基于改进YOLOv5的密集场景行人检测方法研究

当前的研究中密集场景行人检测精度较低,为提高检测精度,提出一种基于YOLOv5网络的改进方法V-YOLO,采用加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network, BiFPN)改进原始网络中的路径聚合网络(path aggregation network, PANet),加强多尺度特征的融合能力,提高对行人目标的检测能力。为了保留更多的特征信息,提高主干网络的特征提取能力,添加残差结构VBlock;引入SKNet(select kernel networks)注意力机制,动态融合不同感受野的特征图,提高对不同行人特征的利用率。使用CrowdHuman数据集进行训练和测试,实验结果表明,所提出算法比原始网络的精确度、召回率和平均精度值分别提高1.8%、2.3%和2.6%,验证了所提出算法能有效的提高密集场景下行人目标检测的准确率。     

含混合储能直流微电网混合势函数建模及稳定性分析

针对含恒功率负荷的混合储能直流微电网大扰动稳定及储能变换器建模问题,在推导混合储能(hybrid energy storage system, HESS)脉宽调制开关网络等效模型基础上,提出了一种基于混合势函数理论的含HESS直流微电网稳定性判据及分析方法。首先,计及HESS充放电特性,将含HESS直流微电网系统的工作状态划分为buck和boost工作模式;接着,分别建立上述两种工作模式下基于脉宽调制开关网络等效模型的直流微电网系统混合势函数模型;最后,应用混合势函数理论第3稳定性定理,分别推导得到buck和boost工作模式下的直流微电网大扰动稳定性判据,并对比基于开关平均模型的系统稳定性判据,提出的稳定性判据推导方法对系统动态行为预测更为准确。仿真验证了所提稳定性分析方法的合理性以及混合势函数判据的先进性。     

考虑电源车协同调度的配电网应急抢修研究

配电网抢修恢复是灾后电力供应保障能力的关键,为提升配电网抢修恢复效率,本文针对配电网多重故障情况下电源车和抢修队伍的协调优化调度进行研究。考虑抢修队伍的抢修时间和转移时间,基于负荷价值构建应急抢修路径优化模型,提出应急电源车转移策略矩阵,在满足电源车转移时间和孤立网络功率平衡的条件下,以停电损失最小为优化目标,通过离散二进制粒子群优化算法对两个模型进行协同求解,得到最佳抢修恢复策略。最后,在IEEE33节点系统上验证了所提方法的合理性和有效性。     

考虑节点边际电价的配电网与多微电网双层鲁棒经济调度

可再生能源出力的不确定性给市场定价机制带来了挑战,实现市场参与者的利益均衡分配成为亟待解决的关键问题。提出一种计及风电出力不确定性的节点边际电价市场出清机制。建立配电网与多微电网协调优化调度的双层模型,上层模型为考虑风电出力及功率交互不确定性的配电网数据驱动鲁棒经济调度模型,下层模型为考虑电价型需求响应的微电网数据驱动鲁棒经济调度模型。通过配电网与微电网之间功率交互与电价信息的传递进行上、下层模型的迭代求解,实现不同市场参与者的利益均衡分配。测试系统的仿真结果验证了所提模型及求解方法的有效性。     

D2D网络中基于联盟博弈的中继选择方法

随着无线终端的大规模普及,用户设备（User Equipment,UE）对无线网络的内容分发服务提出了更高的要求。提出了利用设备对设备（Device to Device,D2D）通信技术进行协作中继传输,使得任何UE都可作为潜在中继节点,并且令中继节点为其他UE中继数据,可以提升整体网络的内容分发质量。为弥补UE作为中继节点产生的能耗,采用能量采集（Energy Harvesting,EH）的激励机制,将携能信号作为奖励发送至UE,以提高UE为其他用户中继数据的意愿。同时,为解决中继选择问题,提出了基于联盟博弈方法,对UE和中继节点的合作行为进行分析,为UE选取最优的中继节点,以获取最优的内容分发服务。仿真结果表明,所提方法与贪婪搜索算法相比,可以更大程度地提高系统的吞吐量。     

