بخش بندی تصویر حاصل از مجموع مشتق تصویر با تصویر اصلی استفاده می شود. مشتق گرفتن از تصویر موجب می شود مرزهای تصویر به خوبی آشکار شده و رویهم افتادگی بین مرزها رخ ندهد. پس از بخش بندی، برای ترکیب نواحی مشابه حاصل، از خوشه بندی Fuzzy C-Means استفاده می شود. در نهایت، به منظور بهبود نتایج خوشه بندی، یک ماتریس تقسیم بندی جدید نیز برای هر ناحیه از تصویر، با توجه به ویژگی های نواحی همسایه ی آن محاسبه می شود. با توجه به اینکه تصاویر سنجش از دور شامل یک سطح نویز بالا هستند، الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با الگوریتم Watershed رایج، توانایی بیشتری در مقابله با نویز دارد و لبه های تصویر بهتر نمایان می شوند. نتایج آزمایش روش پیشنهادی بر روی یک نمونه تصویر سنجش از دور، عملی بودن و کارایی الگوریتم پیشنهادی را نشان می دهد.
کلید واژگان: سنجش از دور، بخش بندی، الگوریتمWatershed، خوشه بندی Fuzzy C-MeansIn the division of remote sensing image pixels using Watershed segmentation, the boundaries of the image are not well defined. In this paper, an image clustering algorithm based on Watershed segmentation and Fuzzy C-Means clustering is presented. The method is that first the Watershed algorithm is used to segment the image obtained from the sum of the image derivative with the original image. Image derivation makes the borders of the image well defined and does not overlap between the borders. After segmentation, Fuzzy C-Means clustering is used to combine similar regions. Finally, in order to improve the clustering results, a new segmentation matrix is calculated for each area of the image, according to the characteristics of its neighboring areas. Due to the fact that remote sensing images contain a high level of noise, the proposed algorithm is more capable of dealing with noise compared to the conventional Watershed algorithm, and the edges of the image appear better. The test results of the proposed method on a sample of remote sensing image show the practicality and efficiency of the proposed algorithm.
Keywords: remote sensing, Segmentation, Watershed Algorithm, Fuzzy C-Means clustering -
در تقسیم بندی پیکسل های تصویر سنجش از دور با استفاده از بخش بندی Watershed، مرزهای تصویر به خوبی آشکار نمی شوند. در این مقاله، یک الگوریتم خوشه بندی تصویر بر اساس بخش بندی Watershed و خوشه بندی Fuzzy C-Means ارایه شده است. روش کار به این صورت است که در ابتدا از الگوریتم Watershed برای بخش بندی تصویر حاصل از مجموع مشتق تصویر با تصویر اصلی استفاده می شود. مشتق گرفتن از تصویر موجب می شود مرزهای تصویر به خوبی آشکار شده و رویهم افتادگی بین مرزها رخ ندهد. پس از بخش بندی، برای ترکیب نواحی مشابه حاصل، از خوشه بندی Fuzzy C-Means استفاده می شود. در نهایت، به منظور بهبود نتایج خوشه بندی، یک ماتریس تقسیم بندی جدید نیز برای هر ناحیه از تصویر، با توجه به ویژگی های نواحی همسایه ی آن محاسبه می شود. با توجه به اینکه تصاویر سنجش از دور شامل یک سطح نویز بالا هستند، الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با الگوریتم Watershed رایج، توانایی بیشتری در مقابله با نویز دارد و لبه های تصویر بهتر نمایان می شوند. نتایج آزمایش روش پیشنهادی بر روی یک نمونه تصویر سنجش از دور، عملی بودن و کارایی الگوریتم پیشنهادی را نشان می دهد.
کلید واژگان: سنجش از دور، بخش بندی، الگوریتمWatershed، خوشه بندی Fuzzy C-MeansIn the division of remote sensing image pixels using Watershed segmentation, the image boundaries are not well defined. In this paper, an image clustering algorithm based on Watershed segmentation and Fuzzy C-Means clustering is presented. The method is that first the Watershed algorithm is used to segment the image obtained from the sum of the image derivative with the original image. Image derivation makes the borders of the image well-defined and does not overlap between borders. After segmentation, Fuzzy C-Means clustering is used to combine similar regions. Finally, in order to improve the clustering results, a new segmentation matrix is calculated for each area of the image, according to the characteristics of its neighboring areas. Due to the fact that remote sensing images contain a high level of noise, the proposed algorithm is more capable of dealing with noise compared to the conventional Watershed algorithm, and the edges of the image appear better. The test results of the proposed method on a sample of remote sensing image show the practicality and efficiency of the proposed algorithm.
