海安方言的“可VP”句式

本文描绘和分析了存在于海安方言中的“可ＶＰ”问句在疑问词、疑问句式、疑问焦点及停顿等方面不同于一般方言的特殊性,并以《西游记》、《红楼梦》等名著中的例子进行参证。最后,指明这种句式是非问的性质。     

可调谐钛宝石双波长激光在β－BaB2O4晶体中和频

本文用矩阵光学推导出了相位共轭腔的热稳条件。     

考虑虚拟电厂可信容量的新能源电力系统容量市场出清模型

随着风电和光伏发电装机规模快速增长,系统出现了发电容量充裕度不足的问题。为确保电力系统中的充足发电容量,需要引入容量市场机制。相比于大型火电机组的长建设周期和高投资成本,分布式可调节资源聚合的虚拟电厂（virtual powerplant,VPP）建设周期短、投资小、见效快,是为系统提供发电容量的有效资源。因此,构建了虚拟电厂可信容量（unforcedcapacity,UCAP）计算方法并提出一种考虑虚拟电厂可信容量的新能源电力系统容量市场出清模型。虚拟电厂可信容量计算模型考虑了其功率、能量以及运行特性。容量市场出清模型在考虑发电侧风电、光伏、传统机组的基础上,增加用电侧虚拟电厂参与市场。容量市场出清模型中考虑了高峰容量需求、基本容量需求、电能需求、谷荷需求、爬坡功率需求等系统约束。最后通过算例分析了虚拟电厂可信容量、市场容量总需求量以及新能源装机容量对市场出清结果的影响,验证了本文虚拟电厂可信容量计算方法以及容量市场出清模型的有效性。     

计及源网荷交互影响的区域电网热稳安全供电区间计算方法

新能源和负荷的不确定性与输电通道的潮流转移存在交互影响,区域电网供电能力呈现出强不确定性的特点。提出一种计及源网荷交互影响的区域电网热稳安全供电区间计算模型及其求解方法。采用安全供电区间来描述区域电网供电能力的分布范围,考虑新能源和负荷的不确定性,建立区域电网热稳安全供电区间的线性化模型。在输电通道安全运行约束中考虑可中断负荷参与调控的影响,挖掘区域电网的供电能力。实际电网的算例结果表明,不同源荷分布下的供电能力分布在一个较宽的范围,可中断负荷的分布和容量均对供电能力影响较大,验证了所提模型的正确性。     

基于IGDT-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估

为应对大规模分布式电源DG(distribution generation)接入给配电网带来的挑战,考虑DG出力的不确定性以及电网储能投资成本的有限性,提出基于信息间隙决策理论IGDT(information gap decision theory)-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估方法。首先,以最大化DG可开放容量为目标,综合考虑储能投资成本以及节点电压和线路容量机会约束等约束,建立基于IGDT-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估模型;其次,对IGDT模型中的max项、机会约束以及网络重构等相关约束进行转化,并利用Cplex求解器对转化后的混合整数线性规划模型进行求解;最后,通过某地区有源中压配电网实例分析,验证了所提方法的有效性。     

基于LightGBM算法的光伏并网系统孤岛检测及其集成的可解释研究

针对智能孤岛检测方法欠缺对数据集划分过程中标签分布不均问题的考虑,以及该领域尚未对复杂智能孤岛检测模型的决策进行可解释性分析,提出了一种基于轻梯度提升机(LightGBM)算法的孤岛检测模型。采用分层抽样的K折交叉验证检测模型的分类性能,解决数据标签分布不均的问题;提出基于决策树的Shapley值加性解释方法为主干,融合累计局部效应图和局部代理模型的集成可解释分析框架,从全局性和局部性角度对光伏并网系统的孤岛状态检测进行归因分析。算例仿真结果表明,所提模型能在传统检测方法的检测盲区中实现精确且快速的动态孤岛检测,且在电压波动、系统故障等情况下均未发生误判。基于集成的归因分析方法解决了单一可解释方法的欠合理性问题,揭示了模型输入电气特征自变量与孤岛检测响应因变量之间的关系,提高了模型的可信度。     

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。     

基于噪声融合的黑盒攻击优化方法

当前,基于迁移性的黑盒攻击通常使用较高的扰动系数生成具有较强可迁移性的对抗样本,导致对抗扰动较易被防御者察觉,因此提出了一种基于噪声融合的黑盒攻击优化方法来提高对抗样本的隐蔽性。该方法从常用的图像噪声中筛选出了最适用于优化对抗样本迁移性的噪声,并降低了对抗样本的黑盒攻击能力与扰动系数的耦合程度,即在不修改扰动系数的情况下增强了对抗样本的可迁移性。在Image Net数据集中的实验结果表明,通过噪声增强后的对抗攻击在黑盒攻击强度上有显著提升。此外,通过实验从高斯噪声、高斯白噪声、泊松噪声、椒盐噪声、乘性噪声和单形噪声中筛选出了最佳噪声,其能根据相同的扰动系数将待优化攻击算法的黑盒成功率平均提升12.64%。     

基于轻量级密集残差网络的水下图像增强

深度卷积神经网络是水下图像增强的主要方法之一,但其过高的内存消耗和计算需求阻碍了在实际应用中的部署。为此,提出一种轻量级的密集残差卷积神经网络(dense residual convolutional neural networks, DRCNN)用于水下图像增强。为降低计算成本,DRCNN采用深度可分离卷积提取高级特征;通过密集连接和残差学习促进不同通道之间的信息交互,提高模型表征能力;将输入的退化图像与中间特征图融合,保留图像全局相似性,同时防止模型梯度消失。实验结果证明DRCNN能有效提高水下图像质量,较于现有算法,DRCNN参数量减少了85%,PSNR、SSIM值分别提高了3%、2%,测试速度提高了3%。DRCNN使用更少的参数实现了更好的性能,利于在低资源设备的实时场景中应用。     

可重构宽带功率放大器设计

随着未来无线通信需求的增长,通信系统需适用更多的频带和标准。 针对可重构功率放大器各模式下工作带宽窄的缺 点,本文基于简化实频技术和可重构理论,提出了一种拓展可重构功率放大器工作带宽的设计方法。 通过在可重构理论中融入 简化实频法的宽带设计方法,在设计过程中加入新的误差函数,对可变模式下的可重构电路结构进行判别,进而实现可重构宽 带功率放大器设计。 为了验证该方法的有效性,并满足实际设计指标,采用中国科学院微电子研究所自主研发的 LDMOS 晶体 管设计并制作了适用于 GSM 网络和 LTE 网络的一个频率可切换的宽频可重构功率放大器。 测试结果表明,该可重构功率放大 器在不同模式下可分别工作在 0. 6~ 1. 1 GHz 和 1. 1~ 1. 6 GHz 频段,饱和输出功率超过 40 dBm,漏极效率(DE)在 50% ~ 60%之 间。 因此,本文提出的设计方法可以降低可重构宽带功率放大器的设计难度,较好的发挥晶体管性能,降低成本,在实际基站射 频电路设计中具有很好的应用意义。