基于局部结构的多尺度协作表示人脸识别算法

人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结构关系。而局部结构法将图像划分为多个局部区域,每个局部区域的重叠块分布在相同的线性子空间中,该子空间可以反应块之间的结构关系,能提高多尺度块协作表示在小样本下的鲁棒性。因此提出了基于局部结构的多尺度块协同表示算法（Local Structure based Multi-Patch Collaborative Representation,LS_MPCRC）,在Yale B和AR人脸库上的实验结果证明,该算法在训练样本数目较少时具有优秀的识别性能。     

无线网络中基于LT编码的UDP协议UDP/NLT

随着无线网络中基于UDP的应用的急剧增长,提高传统UDP协议在无线网络中的性能已成为重要的研究课题。基于网络编码技术提出了一个新协议--UDP/NLT协议。该协议使用LT编码和网络编码技术对发送的数据包进行编码和解码,以减少因频繁的网络丢包对UDP性能造成不良影响,从而提高网络吞吐量。UDP/NLT协议不需改变原有协议栈结构和UDP语义,易于实现。在NS2中的仿真结果表明,UDP/NLT在几乎不增加网络延迟的前提下,在无线网络环境中比传统UDP有更好的传输性能。     

大规模风电场并网下的互联电力系统广域阻尼协调控制

在区域电网互联以及大规模风电远距离输送的背景下,提出了一种新型广域阻尼控制器设计方法。该方法采用交替Krylov子空间算法对系统进行降阶,避免了传统的平衡降阶算法需处理2个高阶Lyapunov方程的问题。在此基础上,考虑了同步发电机与风电场的协调阻尼控制,提出采用均值方差映射算法对控制器参数进行协调优化。并提出增益调度思想,解决了控制器在系统不同运行方式下的鲁棒性问题。算例结果验证了所提方法的可行性。     

计及广域信号时变时滞影响的大型双馈风力发电系统附加鲁棒阻尼控制

大规模风电接入互联电力系统可能会导致电网联络线上严重的功率振荡。大型双馈风力发电系统能独立控制有功和无功功率,可以通过将控制信号附加到有功功率控制环节来调节输出的有功,以此用来阻尼系统功率振荡。针对系统中可能存在的功率振荡,采用广域测量数据并选择合适的反馈信号实现了快速的广域时滞阻尼控制。在建立的电力系统线性化模型中考虑了广域测量信号时滞。基于自由权矩阵方法获得了线性化模型标准化时滞鲁棒控制方法,可以由线性矩阵不等式进行求解。在此基础上,设计得到了广域时滞状态反馈控制器。控制器参数可以通过所提出的LMI迭代算法优化得到。结合状态观测理论获得了一种新型广域时滞输出反馈控制器。基于四机两区域仿真模型建立了含风电接入的互联电力系统研究模型。时域仿真表明,所提出的广域时滞阻尼控制器能有效地阻尼系统区间振荡。     

基于多目标优化的时滞广域阻尼控制器设计

提出一种考虑区间模式和本地模式协调的时滞广域阻尼控制器设计新方法。首先,根据能控能观指标找出最佳反馈信号和输出控制量。然后,计算超前滞后补偿的时间常数,并构建区间和本地模式协调优化的多目标函数,应用"教与学"优化算法确定最优增益序列。最后,应用均衡降阶算法对系统进行降阶,基于线性矩阵不等式(LMI)理论分析最优增益序列,选出对时滞鲁棒性最好的值。新英格兰测试系统的仿真结果表明,提出的基于多目标优化的时滞广域阻尼控制器设计方法,在很好地抑制了区间振荡模式的同时,保证本地振荡模式不被恶化,并且对时滞具有很好的鲁棒性。     

大规模多目标水-火-风协调优化调度模型的建立及求解

考虑水、火、风能源各自的自然特性和某省级电网工程实际要求,在风电全额上网的前提下,以上网电价费用最小和煤耗量排放最小为目标,同时考虑火电、水电机组出力平滑性约束和各水电厂调度日总出力定值等约束,建立动态多目标风-火-水协调优化调度模型。由于所建立的模型是一个大规模、多维数,多时段、多约束非连续问题,直接求解较困难。为此,在求解阶段,结合分层求解思想,通过应用提出的改进多目标"教"与"学"优化算法(Modified Multi-Objective Teaching-Learning Algorithm,MMTLA)进行求解。以某省级电网某一典型调度日实际数据进行仿真验证,结果表明,所建立的模型的有效性以及所提出算法的优越性。     

低压无功补偿柜禁用微型断路器原因分析及处理

近年来,国家对供电系统的安全稳定性提高了重视,明确提出禁止在低压无功补偿柜中使用微型断路器作为保护器件,主要对这一问题进行深入的分析研究。在了解低压无功补偿柜的功能和特点后,深入分析微型断路器和熔断器之间的区别,最后从微型断路器的短路断流功能入手,具体论述禁用微型断路器的原因分析,能够为从事电力行业的相关人员提供参考。     

基于改进分数阶SVD的块协作表示的小样本人脸识别算法

随着训练样本数目减少,传统人脸识别方法的性能会急剧下降,因此提出了改进的分数阶SVD（IFSVDR）的块协作表示算法,以提高小样本下人脸识别率。为了减少噪声对分类的干扰,对SVD算法进行改进,利用分数阶增大主要正交基权值,提高特征的判别力;对相对较小权值进行抑制,降低噪声的干扰。然后,将得到的特征图像用基于块的协作表示算法进行分类（PCRC）。相对传统稀疏分类算法,PCRC融合了集成学习,能更好地解决小样本问题,且CRC计算复杂度低于SRC。在扩展的Yale B和AR人脸数据库上的实验表明,本文提出的算法在单样本的情况下也有较高的识别率。     

基于果蝇优化算法的广域阻尼控制器设计

针对大规模互联电网区间低频振荡问题,提出了基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的广域阻尼控制器设计方法。以标准16机68节点系统为例,对系统进行线性化,并进行模态分析,找出系统区间振荡模式及阻尼比。根据区域低频振荡模式下参与因子选择广域反馈信号。分析了广域控制器结构,并采用FOA算法对其参数进行优化。仿真结果表明,提出的广域控制器方法能有效地提高区间振荡阻尼比,为电力系统低频振荡优化控制提供了新的思路。     

大规模风电并网后的电力系统广域增益调度控制器设计

针对风力发电的不确定性以及高渗透率下的大规模风电的远距离输送对系统区域阻尼的带来的负面影响,提出一种能适用于系统运行方式发生较大变化(如风电场风速急剧变化等)的广域控制器设计方法。采用时滞线性参数变化方法对含风电的电力系统进行建模,并将整个参数变化范围进行网格划分,再分别进行控制器设计,然后采用三角隶属函数制定调度准则并进行控制器权值分配,从而构造出满足全部参数变化范围的广域增益调度控制器。对算例的时域仿真表明,所提出的广域控制器设计方法对于系统运行范围发生较大变化的情况仍然具有较理想的效果,与传统的极点配置方法相比具有更强的鲁棒性;与经典的鲁棒控制方法与非线性控制方法相比,具有控制器阶数低、设计方法简单等优点,易于工程实现。所设计的控制器计及了电力系统变时滞的特点,相比传统的Pade近似处理时滞的方法有着更低的保守性。