Keywords: remote sensing, Segmentation, Watershed Algorithm, Fuzzy C-Means clustering -
International Journal of Industrial Electronics, Control and Optimization, Volume:3 Issue: 3, Summer 2020, PP 379 -391Ocean thermal energy conversion (OTEC) systems utilize from the difference between the temperatures of surface and deep water and drive a thermodynamic Rankine cycle for electric power generation. The generated power depend on the temperature of the surface water as warm source and due to the variation in the temperature of surface, the output power of the OTEC system frequently changes. This uncertainty nature results in the variation in the generated power and so, integration of large-scale OTEC generation units to the power system is a challenging problem and new techniques must be developed for studying the effects of resources on the power system. Therefore, the balance between generation and consumption is important and from reliability point of view, spinning reserve must be scheduled to prevent load curtailment in the events such as forced outages of generation units, transmission lines and so on. In a power system containing large-scale OTEC power plants, the uncertainty nature of these plants must be considered in the reserve scheduling and for this purpose, a reliability model considering both failure of composed components and variation in the output power, is developed and for determining a suitable multi-state model, fuzzy c-means clustering technique and XB index is utilized. Then, the proposed multi-state model is used for spinning reserve determination of a power system containing OTEC plants using of the modified PJM method. Numerical results associated to RBTS and IEEE-RTS present the effectiveness of the proposed technique for operation studies of power systems containing OTEC systems.Keywords: operation studies, fuzzy c-means clustering, ocean thermal energy conversion, reliability evaluation, spinning reserve
-
استرس یکی از مهم ترین علل بروز اختلالات جسمی و روانی است که منشا بسیاری از بیماری ها به شمار می رود. در دو دهه اخیر تشخیص سطح استرس در حین رانندگی به منظور پیش گیری از سوانح مورد اقبال جدی پژوهش گران بوده است. نکته ای که در پژوهش های پیشین در خصوص اندازه گیری استرس در طول رانندگی مورد توجه قرار نگرفته، این است که سطح استرس در حین رانندگی با توجه به وقایع غیر قابل پیش بینی تغییر می کند. در این مقاله نشان داده شده است که سطح استرس را در یک دوره زمانی طولانی، به طور مثال مدت زمان رانندگی در بزرگراه، ثابت نمی توان در نظر گرفت؛ سپس براساس این فرض، ایده جدیدی برای تشخیص سطح استرس بر مبنای روش خوشه بندی fuzzy c-means و برچسب زدن به خوشه ها توسط خبره پیشنهاد شده است. در الگوریتم پیشنهادی، با تلفیق میزان تعلق خوشه و ضریب وزنی متناظر با برچسب هر خوشه، معیاری کمی از استرس برای فواصل زمانی بسیار کوتاه حاصل می شود. در واقع دادگان استرس در رانندگی برچسب هایی نادقیقی دارند که روش پیشنهادی با استفاده از دانش نهادینه شده در دادگان و به شیوه ای قاعده مند، استرس را به صورت پیوسته تخمین می زند. در این مقاله، علاوه بر ارزیابی کیفی نتایج بر اساس شواهد حین آزمایش، از معیار کمی همبستگی بین معیار استرس حاصل از روش پیشنهادی با رتبه بندی عینی شرکت کنندگان استفاده شده است. ارزیابی های کیفی و کمی نشانگر کارآیی روش پیشنهادی در افزایش دقت و صحت تشخیص میزان استرس است.کلید واژگان: Fuzzy c، meansتشخیص پیوسته میزان استرس، استرس در رانندگی، خوشه بندیStress is one of the main causes of physical and mental disorders leading to various types of diseases. In recent two decades, stress level detection during driving to avoid accidents has attracted much of researchers attentions. However, the existing studies usually neglect this fact that stress level during driving varies due to irregular events. Contrary to the previous works, this paper demonstrates that to assume a fixed level of stress for a long period- e.g. while driving in highway- is unreasonable. According to the above assumption, a novel approach for continuous stress detection is proposed based on fuzzy c-means clustering and cluster labeling by the expert. Fuzzy c-means clustering is used to specify levels of stress instead of the former different classification and labeling methods. Concurrently, utilizing background knowledge of data and clustering results, the label of each cluster is obtained. Then, proper weights are assigned to labeled clusters. By combining the membership values of clusters and weights associated with each clusters label, a score of stress is obtained in short time intervals.
