基于局部密度的最小生成树聚类算法及其在电力大数据的应用

电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,,如何运用这些数据提高电力管理工作的智能化水平已经成为相关电力环节十分重要的研究课题之一。但现有电力大数据中用到的聚类方法却不能发现任意形状的数据集聚类类别(即类簇),这影响了电力大数据在应用中的计算精度与计算时长。因此提出了一种新的算法,即使用局部密度峰值和基于共享邻点的距离,更好地结合了密度与距离的关系,表示出数据之间的差异。使用局部密度峰值并用基于共享邻点的距离来构造最小生成树,然后重复切割最长的边,直到找到给定数量的簇。在电力大数据应用上的实验结果表明,该算法在具有良好的效果。     

特殊工业粉尘地区复合绝缘子腐蚀失效过程研究

硅橡胶复合绝缘子因其优异的憎水性及憎水迁移性而具备较好的防污闪能力,往往作为应对污闪事故的首选方案。但在部分特殊工业粉尘地区,复合绝缘子在短时间运行后会出现爬电及蚀损现象,并发展为绝缘失效。为研究特殊工业粉尘地区复合绝缘子的腐蚀失效过程,测试了某特殊工业园区内运行的复合绝缘子的表面污秽度及污秽成分、污闪电压梯度、憎水性能及微观性能,并分析了其腐蚀失效过程。主要结论如下:绝缘子表面等值盐密为0.1~0.2 mg/cm²,其污秽成分与化工污源类似;存在自然污秽时绝缘子表面憎水性良好,但其憎水性的减弱、恢复及迁移特性均不能满足运行要求;绝缘失效的起因是电晕放电导致憎水性降低,进而导致伞裙电蚀损,最后发展为绝缘失效。     

基于能量谱相似度自适应聚类的配电网接地故障区段定位方法

分析谐振接地系统发生单相接地故障时各区段故障暂态零序电流的相似性特征,提出基于故障暂态零序电流Hilbert瞬时能量谱相似性自适应仿射传播聚类(adAP)的故障区段定位方法.所提方法对故障后首半个工频周期的故障线路各区段的故障暂态零序电流进行局部特征尺度分解(LCD),对得到的各频带波形进行Hilbert变换得到Hilbert瞬时能量谱.计算Hilbert瞬时能量谱两两间的动态时间弯曲距离,对动态时间弯曲距离构成的相似度矩阵进行adAP,根据Silhouette指标最高的聚类情况定位故障区段.在电弧故障、存在分布式消弧线圈系统、不同消弧线圈补偿度系统、噪声干扰、两点接地、采样不同步的场景下的仿真结果和现场数据验证结果表明,所提方法能克服工程应用中可能存在的影响,鲁棒性好、准确度高.     

基于可拓距K-均值聚类和正弦微分进化算法的风储联合系统优化配置

以最大化风储联合投资商的收益和风电就地消纳率为目标,考虑源网荷协同优化和需求响应构建了风储联合系统的多目标优化配置模型;采用可拓距K-均值聚类算法对分布式风电出力和负荷需求的不确定性进行多场景分析,以实现更为准确而均衡的场景缩减;通过引入多核并行运行环境与正弦函数的思想,提出基于并行多目标正弦微分进化算法对优化配置模型进行高效求解;以IEEE 33节点配电系统为算例进行风储联合系统的优化配置,仿真结果验证了所建模型的有效性和优越性.     

高效全自动清淤系统在酸性水库的应用

针对 pH ≤ 3 的酸性水库周边地形复杂无法进入大型机械设备、淤泥沉积深夹带有大量织物、库底覆有土工膜易破损等特点,将前置浮船可升降的水面泥浆输送系统与地面泥浆输送系统串联可实现高浓度远距离管道输送,通过全自动监测,采用智能变频控制,保证系统在泥浆浓度可变、液面高度可变的大范围区间内连续且稳定运行。系统在调试运行期间,抽送高浓度泥浆为 19220.88m3,极大提高了酸性水库的清淤效率,降低了清淤成本。     

分子动力学模拟铜纳米团簇的结构稳定性

利用分子动力学研究了原子数为13～1 055的铜纳米团簇.结果表明:随着尺寸的减小,铜纳米团簇的结构发生晶体→非晶→晶体→非晶→晶体→非晶的转变.团簇平均原子结合能随着尺寸的减小而减小,且只依赖于短程有序,这说明了团簇平均原子结合能一般不能够作为非晶与密堆结构晶体转变的判据.平均原子间距不但依赖于团簇的尺寸,且对团簇结构的变化敏感,可以作为非晶与密堆结构晶体转变的一个判据.对偶分布函数的研究表明,大尺寸团簇的内部和表层原子结构都表现出晶格收缩效应,且不同于相应块体晶格,这表明了目前文献中关于团簇的块体加表面模型与壳核模型都有待改进.     

长输管道焊接缺陷产生原因及预防

通过对长输管道常见焊接缺陷产生类型及原因的分析,总结出减少和避免缺陷产生的有效办法,在施工过程中严格监督落实,可以在很大程度上提高长输管道的焊接一次合格率.     

基于混沌特征的运动模式分割和动态纹理分类

采用混沌理论对动态纹理中的像素值序列建模,提取动态纹理中的像素值序列的相关特征量,将视频用特征向量矩阵表示. 通过均值漂移（Mean shift）算法对矩阵中的特征向量聚类,实现对视频中的运动模式分割. 然后,采用地球移动距离（Earth mover’s distance,EMD）度量不同视频的差异,对动态纹理视频分类. 本文对多个数据库测试表明:1）分割算法可以分割出视频中不同的运动模式;2）提出的特征向量可以很好地描述动态纹理系统;3）分类算法可以对动态纹理视频分类,且对视频中噪声干扰具有一定的鲁棒性.     

一对Bézier曲线基于控制顶点优化的显式G2约束拼接

针对一对Bézier曲线的G2约束拼接,提出了通过最小化l2距离的一种简单且显式方法。将l2距离表示成具有两个参数的二次函数,最优的拼接曲线以优化控制顶点使得l2距离最小的方式得到。通过证明l2距离是凸的,说明了唯一解的存在性。由于该方法是非迭代的并且表示为已知的控制顶点,所以是显式和高效的。实例表明新方法的有效性。     

Detecting similarities in virtual machine behavior for cloud monitoring using smoothed histograms

The growing size and complexity of cloud systems determine scalability issues for resource monitoring and management. While most existing solutions consider each Virtual Machine (VM) as a black box with independent characteristics, we embrace a new perspective where VMs with similar behaviors in terms of resource usage are clustered together. We argue that this new approach has the potential to address scalability issues in cloud monitoring and management. In this paper, we propose a technique to cluster VMs starting from the usage of multiple resources, assuming no knowledge of the services executed on them. This innovative technique models VMs behavior exploiting the probability histogram of their resources usage, and performs smoothing-based noise reduction and selection of the most relevant information to consider for the clustering process. Through extensive evaluation, we show that our proposal achieves high and stable performance in terms of automatic VM clustering, and can reduce the monitoring requirements of cloud systems.