计及多元不确定性的氢电耦合微电网多阶段动态规划方法

针对传统单阶段规划设计方法存在的初始投资成本高、源荷匹配性弱、经济性不足的缺点,提出了一种氢电耦合微电网多阶段动态规划方法,可确定各设备的最优配置容量和投资时机,并基于混合优化架构增强模型对多元不确定性的适应能力。其中,设备在规划周期内投资成本的波动不确定性特征以随机概率场景描述,可再生分布式电源出力和负荷需求不确定性则以不确定场景集合处理。在此基础上,进一步考虑微电网规划周期内的负荷增长率、设备性能衰退等动态因素,提升规划方案对未来动态信息变化的适用性,并最终构建随机-鲁棒混合整数线性规划模型描述微电网的多阶段动态规划问题。仿真结果表明,与传统的单阶段规划模型相比,所提方法的总成本降低近5.0%,初始投资成本降低近13.9 %,投资回收期缩短近32.9 %,有利于提升微电网规划方案的经济性。     

计及电动汽车时空可调度特性的配电系统可靠性评估

随着物联网技术与新一代移动通信技术的快速发展,电动汽车与配电系统间的交互由单一时间维度扩展为时间-空间多维度协同,显著影响新型配电系统的供电可靠性。基于这一背景,分析了大规模电动汽车集群化管理策略,揭示了配电系统中电动汽车时空可调度特性的数学表征方法,提出了计及电动汽车时空可调度特性的配电系统可靠性评估方法。为验证所提出方法的有效性,基于改进后的IEEE-RBTS BUS6的主馈线F4系统,对计及时空可调度特性电动汽车接入前、接入后及电动汽车不同放电能力下的配电系统可靠性进行了相应的计算分析,揭示了新形势下电动汽车接入对配电网供电可靠性的影响规律,可为电动汽车接入下配电系统的可靠性提升提供有效的理论支撑。     

基于多模型融合的航空电子产品故障预测方法

针对复杂机载环境应力条件下航空电子产品故障预测所面临的退化趋势差异大、训练数据样本量小等问题,提出了一种改进长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型与集成学习框架相结合的故障预测方法,以满足现代综合航空电子系统智能调度管理与自主维护保障的需求。该方法在LSTM模型中引入Dropout机制,构建基于不同历史数据集的差异性LSTM模型组,以解决故障预测时序信息记忆问题与小样本条件下数据驱动模型训练过拟合问题;采用Adaboosting算法计算模型权重,并基于实时数据动态调整,以滤除复杂机载环境应力引入的预测误差,解决多模型融合的性能差异问题。最后,采用NASA公开的锂电池退化数据集进行仿真验证,实验结果表明,相较于传统BP神经网络、经典LSTM和LSTM基模型,该方法具有更高的趋势拟合度和预测精度。     

基于竞争双深度Q网络的频谱感知和接入

认知用户通过频谱感知和接入过程识别频谱状态并占用空闲频谱,可有效利用频谱资源。针对频谱感知中存在感知错误和频谱接入中存在用户碰撞的问题,首先建立多用户多信道模型,设计频谱感知和频谱接入过程;然后通过结合双深度Q网络和竞争Q网络,设计竞争双深度Q网络,解决过估计问题的同时优化网络结构;最后通过智能体与所设计模型中状态、观测、回报和策略的交互,完成使用竞争双深度Q网络解决频谱感知和接入问题的一体化研究。仿真结果表明,相比于已有深度强化学习方法,使用竞争双深度Q网络得到的数值结果更稳定且感知正确率和信道利用率都提高了4%。     

不同土壤湿度和雨强下径流曲线模型的改进

前期土壤湿度条件和降雨强度是影响径流曲线（SCS-CN）模型径流量预测精度的重要因素。分析不同流域下二者对SCS-CN模型性能的影响,对提高模型预测精度至关重要。基于5个半干旱半湿润和湿润流域的降雨径流资料,利用偏相关分析和K-均值聚类改进SCS-CN模型。结果表明：在重新划分前期土壤湿度条件区间后,模型预测能力大幅度提升,有效降低模型平均偏差,纳什效率系数平均提高42.8%。基于最大10 min雨强对SCS-CN模型改进后,纳什效率系数得到一定提高,且半干旱半湿润流域的提升幅度略大于湿润流域。改进的模型在研究流域都取得较好的效果,平均偏差均低于7 mm;除呈村流域非汛期外纳什效率系数均达到0.93,平均提升89%;均方根误差平均降低29.2 mm。     

