基于图像识别的对抗鲁棒性评测系统

深度神经网络的对抗鲁棒性研究在图像识别领域具有重要意义, 相关研究聚焦于对抗样本的生成和防御模型鲁棒性增强, 但现有工作缺少对其进行全面和客观的评估. 因而, 一个有效的基准来评估图像分类任务的对抗鲁棒性的系统被建立. 本系统功能主要为榜单评测展示、对抗算法评测以及系统优化管理, 同时利用计算资源调度和容器调度保证评测任务的进行. 本系统不仅能够为多种攻击和防御算法提供动态导入接口, 还能够从攻防算法的相互对抗过程中全方面评测现有算法优劣性.     

考虑机组运行状态的海上风电场无功协调控制

针对由具有无功调节能力的双馈风机DFIG(doubly-fed induction generator)组成的海上风电场,结合海上风电场特点和无功补偿配置情况,在考虑风电场内机组crowbar动作情况、机端电压和因尾流效应导致的风速差异对双馈风机动态无功极限影响的基础上,提出在电网电压跌落期间通过调节转子电流,充分利用场内双馈风机的无功协调控制能力进行最大无功支撑实现低电压穿越;在电网电压恢复阶段,控制场内双馈风机快速输出感性无功抑制电网电压骤升,提高了低穿恢复阶段的过电压抑制能力。基于DIgSILENT/PowerFactory仿真平台,搭建风电场协调控制模型验证所提控制策略的效果。仿真结果表明,所提控制策略在电压低跌落状态下可以充分发挥风电机组的无功出力能力,协助电网电压快速恢复,有效提高故障电网的暂态电压水平。