含电转气的冷热电联供型微电网多目标优化调度

主要研究含电转气(power to gas,P2G)的冷热电联供(combined cooling,heating and power,CCHP)型微电网多目标优化调度模型.首先研究分析了CCHP型微电网结构及P2G工作原理,以运行成本和环境治理成本为目标建立含P2G的CCHP型微电网的多目标优化调度模型,然后运用基于帕累托(Pareto)最优解的多目标粒子群(multi-objective particle sware optimization,MOPSO)算法求解,最后算例分析验证了P2G可提高CCHP型微电网运行系统的弃风消纳能力,同时可提高系统运行的经济性和环保性.     

胶片电影中的快速斑块修复算法研究

斑块是胶片电影中最常见的损伤类型问题,传统的斑块修复算法修复质量较好,但修复速度不够快.针对传统斑块修复算法在修复速度上的不足,提出了 一种改进性的快速斑块修复算法.相比于传统修复算法的改进主要体现在运动估计模块和修复模块.运动估计模块使用权重系数矩阵对二维匹配块矩阵做降维处理,得到两组一维特征矩阵,使用一维特征矩阵代替二维匹配块搜索运动矢量最优值.修复模块使用单参考帧修复算法代替双参考帧修复算法.实验结果表明,快速斑块修复算法与传统修复算法相比,主观评价基本一致,修复速度优于传统修复算法.     

基于弹塑性有限元的深挖路堑碎裂岩质边坡稳定性分析

西部地区地形地质条件复杂,对于岩体破碎、裂隙发育的边坡,前期地勘和试验工作获取到的信息非常有限,难以确定岩体力学参数统计特征。本文结合边坡施工开挖逐步揭示的工程地质信息,建立切合工程地质特征的三维弹塑性有限元模型,模拟边坡开挖过程对工程岩体岩石力学参数进行反分析,对比开挖过程测斜监测获得的位移变形,获得了接近实际情况的最优计算参数,并利用获得的参数分析边坡的稳定性,预测开挖加固效果。结果表明,采用基于弹塑性有限元的边坡稳定性分析是有效可行的,可以计算得出岩体位移场,应力场的变化特征,揭示边坡开挖变形的内在机制。本研究为复杂地质条件下信息化施工设计提供了一种新方法。     

基于YOLOv3的特定电力作业场景下的违规操作识别算法

电网作业常处于高空、高压等危险环境,此类环境常常为电力作业人员的安全带来威胁.仅靠人力监管常会出现监管不力的情况,现有的目标检测算法也只能进行简单的安全识别,无法根据特定的电力作业场景识别违规操作行为.针对这一问题,提出一种基于YOLOv3的特定电力作业场景下的违规操作识别算法,选用YOLOv3算法进行目标检测,同时融入场景识别机制,并引用交并比设定逻辑判断函数,检测特定场景下电力作业的违规操作行为.以电焊作业场景为例进行实验验证,实验结果表明,该模型的检测精确率为82.15％,证明了该方法的有效性,同时也对后续优化该模型提出了几点建议.     

配网居民用户侧应急抢修资源多目标选址研究

配网居民用户侧应急抢修主要针对10 kV以下的居民用户故障,其抢修处理量大、到达时间要求短.现有的应急抢修存在问题:未考虑不同地区的差异性及不确定性进行布置;抢修资源选址模型单一.在此背景下,考虑不同目标对资源配置的影响,建立配电网应急抢修资源多目标选址模型.模型中根据故障工单及天气、路况等数据构建距离、成本目标函数,同时设置覆盖面积、到达距离约束.采用基于Pareto支配的多目标粒子群算法进行优化求解,通过基于信息熵的序数偏好法得到最终优化方案.最后,通过算例验证所述模型的可行性.     

配网居民用户侧应急抢修资源多目标选址研究

配网居民用户侧应急抢修主要针对10 kV以下的居民用户故障,其抢修处理量大、到达时间要求短.现有的应急抢修存在问题:未考虑不同地区的差异性及不确定性进行布置;抢修资源选址模型单一.在此背景下,考虑不同目标对资源配置的影响,建立配电网应急抢修资源多目标选址模型.模型中根据故障工单及天气、路况等数据构建距离、成本目标函数,同时设置覆盖面积、到达距离约束.采用基于Pareto支配的多目标粒子群算法进行优化求解,通过基于信息熵的序数偏好法得到最终优化方案.最后,通过算例验证所述模型的可行性.     

基于UGII平台的注塑模具三维运动仿真

分析了典型注塑模具的结构及运动特点,介绍了注塑模具的运动仿真原理及其过程,最后基于UGII软件平台,以数码相机结构件模具为例,实现开模、脱模和合模的三维运动仿真,从而为注塑模具的设计提供了一定的可预见性,确保其结构的合理性。     

65Mn弹簧钢在弯曲应力下的松弛行为

用自行设计制造的弹簧应力松弛连续测试系统研究了淬火回火后65Mn弹簧钢的弯曲应力松弛行为.用二阶指数衰减函数对应力松弛曲线进行了拟合,结果表明决定系数很高.用TEM对应力松弛前后试样的组织变化进行了观察,发现松弛试验前为典型的回火马氏体组织,松弛试验后出现了黑白相间的条带组织,并且观察到位错的缠结和塞积.利用热激活理论对应力松弛机理进行了研究,结果表明应力松弛过程的表观激活能随时间逐渐升高,由瞬态松弛阶段的0.24 eV升高到稳态松弛阶段的0.64 eV,由此推断应力松弛瞬态阶段主要发生位错的滑移,而在稳态松弛阶段,位错通过交滑移可以绕过碳化物质点等障碍继续运动,导致塑性应变的进一步增加.     

图像序列中的自动点目标空时快速检测*

提出了一种新的序列图像中点状运动目标空时快速检测方法,该方法假设经过背景杂波抑制预处理后图像已转换为类SPGWN(信号加高斯白噪声)模型.自动目标检测时图像序列被划分为多组检测单元,每单元包含两帧相邻的图像.根据目标速度限制条件,采用在单元内以及两相邻单元间沿轨迹集成像素灰度的检测算法.在付出同等运算量的代价下,克服了二维投影检测性能较差的弱点,同时也具备可检测多速率目标的优点.理论分析和仿真试验表明了该检测方法的有效性.     

采用形态神经网络背景自适应预测的图像弱小目标检测*

提出一种有效的背景杂波预测形态神经网络模型,用于检测图像数据中的弱小目标.目标被假设为只有很小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中.通过形态神经网络,杂波背景被准确地估计并从输入数据中去除,只剩下残留噪声和目标信号.采用扩展输入层数据的办法修正了传统的形态开、闭运算三层前馈BP网络模型.为了跟踪包含不同子结构的复杂背景,原始图像被划分为多个子块,并在相应的子块中选择训练样本对结构元进行优化.对真实图像数据的计算机仿真表明该算法在性能上优于其他传统算法.