基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨控制研究

针对大型风力发电机变桨控制受外部干扰和参数变化大、造成输出功率不稳定的问题,提出一种智能控制的算法,在RBF神经网络基础上增加模糊算法,利用模糊RBF神经网络实时在线调整PID参数。当实际风速偏离额定风速时,科学调整风机桨距角,使风机所获得的空气动力转矩发生变化,从而在额定功率附近保持风力机输出功率的相对稳定。据此搭建了风电机组各模块的数学模型,并在MATLAB/Simulink上搭建了仿真模块。实验结果表明：基于上述的方法控制效果相比于传统PID控制和常规RBF神经网络PID控制,响应更快、风能利用系数性能超调更小、功率输出更稳定,更有利于风力发电机组的系统稳定性。     

T型三电平间接矩阵变换器拓扑结构和调制策略

针对传统三电平间接矩阵变换器(TLIMC)传输效率低,开关损耗大,成本较高等缺点。此处提出新型T型TLIMC的拓扑结构以及空间矢量调制策略。该变换器拓扑结构是由两个相同的整流器和一个T型三电平逆变器组成。具有较高的电压传输比,其实现成本较低,控制策略也较为简单,相比传统的TLIMC有着更好的可行性,新型TLIMC采用双空间矢量调制策略。整流级采取无零矢量调制,使输入功率因数达到最大。逆变级利用“最近三矢量”原则合成输出电压,计算基本矢量占空比,求得TLIMC的最大电压传输比。通过Matlab/Simulink搭建仿真模型对提出的设计思路进行仿真实验,结果证实了理论分析的正确性。并且搭建样机平台,验证了所提拓扑和调制策略的有效性。     

基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别

针对目前污染企业环保工况异常监测实施困难、识别误差大、结果易被篡改等问题,提出了一种基于电能质量监测数据的环保异常工况识别方法。区别于对每个设备安装分表进行用电监测的现有方案,使用企业设备公共用电入口处非侵入式负荷监测所得的多维电能质量数据进行工况分类模型训练,实现异常工况识别。首先,对表征生产情况的特征数据进行时序变点检测与聚类计算,实现企业生产工况的划分;然后,结合环保设备运行情况得到用于分类的环保工况类别;进而,采用Stacking集成学习模型对环保相关的工况场景进行分类学习;最后,利用所训练的分类模型识别出企业存在的环保异常工况。利用仿真测试数据与实际企业数据验证了所提方法的有效性。     

线性化模型下二阶逆变器的混沌控制

针对线性化模型下二阶逆变器发生的非线性分岔与混沌行为,加入控制手段增加稳定域与抗扰性。首先构建了二阶逆变器的系数线性化迭代模型,运用分岔图、折叠图再现了其产生的混沌行为,并寻求系统的Jacobian矩阵和平衡点。然后加入延时反馈控制,并基于朱里判据给出了控制参数的限定条件。最后为说明所加入混沌控制方法的优越性,开展了数值仿真模拟实验。结果表明,延时反馈控制使系统比例参数K的分岔值从0.573后移至0.973,且当直流源输入侧电压突变时,系统仍保持在稳定运行状态。表明施加延时反馈控制后,二阶逆变器运行的稳定域增加且整体的抗扰性增强。     

融合Transfomer和多尺度并行注意的结直肠息肉分割算法

针对结直肠息肉图像中病灶区域尺度变化大、形状不规则和边界不清晰等复杂特点导致息肉分割精度低、分割边界存在伪影的问题,提出了一种融合Transfomer和多尺度并行注意网络(Fusion of Transfomer and Multiscale Parallel Attention Networks, FTMPA-Net)的结直肠息肉分割算法。选用HarDNet逐层提取语义信息和空间细节,采用多尺度感受场模块(Multiscale Receptive Field Block, RFB)捕获不同感受野下的特征信息,串入高效通道注意力机制提取空间、通道特征的相关性信息,以抑制背景颜色的响应;通过并行解码模块逐层聚合由高效通道注意力机制得到的增强特征图,并生成初始预测分割图用于后续深层监督;提出高效多头注意力机制(Efficient Multi-Head Self-Attention Module, EMHSA)来进一步细化边缘信息,构建区域与边界之间的联系,以提高其分割性能。在CVC-ClinicDB数据集和Kvasir-SEG数据集上对该算法进行测试,平均相似性系数分别为95.58%和92...