基于数据挖掘方法的新型电力系统中可中断负荷合同模型研究

针对新型电力系统中可中断负荷合同模型制定问题,首先基于数据挖掘理论进行用户行为特征分析,并在此基础上进行负荷响应能力分析;然后考虑负荷响应能力,从用户分类参数、电力公司成本、最大中断负荷限制3个方面改进了基于委托-代理理论的传统可中断负荷合同模型;最后结合实际数据进行算例分析,结果验证了考虑负荷响应能力的可中断负荷合同模型的有效性,有利于增强电力系统运行可靠性。     

适用于激光器脉冲驱动系统的低纹波交错并联Boost变换器

设计了一种适用于激光器脉冲驱动系统的低纹波交错并联boost变换器,采用多路交错并联结构有效降低了系统重载下的输出电压纹波,理论空载最大输出电压120 V,最大输出功率119.2 W,重载下电压纹波低于5 mV。分析了交错并联Boost变换器的并联路数和每路电感放电时间间隔等参数对输出电压纹波的影响,并提出利用单路Boost变换器输出参数估算多路电压纹波的方法,可为交错并联Boost变换器并联路数的确定提供依据。     

基于相量校正的多源配电网故障区段定位

为简化含分布电源的配电网故障定位算法过程,并提高故障定位算法的容错性,以矩阵算法为基础提出一种改进的区段定位算法。首先,建立描述节点区段关系的结构描述矩阵,并通过判断是否检测到过电流及过流方向建立故障信息矩阵。然后,利用结构描述矩阵和故障信息矩阵相乘得到故障判断矩阵,并根据区段对应矩阵中行元素构成的不同将区段划分类型,建立各类型区段下反映所有故障情况的故障判据。最后,对照故障判断矩阵行元素与故障判据,判断出发生故障的区段。针对配网中FTU上传信息易发生畸变的情况,提出了基于相量校正的信息畸变校正方法,通过故障电流与正常运行电流相位差异进行定位结果的修正,降低故障信息畸变对定位结果的影响。对DG的投切状况以及配电网两相和三相短路的单重多重故障进行仿真,结果验证了所提故障定位算法的原理简单、准确度好并具有一定的容错能力。     

合谷刺配合恢刺阿是穴治疗血瘀型腰椎间盘突出症临床研究

摘 要:目的 观察合谷刺配合恢刺阿是穴对血瘀型腰椎间盘突出症(Lumbar disc herniation,LDH)患者的临床疗效及对腰椎功能日本骨科协会评估治疗评分（Japanese Orthopaedic Association Scores,JOA）、McGill疼痛量表、疼痛视觉模拟评分(Visual Analogue Scale,VAS)及患者血清(5-hydroxytryptamine,5-HT)、P物质(Substance P,SP)的影响。方法 采用随机数字表法将80例血瘀型LDH患者随机分为合谷刺配合恢刺阿是穴组(治疗组)及常规针刺组(对照组),每组40例。治疗组常规选穴行合谷刺法,在此基础上配合恢刺局部压痛点;对照组采用平补平泻法。两组均隔日治疗1次,5次为1疗程,共3疗程。疗程结束后进行综合疗效评价及腰椎功能JOA评分、McGill疼痛量表、VAS及血清5-HT、SP比较。结果 治疗组总有效率为89.18%,对照组为64.86%;与治疗前比较,两组治疗后腰椎功能JOA评分升高,McGill疼痛量表、VAS评分及血清5-HT、SP均降低。结论 合谷刺配合恢刺阿是穴较常规针刺更能有效缓解血瘀型LDH疼痛,提高腰椎功能活动度,从而改善临床症状,值得临床进一步推广。     

基于性能驱动的船载稳定平台尺度参数优化设计

为提升船载稳定平台的运动学性能,针对■并联机构的尺度参数优化问题,以机构的工作空间体积和全域力传递率为综合评价指标,采用小生境遗传算法优化得到稳定平台的最佳几何构形。具体地,采用数值法与解析法相结合的方式判断支链长度、关节转角、奇异位形等约束条件的生效情况,求解出并联稳定平台的工作空间;基于力雅可比矩阵逆矩阵的最小奇异值定义机构的局部力传递性能,以工作空间内局部力传递率的平均值作为全域力传递性能评价指标;以工作空间体积和全域力传递率的加权和为优化目标,采用小生境自适应遗传算法完成优化求解,获得最优尺度参数。与初始构形的性能对比分析表明,优化构形在力传递性能方面有35%的提升,具有更好的综合运动学性能。制作试验样机并完成相关实验,验证了所提尺度参数优化方法的有效性。最后探讨了多目标优化过程中不同的权重系数取值对优化结果的作用规律,发现选用均衡的权重可获得更佳的综合性能。     

