油浸式配电变压器局部放电检测技术及模式识别综述

绝缘性能的稳定性是保证油浸式配电变压器正常运行的重要因素，不同绝缘劣化产生的局部放电特征存在差异。为此首先分析油浸式配电变压器绝缘结构、局部放电类型，在此基础上，进一步分析脉冲电流法、超声波检测法、特高频检测法、溶解气体分析法等4类局部放电常用检测方法，以及常见局部放电类型的模式构造、特征参数提取与不同局部放电检测方法的模式识别方法。最后从检测方法、模式识别、传感技术、新兴技术等方面展望了后续研究思路。     

煤矿井下综采工作面巡查机器人磁迹导航的研究

提出了一种煤矿井下综采工作面自主移动巡查机器人磁迹导航方案;通过实验确定了该机器人的磁轨材料和磁传感器分别为条状强磁磁铁和MS-324型干簧管,以轮式机器人采集煤矿井下图像信息为例,确定了干簧管在机器人上的安装位置及工作过程。实验结果表明,该机器人在中间2个干簧管之间的距离为40 mm时能稳定行走。     

南方五省区分布式电源对电网的影响分析

分布式电源以其环保、高效及灵活的优点逐渐渗透到电网当中,也给输电网与配电网的发展规划带来一定的影响。从输电网规划建设、配电网的供电可靠性及继电保护等方面讨论了南方电网中分布式电源接入对电网的影响,为南方电网未来分布式电源的快速发展提供了重要的参考。     

基于多代理技术的电动出租车运营实时仿真系统及应用

电动出租车的示范运营对于电动汽车的推广具有引导意义,然而大规模电动出租车的接入将对电网运营和规划造成很大影响。为了研究区域内电动出租车运营的最优管理策略,引入多代理技术,采用了Q-Learning算法描述电动出租车的决策行为,利用JADE仿真工具建立了基于多代理技术的电动出租车运营实时仿真系统。通过实际应用分析表明,该系统通过主体之间以及主体与环境之间的交互,能有效地模拟电动出租车的动态行为及运营策略,为研究电动汽车规划、运营等问题提供参考。     

复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法

将稀疏贝叶斯学习引入线性混合像元分解中,提出一种基于复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法.在多观测向量的稀疏贝叶斯框架下,对各参数建立概率模型,经贝叶斯推断得到基于L2,1正则化的联合稀疏贝叶斯解混模型,并将丰度向量的非负与和为一约束加入到凸优化的目标函数中,通过变量分离法将复合正则化问题分解成多个单一正则化问题交替迭代求解,并利用参数自适应算法对正则化参数进行更新.模拟数据和真实数据的实验结果表明,该算法比贪婪算法和凸优化算法能获得更高的解混精度,并且适用于端元个数较多和信噪比较低的高光谱数据.     

非凸稀疏低秩约束的高光谱解混方法

针对高光谱混合像元的丰度矩阵具有行稀疏特性,提出一种非凸稀疏低秩约束的高光谱解混方法．首先,建立高光谱图像非凸稀疏低秩约束模型,将丰度系数矩阵的非凸p范数作为稀疏约束,并将丰度系数矩阵奇异值的非凸p范数作为低秩约束;其次,构建联合低秩性先验与稀疏性先验的非凸极小化模型,并提出求解的增广拉格朗日交替极小化算法,将复合正则化问题分解成多个单一正则化问题,交替迭代求解．实验仿真结果表明,该算法比贪婪算法和凸优化算法能获得更高的解混精度,并且适用于信噪比较高的高光谱数据．