一种基于熵源分离模型的可重构安全原语

在信息爆炸时代,信息的安全问题受到了广泛关注。在物联网设备的加密协议中,物理不可克隆函数(PUF)与真随机数发生器成为加密协议中基本的安全原语,提供了轻量级的解决方案。文章提出了一种熵源分离模型,能够分离环形振荡器中抖动(真随机数发生器的熵)和工艺偏差(PUF熵)引起的延时。基于该模型,在FPGA上设计了一种可重构的双工作模式电路,通过改变模式可分别生成PUF和真随机数。相较于FPGA上独立设计的PUF和真随机数发生器,该结构具有资源开销小、面积利用率高、功耗低等优势。实验结果表明,生成的PUF稳定性高、唯一性强、均匀性好;真随机数序列均通过了NIST测试,具有高随机性和不可预测性。     

压电叠堆驱动式超声电机设计

该文研究了拟发挥压电叠堆大输出力的特点,并提出了一种压电叠堆驱动的超声电机。电机定子由压电叠堆与金属弹性体结构组成,定子在交变激励信号下产生行波振动,并通过摩擦耦合驱动转子旋转输出。该文制作了样机,并搭建了实验平台。测试结果表明,电机转速与驱动电压呈正相关关系。当驱动电压峰-峰值为310 V时,电机最大输出转速为42.55 r/min,输出扭矩为0.8 N·m。     

基于ZnO@rGO/PVDF柔性复合薄膜的压电纳米发电机

采用简单的一步水热法合成了自支撑的氧化锌纳米棒(ZnO NRs)@还原氧化石墨烯(rGO)复合材料,通过旋涂法制备ZnO@rGO/聚偏二氟乙烯(PVDF)柔性复合薄膜压电纳米发电机。研究结果表明,ZnO@rGO/PVDF柔性复合薄膜压电纳米发电机的输出性能随ZnO@rGO掺杂质量先增大后减小,当ZnO@rGO的质量分数为3.0%时,输出电压可达9.06 V,输出电流可达0.74μA,与仅掺杂3.0%ZnO NRs的ZnO/PVDF纳米发电机相比,其输出电压和电流分别提高了120%和124%。当负载电阻为10 MΩ时,ZnO@rGO/PVDF柔性复合薄膜压电纳米发电机输出功率最大为5.79μW。经过4 000次循环测试表明,该文所制备ZnO@rGO/PVDF柔性复合薄膜压电纳米发电机的输出性能稳定。该纳米发电机可以监测人体行走和跑步姿势,记录运动次数。有望作为自供电压力传感器件植入可穿戴电子设备中。     

基于图卷积的视网膜血管轮廓及高不确定度区域细化框架

针对传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)受感受野大小的限制,无法直接有效地获取空间结构及全局语义等关键信息,导致宽血管边界及毛细血管区域特征提取困难,造成视网膜血管分割表现不佳的问题,提出一种基于图卷积的视网膜血管分割细化框架。该框架通过轮廓提取及不确定分析方法,选取CNN粗分割结果中潜在的误分割区域,并结合其提取的特征信息构造出合适的图数据,送入残差图卷积网络(residual graph convolutional network, Res-GCN)二次分类,得到视网膜血管细化分割结果。该框架可以作为一个即插即用模块接入任意视网膜血管分割网络的末端,具有高移植性和易用性的特点。实验分别选用U型网络(U-neural network, U-Net)及其代表性改进网络DenseU-Net和AttU-Net作为基准网络,在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上进行测试,本文框架的Sp分别为98.28%、99.10%和99.04%,Pr分别为87.97%、88.87%和90.25%,证明其具有提升基准网络分割效果的细化能力。     

辐条式磁齿轮电机齿槽转矩抑制

磁齿轮电机具有转矩密度高、转子结构坚固的特点。针对外转子辐条式磁齿轮电机齿槽转矩高等问题,以一台三相18槽28极外转子辐条式磁齿轮电机作为研究对象,利用磁场调制理论对气隙进行解析计算,然后基于麦克斯韦张量法分析外转子辐条式磁齿轮电机齿槽转矩产生的机理,并通过调节槽口角度和转子削角对磁齿轮结构进行优化。有限元分析结果表明,优化后电机的反电动势三次谐波被削弱了53%、齿槽转矩幅值被削弱了93.4%、输出转矩脉动下降了73.7%。有限元分析结果验证了调节槽口角度和转子削角的结构优化方法的有效性。