妻子起诉丈夫实施家庭暴力手机拍照成施暴证据

7月21日，美国司法办公室声称，有一位45岁的男子因侵入Acxiom公司的计算机，访问其载有个人、财务及公司信息的数据库而受到了指控。     

基于主动迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估

基于深度学习的暂态稳定评估模型通常需要大量的有标注样本用于离线训练。一旦电网的运行方式和拓扑结构发生较大变化,预训练模型的性能将劣化甚至失效,使得在线评估时存在一定的空窗期。为了解决这一问题,以深度置信网络（DBN）为研究载体,将深度学习、迁移学习和主动学习相结合,提出一种基于DBN模型的主动迁移学习方法。首先,训练DBN来挖掘输入特征和暂态稳定评估结果间的映射关系,得到更好的暂态稳定评估效果。其次,当拓扑结构和运行方式发生较大变化时,通过短期仿真生成大量的无标注样本,利用主动学习来筛选少量最富有信息的样本,并通过长期仿真对这部分样本进行标注,显著减少了样本的生成时间。最后,计算源域和目标域数据分布的最大均值差异,选择不同的迁移路径,在确保迁移效果的前提下进一步缩短了迁移时间。采用新英格兰10机39节点系统、NPCC 48机140节点系统和中国华中电网进行了仿真,结果验证了所提方法具有高精度、快速性和鲁棒性,有效缩短了深度学习模型在线应用时的空窗期。     

考虑配网潮流和源荷不确定性的多微电网点对点合作调度策略EI北大核心CSCD

分布式能源交易是电力市场改革的重要内容,随着微电网系统的发展,微电网参与电力市场交易是不可逆转的趋势。针对多微电网点对点(peer to peer,P2P)交易模式进行了研究,首先,基于条件风险价值理论量化多微电网中源荷不确定性影响,建立了不确定性环境下多微电网点对点交易模型。其次,考虑到多微电网P2P交易对网络安全的影响,以过网费为纽带,提出一种基于合作博弈的配电网–多微电网两阶段随机优化模型。然后,为保证合作联盟的稳定,提出了基于谈判系数的纳什谈判合作价值分配机制,尊重了联盟中重要参与者的利益诉求。最后,改进IEEE 33节点系统形成算例,验证了所提模型能够兼顾市场经济性和安全性,可为源荷不确定性影响下配电网中的微电网参与电力市场交易提供参考方案。     

信息物理环境下基于电力电子变压器的跨台区光伏消纳策略

高比例光伏接入低压配电网易导致潮流反转和电压越限问题。在基于电力电子变压器(PET)互联的交直流配电网中,通过PET之间的功率互济实现光伏消纳,可有效降低潮流反转和电压越限的概率,如何协调交互功率是关键问题。配电网信息物理系统(CPS)集中控制可实现优化分配,但大规模配电网中难以保证通信质量。为此,提出了一种基于改进下垂特性的双模式自适应控制(DBAC)方法,以直流母线电压为全局变量,以各台区PET的端口状态为局部变量,通过引入传输因子,实现PET端口在发送或接收功率模式之间的平滑切换;通过引入不平衡因子,实现光伏功率在接收台区之间按需分配;无需跨台区通信和集中控制,即可实现跨台区PET之间的功率互济。为了验证所提策略的正确性和有效性,构建了由先进配电网小步长仿真机、OPNET和配电主站组成的配电网CPS仿真平台,建立了基于PET的交直流配电网信息物理模型。仿真算例的结果验证了所提DBAC方法可实现高比例光伏跨台区消纳。     

采煤机工况参数测量系统应用探讨

针对目前我国采煤机自动化控制落后及人工开采效果差、劳动强度大、效率低的现状,结合系统建模方法及自动化控制系统,开发了一种采煤机工况测量系统及计算方法。首先对采煤机实际工作情况进行简化分析,然后建立相关模型,并且对采煤机的工况参数进行了定义,阐述分析了采煤机机身位移和摇臂摆角的测量计算原理。另外,对测量系统的结构组成和设计原理进行了阐述分析,现场实际应用结果表明,该系统可较为全面准确地获取采煤机的工况信息,然后通过数据转换器和传输系统传输到控制计算机进行显示,可为无人开采及数字化开采提供理论依据和实践经验。     

基于深度强化学习的微电网优化运行策略

风电、光伏、负荷的不确定性给含有高比例可再生能源的微电网制定运行策略带来了挑战,人工智能技术的发展为解决微电网运行优化问题提供了新思路。基于强化学习框架,将微电网运行问题转化为马尔可夫决策过程,以最大化微电网经济利益和居民满意度为目标,提出一种基于深度强化学习的微电网在线调度方法。为了在深度强化学习训练的过程中高效利用经验,设计一种优先经验存储的深度确定性策略梯度(PES-DDPG)算法,学习各类环境下不同时段的微电网最优调度策略。算例结果表明,PES-DDPG算法能够为微电网提供有效的调度策略,并实现微电网的实时优化。