台州夏季电力负荷与气候相关性分析

气候因素为影响夏季电力负荷的主要因素.通过台州市电力负荷与气候的相关性研究,采用2009年7、8月份台州市电力负荷数据和每天最高气温、平均气温、最低气温等气象数据,得到全天288个时间点电力负荷分别与这3个气温因子的相关性系数,并对此结果进行定性定量分析,为夏季电力负荷预测以及需求侧管理提供理论依据.     

智能家居远程控制的信息安全研究

探讨了密钥管理技术的发展,分析了智能家居网络的特点,提出了一种基于标识认证的矩阵密钥管理方案。该方案无需第三方在线参与,可实现本地认证,从而极大地提高了网络的效率,确保了家居网络通信的安全与可信任性。通过以ZigBee网络构建智能家居网络,并以FPGA做信息签名与认证处理的方式证明了其方案的可行性。     

计及多阶段抗灾性能的骨干网架多目标优化

构建抗灾型骨干网架并对其进行差异化加固,可以保障极端灾害下电网安全运行和重要负荷供电。在此背景下,提出一种计及多阶段抗灾性能的骨干网架多目标优化模型。该模型定量评估了电网中节点和线路的拓扑和运行重要度,并提出基于核主元分析的综合评估方法。在满足投资限制的基础上,以最大化网架生存性、抗毁性和系统可恢复性为目标对抗灾型骨干网架进行优化。然后,采用嵌入图论修复策略和档案学习策略的改进全面学习粒子群优化算法求解优化模型,以扩大可行解空间。最后,某区域电网仿真算例验证了该模型的有效性。     

一种视频质量智能检测系统的研究

目前的视频监控系统对于摄像头的维护还是主要依靠人工巡查的方式检测摄像头画面质量,工作量大,工作效率低。本文提出了一种视频质量智能检测系统,对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡、云台失控、视频信号丢失等等多种摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。     

基于背景差分法的电网巡检运动目标检测技术

针对无人机对电网巡检过程中移动镜头下的目标检测问题，采用背景补偿与背景差分法实现了动态场景下的目标检测.建立了全局运动矢量模型，并利用SIFT特征点提取和匹配技术，完成了视频图像的特征点匹配，实现了移动镜头下的背景补偿.通过降维和局部匹配方式对SIFT特征点提取和匹配技术进行优化.结果表明，优化后的特征向量生成时间是原来的30%～40%,与经典SIFT算法相比，提取特征点的总时间是原来的30%～50%,该方法能准确检测运动目标并排除干扰.