Stress in driving dataset provide stressful conditions during real driving. The experiments were performed on a specific route of open roads and where drivers traverse were limited to daily commutes. For each drive, Electrocardiogram (ECG), Electromyogram (EMG), foot and hand Galvanic skin response (GSR), respiration and marker signals were acquired from the sensors worn by the driver. Clearly, the more number of physiological signals are used, the more computational cost must be paid, so in this work, heart rate, EMG, foot GSR and hand GSR from mentioned dataset are selected. After that, six features consisting of the mean value of the heart rate, the mean value of EMG, the mean value of the hand GSR and the mean value of foot GSR in addition to mean absolute differences for hand and foot GSR are extracted for each 10 second window (100 second window with 90% overlap) of signals. Next step is to cluster via fuzzy c-means algorithm. In this study, the data is located in 5 clusters and according to the membership degree of each window, input signals and background data from dataset, an adequate label is assigned by the expert to each cluster. The labels of these five clusters are "very low", "low", "medium", high" and "very high" stress, which are respectively the least stressed to the most stressful. Therefore, the base weight vector is obtained as . The weights assigned to the clusters will be a permutation of the mentioned base weight vector. After assigning the weight of clusters, in each window, the membership degree obtained by the Fuzzy c-means method is multiplied by the weight assigned to that cluster and the resulting numbers are accumulated for the 5 clusters. The calculated value scales to the range of 0 to 100, in order to quantifying the stress. For better representation, a collection of 100 different colors in the range of dark blue to dark red of the visible spectra will be defined by the use of colormap command in MATLAB. By taking the calculated value to the range of 0 to 100, one of the mentioned colors will be chosen. So the color will be associated to the stress value of the corresponding window.
In this paper, in addition to the qualitative assessment of the results, the correlation between the determined stress and subjective rating scores is considered as a quantitative criterion. The results illustrate the effectiveness of the proposed method to improve both the precision and accuracy of stress detection. In fact, the stress in driving dataset have imprecise labels which the proposed systematic approach estimates the stress continuously utilizing the background knowledge of data. The results clearly represent valid, efficient criteria for stress during driving in each moment without using long time window, show the continues stress from the beginning of the experiment until the end of it, and exaggerate individual differs and unexpected hazards during the experiment.Keywords: Continuous stress detection, Stress during driving, Fuzzy c-means clustering -
این مقاله روش جدیدی برای ارزیابی استرس رانندگی با استفاده از خوشه بندی فازی ارائه می دهد. در تمامی پژوهش های پیشین، استرس رانندگی در سطوحی گسسته اندازه گیری شده اند، اما در این مقاله نشان داده شده که ثابت در نظر گرفتن سطح استرس در یک دوره زمانی طولانی صحیح نیست. با رد گسسته در نظر گرفتن سطوح استرس، دادگان بدون برچسب فرض می شوند. در نتیجه روش خوشه بندی پیشنهاد شده تا فقدان طبقه بندی کننده را جبران کند. به دلیل عدم قطعیت و همچنین همپوشانی دادگان، خوشه بندی فازی پیشنهاد شده است. در الگوریتم پیشنهادی، با استفاده از میزان تعلق خوشه که از روش fuzzy c-means به دست آمده و وزنی که به کمک سیستم استنتاج فازی به خوشه تخصیص داده می شود، معیاری پیوسته برای استرس فرد در فواصل زمانی کوتاه ارائه شده است. مقیاس پیوسته بین 0 تا 100 تعیین شده در حالی که مقادیر بزرگ تر، سطوح استرس بالاتر را ارائه می دهند. نتایج شبیه سازی نه تنها یافته های پژوهش های پیشین را تائید می کنند بلکه نشانگر افزایش دقت و صحت ارزیابی استرس می باشند.This paper presents a novel approach for driving stress assessment by fuzzy clustering. In previous researches, stress during real- world driving tasks has been detected in discrete levels, but in this study, we demonstrated that considering fixed-levels for stress in long periods is not authentic. Without employing discrete levels of stress, data remains unlabeled, so a clustering method has been proposed to compensate for the lack of feasibility of classification. Due to uncertainties, the clusters can be defined in terms of fuzzy sets. Furthermore, using fuzzy clustering methods, data overlap is considered. In the proposed algorithm, using membership values generated by fuzzy c-means, and weights assigned by fuzzy inference system (FIS), we present an automatic continuous criteria for stress in short time intervals. The continuous scale is defined between 0 and 100, where higher values represent higher stress levels. Our findings not only confirm rough results of previous studies, but also indicate improvements in precision and accuracy of stress assessment.Keywords: Fuzzy C-means Clustering, Continuous stress criteria, Automatic stress assessment
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.