P-IoT自组网模式研究

为降低专网物联网(P-IoT)的建网成本,实现灵活部署和增强抗毁性以满足行业用户的应用要求,需对P-IoT自组网模式进行研究。首先,阐述了P-IoT自组网模式的重要性;在此基础上,从系统架构、支持的拓扑类型、协议栈设计以及技术优势对P-IoT自组网模式加以分析;最后,分析了P-IoT自组网模式在智能抄表与智能林防领域的创新应用。P-IoT自组网模式在多种应用环境下都能很好地满足行业用户的需求,在未来专网市场P-IoT自组网模式必将具备极强的竞争力。     

Olfactory appraisal of odorants for 100% hydrogen networks

To meet carbon emissions reduction targets heat and transport need to be decarbonised. Hydrogen is being considered as a flexible energy vector that could play an important part in this endeavour. With demonstration projects on the rise it is crucial to identify suitable odorants to ensure, safety regulations are met and public acceptance gained. Specifically, this work investigates the use of sulphur based odorants currently in use in the UK and Europe, alongside sulphur-free and experimental ones, for use in a 100% hydrogen gas demonstration network in the UK. Gas samples odorised with five different odorants are analysed to determine odour detection threshold, the odour intensity, its hedonic tone and character. The tests are performed by an accredited laboratory following EU standards. The results show that four odorants meet requirements as stenching agents for use in UK gas distribution network, whilst one, 5-ethylidene-2-norbornene, fails to demonstrate an unpleasant odour.     

煤矿井下风水管路压力在线监测系统的研究与应用

为提高井下管路供风、供水的安全性、可靠性，以工业环网作为网络通信平台，通过分站采集数据上传至地面，实现对煤矿井下供风、供水管道的远程实时监控及远程控制，及时发现管网故障，提高维护效率、降低损失，保障供风、供水质量，达到科学预警、降低成本、提高效率的目的。     

光伏用电致发光缺陷检测仪空间分辨率的量化评估

针对光伏用电致发光缺陷检测仪空间分辨率目视判定重复性、准确性差,并且难以量化等问题,提出一套基于卷积神经网络模型的空间分辨率量化评估方法。参照相关标准JJF(闽)1088-2018,采取不同的拍摄条件拍摄并切割出空间分辨率线对图像,对图像进行人工分类。设计卷积神经网络结构,采用卷积层、池化层和全连接层结构,并使用已分类完成的空间分辨率线对图像对模型进行训练。最终使用测试集对模型进行评估,结果表明,模型在测试集上的判别正确率达到99.2%。该方法满足使用要求,可取代目视判别,提高了光伏用电致发光缺陷检测仪空间分辨率判定的准确性与重复性,并为其量化提出了新的解决思路。由于太阳电池片用光致发光缺陷检测仪与光伏用电致发光缺陷检测仪的成像方式类似,该方法可兼容太阳电池片光致发光检测仪的性能评估。     

基于多层感知器的气液两相流流型识别方法

通过对电阻层析成像数据采集原理和深度学习网络的研究,提出了一种基于阵列电阻值和多层感知器深度学习网络相结合的流型识别方法。利用电阻层析成像系统中的16个电极传感器来获取流型样本数据,并构建出流型识别数据库,然后对多层感知器深度学习网络进行训练,获得可以识别不同流型的网络。实验结果表明,采用阵列电阻值结合多层感知器网络对流型进行学习和识别的方法,流型识别准确率可以达到95%,解决了流型图像生成过程与数据特征预选过程中流型特征损失的问题,流型识别性能得到了提高。     

分散式风电多点接入协调优化控制策略

针对分散式风电机组并网导致的配电网网损增加、电压稳定性降低等问题,文章提出一种分散式风电并网多点协调双层控制策略。首先,分析了分散式风电多点接入特性,研究分散式风电多点接入后的网损、电压分布和功率因数的关系,并提出最小网损和电压偏差为目标的双层优化控制策略。最后,基于IEEE-33节点进行仿真计算,结果表明,所提多点协调控制策略能够有效降低配电网网损和提升母线电压水平,增加系统的稳定性。与超前功率因数相比,滞后的功率因数能够增大风能消纳能力,提高供电可靠性,减少电压偏移水平。     

基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法

利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。     

[工程应用]智能制造场景的5G应用展望

为满足智能制造领域物联网当前发展的需求，研究了相应制造场景的5G应用技术。介绍了5G的关键技术，包括5G支持的应用场景、网络切片、网络功能虚拟化（NFV）/软件定义网络（SDN）、多接入边缘计算、设备对设备通信技术等；给出了基于扩展的信息物理系统5层框架，基于该框架分析了多个智能制造场景的5G应用（包括人机界面和生产信息技术、流程自动化、工厂自动化、物流和仓储、设备监控和维护等）；给出了以上应用的5G边缘计算开发框架，以集成上述场景；探讨了5G应用于智能制造场景所面临的多个挑战，以助于5G使能智能制造的落地应用。     

基于深度卷积神经网络的视觉里程计研究

视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数，实现对智能体的定位。传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程，解算非常复杂，因此，提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计。借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征，将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络，通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数。在KITTI数据集上的实验结果表明，提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹，证明了方法的可行性。在简化了复杂模型的基础上，与传统的视觉里程计系统相比，该模型的精度也有所提高。