基于曲波噪声估计的K-SVD字典学习地震资料去噪

常规K-SVD字典学习方法在处理实际地震资料的过程中,往往无法得到地震随机噪声的先验信息,使得相关的误差参数无法确定,只能通过大量调参来实现最优去噪效果。基于此提出了一种基于曲波噪声估计的K-SVD字典学习地震资料去噪方法,旨在通过对地震资料进行曲波变换,选取尺度系数最大且对应方向上噪声能量最大的曲波系数,来估计随机噪声标准差,再利用K-SVD字典学习方法自适应获得超完备字典,并在重构过程中根据所得噪声标准差确定最优迭代误差参数,从而进行去噪处理。理论模型和实际地震资料的处理结果表明,该算法相较于传统的去噪方法,能在压制随机噪声的同时,最大限度地保护有效信号不被切除。     

基于DBN和K-means聚类的配变重过载预警方法

针对配电变压器台区容量配置不合理、重过载现象频繁发生等带来的小样本精确预测问题,提出了一种新的配电变压器重过载预警方法。首先建立满足大数据样本学习要求的扩充样本池;采集配电变压器负荷数据、社会发展统计数据、气象数据等,选取造成重过载的输入特征变量,聚合形成精选的特征数据样本;进而构建重过载预警深度信念网络学习模型,通过分析重过载配变发展态势,短、中期预测预警,选取年负荷曲线进行K-means聚类分析,形成重过载预警清单,实现配电变压器安全隐患的预判。可解决配电变压器采样系统投运时间短训练样本数据不充足问题,实现对重过载配电变压器的风险防范和容量的优化调整。通过算例验证了模型预测的有效性。     

基于多头注意力循环卷积神经网络的电力设备缺陷文本分类方法

充分利用历史电力设备缺陷描述文本可对新出现的设备故障进行快速分类,提升运维人员的检修效率,为此针对缺陷描述文本具有复杂语义等特点,提出基于多头注意力循环卷积神经网络(multi-head attention recurrent convolutional neural networks,MAT-RCNN)的电力设备缺陷分类方法。首先对电力设备缺陷描述文本进行研究,并分析部分文本分类模型的局限;然后采用分布式表示方法将词语表示为向量形式,并将多头注意力机制与优化的RCNN结合,构建基于MAT-RCNN的电力设备缺陷描述文本分类模型;最后,通过算例比较分析,证明所提方法在语义学习能力、分类效果等方面优于RNN等常规方法。     

基于改进共原点灰色聚类的清洁能源消纳综合效益评估

考虑清洁能源消纳带来的经济、社会和环境效益,为清洁能源项目规划提供指导,建立合理的评估指标体系,结合基于混合交叉赋权和改进共原点灰色聚类的方法,对清洁能源消纳综合效益进行评估。该方法通过指标的变异系数,来确定以相邻指标的重要性程度之比代替序关系法中的方法,构造基于变异系数-序关系法的混合交叉赋权方法,有效避免序关系法或变异系数法单独确定权重无法反映实际数据客观信息或决策者主观意图的弊端。同时,针对共原点聚类函数的灰类交叉以及隶属度等速率变化的不准确性,修改共原点灰色聚类的函数区间和函数形式,使得评估结果更具合理性和真实性。     

基于Faster R-CNN级联的输电塔螺栓缺失检测

螺栓缺失样本数据量过小,直接检测螺栓缺失效果不理想;由于输电塔所处地理环境复杂,数据采集时无人机拍摄角度、距离等因素各异,螺栓影像背景复杂,信噪比低,检测效果较差;螺栓作为小目标物,受限于尺寸,特征表达能力弱,一直是目标检测中的难题。针对上述问题,提出基于深度卷积神经网络Faster R-CNN级联的输电塔螺栓缺失检测方法。首先,根据输电塔上螺栓所在部件的特征及规律性,定位所有包含螺栓的部件并生成影像,降低螺栓背景的影响,提高信噪比;其次,对部件影像进行正常螺栓定位,得到检测结果;最后,基于各类部件上正常螺栓的分布,对同类部件上所有正常螺栓检测结果进行最近点迭代算法(iterative closest point,ICP)配准,定位螺栓缺失位置。实验结果表明,与不采用级联的检测方法相比,基于级联的检测方法对螺栓缺失的检测精度提升了7.5%,检测时间基本持平,可提高无人机巡检中螺栓缺失检测的效率,降低巡检成本,适用于电力巡检。     

一种高压交流接地开关开合超B类感应电流装置设计

为了提高252 kV高压交流接地开关开合感应电流的能力,对252 kV高压交流接地开关开合超B类感应电流装置进行了研究,给出了结构设计并进行了计算分析.经试验验证和实际工程应用结果表明:252 kV高压交流接地开关开合超B类感应电流装置能有效开合超B类感应电流,提高了产品的质量和性能.     

水分子在单层TiOBr2表面吸附的理论研究

基于密度泛函理论计算了水分子在二维TiOBr_2表面吸附的稳定性,电荷转移和能带的性质。比较了水分子在二维TiOBr_2的top位,bridge位和top位的吸附能。计算结果表明水分子吸附在二维TiOBr_2表面的hollow位较为稳定,但是吸附能较小为物理吸附。二维TiOBr_2表面的Br原子电荷向水分子的氧原子转移。能带计算结果表明水分子并没有在单层TiOBr_2引起明显的杂质能级。     

一种高压定子单层线圈的结构设计及工艺改进

针对一台630 kW无刷双馈电机的高压定子单层线圈的特点,设计出一种线圈端部避让的结构,采取了增设压弧工序、优化相关工艺等措施,还提出了有关绝缘材料的两个参考计算公式。通过利用现有数控设备并增加相应的改进工装,既保证了线圈成型的一致性,又使得制作的定子单层线圈满足了设计需求,实际使用效果良好。     

内置式永磁同步电机方案对比研究

随着电动汽车市场发展,整车厂对驱动电机性能提升和成本降低的要求越来越高。在传统的8极48槽电动汽车用永磁同步电机方案基础上,对比分析了8极36槽永磁电机结构。该方案定子采用单双层正弦绕组结构,转子采用"U一"型永磁体排布结构。同时,文章对两种方案的空载性能、转矩性能、转矩脉动、效率、温升以及材料用量等方面进行了比较。结果表明,优化方案的转矩脉动明显降低,扩速性能更好,且永磁材料用量更少,有效降低了制造成本。     

基于OpenPose的摔倒行为检测技术研究

针对摔倒检测难、检测精度低、误检率高等问题提出了一种基于骨骼姿态关键点和卷积神经网络的摔倒检测算法.该算法通过OpenPose对连续n帧中的运动目标进行关键点检测,以VGG预训练网络作为骨架,对运动目标进行姿态特征提取,并将所提取的姿态特征以支持向量机的方法进行分类实验,有效区分坐、躺、蹲等与摔倒相似的行为.测试所使用的数据集包括一系列自建摔倒视频并结合包括走、蹲、躺、坐、跳等五种非摔倒行为.检测结果的灵敏度为96.52％,特异性为96.37％,相比同类检测算法有较大提升.