考虑多主体参与的综合能源型IDN协调优化调度

增量配电投资业务的放开和综合能源的发展促使多元市场主体参与配电网的建设、运营和管理,给配电网的调度运行带来巨大挑战。为此,考虑不同主体,从经济性、安全性、高效性出发,建立含综合能源的增量配电网(incremental distribution network,IDN)多目标协调优化模型。首先采用隶属度函数描述各目标优化结果的满意度,结合线性加权求和法,将多目标问题转化成单目标问题;继而借助能量枢纽,实现对IDN中多能源复杂耦合关系的清晰刻画;最后,在算例部分对所提模型及方法予以验证分析。仿真结果表明,相较于以经济性为主的单目标优化,计及多主体参与的IDN优化调度策略能够协调不同主体的利益诉求,更加贴合系统实际,有利于促进IDN的安全、高效、经济运行。     

基于IHDR的自主学习巡检技术研究

针对无人机路径规划存在只适用于静态场景的问题,提出一种自主飞行巡检方法。利用增量分层判别回归(IHDR)树存储无人机飞行经验,通过当前位置矢量搜索IHDR树,得到飞行控制量。根据当前位置与期望位置的偏差调整输出控制量,实现人造目标的巡检。实验结果表明,与IHDR方法相比,该方法学习时间缩短12.2%,且具有较高的准确率,适用于无人机巡检。     

联通5G网络传输技术面临的挑战及应对策略

目前,4G网络在我国已全面普及,5G网络在我国的一些试点城市开始商用实验。按照工信部对5G网络的工作部署和联通公司对5G网络的商用计划,联通公司计划于2020年正式推出5G商用服务。但是,5G网络推出的过程中,联通公司要想实现独立组网并满足5G场景的使用需求,会面临了很多技术挑战。因此,5G网络推进过程需要解决技术难题。     

基于灵敏度计算和多维泰勒网的随机时变非线性系统辨识

针对随机时变非线性系统的建模问题,提出一种基于最优结构多维泰勒网的辨识策略。首先将多维泰勒网权值作为时变参数,由寻求最优步长的增量梯度法进行训练以响应系统输入-输出的快速变化;然后为满足高实时性要求,利用改进的灵敏度计算方法剪除网络冗余输入变量和中间节点,实现最佳的泛化能力;最后用算例仿真结果验证了方案的有效性。     

中压动态无功补偿装置(TSC)的研究

为了实现中压动态无功补偿控制,提出了基于瞬时无功理论的检测方法。采用高速数字信号处理器作为核心控制器,采用了增量PID控制算法,主回路由晶闸管串联形成投切开关,设计了安全可靠的恒流源光电触发隔离形式。最后通过实验结果验证了恒流源触发系统的触发一致性及控制系统算法的有效性。     

通信工程中有线传输技术的应用及改进分析

虽然通信工程的有线传输技术在我国得到了持续发展，然而在实际应用中还存在一定不足，需要不断进行优化改进。对此，文章主要对有线传输技术中的ULH DWDM技术与FTTH技术的相关应用问题进行分析，并指出相应的改进方向，希望能够为相关部门与人员提供参考，共同促进我国通信行业稳定发展。     

无效固定价合同对工程价款结算的依据力研究

无效固定价合同的履行形态多样。法院对相关结算争议的审理多依据《合同法》和《建设工程司法解释(一)》中的部分条文,但裁判结果并不统一。为了解决实务适用难题,地方各高院亦争相出台关于各施工形态下价款结算的文件,但多各依各据,难致同案同判,有损法律之公平和权威。统一的裁判规则亟待确立。在固定价合同无效时,对于工程完工并经验收合格或实际使用、工程仅部分完工、出现工程增量等情形,宜应首选依据合同约定进行价款结算;在原材料价格大幅变动且当事人对此无约定时同于前理;而对于多份合同皆无效的情形,则应根据《建设工程司法解释(二)》11条确定结算依据。     

基于KKT和超球结构的增量SVM算法的云架构入侵检测系统

针对传统入侵检测系统(IDS)处理数据负载过重,不支持多主机数据联合分析,以及大规则库维护的问题,提出一种云架构的基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件和超球结构的增量支持向量机(KS-ISVM)入侵检测系统。将客户端抓取的数据包经过预处理生成样本空间,然后发送至云端使用KS-ISVM进行建模分析,利用KKT条件对增量样本进行筛选,选取违反KKT条件的样本作为有用样本,剔除KKT范围内的所有样本;此外,为了保证剔除的样本为冗余样本,进一步采用超球结构的方法对样本进行第二次筛选,将超球范围内的样本作为有用样本,剔除其余样本;最后将选取的样本进行合并,对SVM进行更新训练。利用KDDCUP99数据进行实验验证,并与SVM、批量支持向量机(Batch-SVM)、互检KKT条件的增量学习(K-ISVM)算法进行对比,结果表明,KS-ISVM具有良好的预测能力和样本淘汰能力,准确率达到90.3%,而SVM、Batch-SVM和K-ISVM三种方法准确率均在89%以下;同时还对并行KS-ISVM进程联合分析,发现单进程的分析时间由6351 s降低到16进程的146 s,分析时间大大降低,说明了多进程的有效性,满足云计算环境中的入侵检测系统对效率和精度的要求。