面向样本扩充的新型风格迁移网络研究

全监督语义分割网络在训练时需要耗费大量的人力与时间成本来标注样本。所以减少人工标注样本的时间,同时提升语义分割效果,对于深度学习网络的快速部署和应用推广具有重要意义。提出一种基于改进图像风格迁移网络（CycleGAN-AD）的样本扩充方法。以CycleGAN为基础,在生成器中引入注意力机制并将深度残差网络改为密集连接卷积网络。利用计算机批量产生自带标签的模拟样本,使用CycleGAN-AD网络将模拟样本风格迁移成为真实样本风格（标签不变）,并用于扩充训练样本。对石墨电极的钢印字符进行语义分割的实验结果表明,采用CycleGAN-AD网络进行样本扩充后,其分割效果得到显著提升,MIoU值最高升至0.826 0。可见,提出的样本扩充方法有希望在显著减少人工标注工作量的同时,获得高质量的训练样本。     

基于改进对比学习的道路裂缝图像分类

道路裂缝是路面破损的重要组成部分,而道路裂缝分类可以对道路养护策略的制定进行针对性的安排.针对人工标注分类耗时长,效率低等问题,本文提出了一个基于对比学习的道路裂缝图像分类方法,在传统的对比学习框架中,对特征提取部分进行改进,使得模型对细小裂缝的特征更敏感.首先对进行数据增强,其次在特征提取部分对ResNet50的部分进行改进,使用多尺度的方法提取特征;再使用多层感知机(MLP)对提取到的特征进行降维处理,并投影到向量空间;最后使用余弦相似度与用归一化温度标度的交叉熵损失对模型进行优化.实验结果表明,改进后的模型比原模型在裂缝图像上的分类效果提高了0.22%,达到了92.1%,对裂缝图像分类有较好的效果.     

基于反投影注意力网络的遥感影像超分辨率重建

近年来, 在诸如环境监测等一系列工作中, 遥感影像得到了广泛应用. 然而, 目前卫星传感器观测到的影像往往分辨率较低, 很难满足深入研究的需要. 超分辨率(SR)目的是提高图像分辨率, 同时提供更精细的空间细节, 完美地弥补了卫星图像的弱点. 因此, 本文提出了一种反投影注意力网络(back-projection attention network, BPAN)用于遥感图像的超分辨率重建, 该网络由反投影网络和初始残差注意块两部分组成. 在反投影网络中, 通过迭代误差反馈机制计算上下投影误差指导图像重建; 在初始残差注意块中, 引入初始模块融合局部多级特征为重建详细的纹理提供更丰富的信息, 以注意模块自适应地学习不同空间区域的重要性, 促进高频信息的恢复. 为了评价该方法的有效性, 在AID数据集上进行了大量的实验, 结果表明, 本文的网络模型提升了传统深度网络的重建性能, 且在视觉效果和客观指标方面有明显提升.     

基于移动信息化的安全接入平台建设

文中旨在提高移动信息化接入的安全级别,确保组织内部服务的安全性和可靠性,在原有网络安全框架的技术基础上,应用一些较为复杂的混合加密技术,建立一个完善的移动信息化安全接入平台,以确保系统安全。为了提高移动信息化的安全性,将其划分为5个类别,并制定了相应的安全政策。如此,原先被控制在内网中的业务系统就能在移动终端上安全地运行。实践证明,该平台可以确保客户身份的安全,增强信息的保密性、完善性、新颖性和不可篡改性,从而保障客户的权益。文中重点关注了移动安全接入平台,并制定了风险安全策略,以应对移动信息化的挑战。     

含氢储能的多源联合发电系统调度研究

风电和光伏发电具有间歇性和随机性,为了降低在多源联合发电系统中的弃风弃光率,采用含氢储能系统和火电机组配合来平滑风电和光电机组出力。文中以系统运行成本最小和弃电惩罚成本最小为目标,以系统功率平衡、火电机组出力和爬坡、热备用、风电和光电出力及储能系统储氢罐容量、电解槽和燃料电池功率等为约束条件构建了多源联合发电系统日前调度模型。通过YALMIP工具箱对模型进行编程,并调用CPLEX对编写的程序进行求解。对含有风电、光电、火电机组以及储能系统的多源联合发电系统进行算例分析,通过对比有无储能系统的弃风弃光量和系统总运行成本,证明了含氢储能系统可以有效降低系统的弃风弃光率,并提高系统的经济性。