便携式计算机防遗失防盗功能的新设计方案

基于现有的便携式计算机保护方法，设计了防遗失防盗的新方案。本设计方案创新性提出了嵌入式的思想，将A芯片置于计算机机体内，配合植入具有艺术审美特征的小挂饰物的B芯片工作，通过感应信号强弱来实现距离监控的原理，以达到便携式笔记本的防遗失防盗功能。同时提出了A、B芯片的新设计路线。该设计具有体积小、成本低、外形美观、双向报警等特点，有较高的实用性和可观的经济效益，推广前景十分广阔。     

基于迁移学习的智能静态电压稳定评估方案

由于电力系统拓扑结构复杂多变,基于数据驱动的静态电压稳定评估通常存在模型泛化能力不足的问题。针对该问题,文中提出了一种基于迁移学习的智能静态电压稳定评估方案。基于最大相关最小冗余(Maximal Relevance Minimal Redundancy,MRMR)准则和shapley值构建S-MRMR特征选择框架,对离线生成的数据集进行数据降维;基于梯度提升分段线性回归树(Gradient Boosting With Piecewise Linear Regression Trees,GBDT-PL)算法构建静态电压稳定评估模型,提取电力系统运行特征与静态电压稳定指标间的映射关系;利用迁移学习对GBDT-PL模型进行实时更新,提高模型的泛化能力。在由电力系统仿真软件PSS/E提供的23节点系统和1648节点系统上的仿真结果表明,文中所提方案对电力系统拓扑结构变化具有较强的鲁棒性,能够满足在线电压稳定评估的要求,为数据驱动方法实际应用于静态电压稳定评估提供了有益的参考。     

基于约束投票极限学习机的在线静态电压稳定评估

快速准确的在线静态电压稳定评估是规模化互联电网安全稳定运行的重要保障。针对传统神经网络学习模型调参繁杂、训练时间长、样本需求数量庞大等缺点,提出了一种基于约束投票极限学习机（constrained voting extreme learning machine,CV-ELM）的在线静态电压稳定评估模型。CV-ELM基于类间样本差值构建差向量集计算输入层对隐藏层的权值及隐藏层节点偏置项,并引入多数投票机制,通过集成学习的方式进行分类决策。此外,CV-ELM可自适应确定网络参数,在分类准确率、鲁棒性及泛化能力方面均优于传统的ELM。最后,基于新英格兰10机39节点系统的算例仿真结果证明了所提模型的有效性。     

考虑样本不平衡的电力系统鲁棒暂态稳定评估

由于实际电力系统中暂态失稳样本稀少,基于数据驱动的暂态稳定评估方法面临训练样本类别分布失衡问题,严重影响暂态稳定评估结果的可靠性。针对此问题,提出了一种基于MAHAKIL过采样和BCLM的鲁棒暂态稳定评估方法。首先,通过MAHAKIL过采样改善原始样本集的类别分布;然后,基于BCLM构建电力系统鲁棒暂态稳定评估模型。在新英格兰10机39节点系统上的测试结果表明,所提方法能够显著降低原始样本类别失衡的影响,并对数据缺失和数据噪声具有较强鲁棒性。     

基于L-M法的电力系统非线性参数辨识方法研究

现代电力系统的实时控制等方面对系统参数的精确性要求较高。针对电力系统非线性参数辨识问题,将非线性反问题的正则化研究方法L-M法引入电力系统参数辨识。L-M法可以看作是对非线性问题先作线性化后正则化的过程,具有很好的鲁棒性。通过在仿真中设置多个测试场景研究表明,该方法能够有效地对发电机参数进行辨识,和其它算法相比,有效提高了辨识精度,而且对初始点不敏感,具有克服迭代矩阵病态或奇异的能力。     

笔记本电脑防盗设计的电路规划及部分电路研究

针对笔记本电脑防盗设计的新方案，做出了信号发射模块和信号接收模块的路设计规划。同时对部分电路的工作原理进行了分析和研究，并对另外的设计方案介绍了可能实现的制作路线。     

公用计算机的新型系统部署方案

根据公用计算机安装部署需要速度快、性能稳定、可还原的特点设计新的系统部署方案。方案提出使用GRUB4DOS虚拟磁盘这一大特色功能,实现桌面系统从虚拟磁盘的启动,以达到部署方便、快速、稳定、可还原的目的。新部署方案同时对计算机磁盘有一定的保护作用,并减少了对硬盘还原方面的支出。由此可知方案具有很强的经济性、可行性和实用性。     

针对电力系统数据缺失的暂态电压稳定评估方法

针对数据缺失时暂态电压稳定评估模型精度下降的问题,提出一种基于多视图缺失数据填充和门控图神经网络的电力系统暂态电压稳定评估方法。首先,基于多视图互补的时空视图来填充缺失数据,得到完整的数据集;然后,采用修复完整的数据集训练门控图神经网络模型进行暂态电压稳定评估,评估模型要进行快速更新,以提高在线应用的性能;最后,在IEEE39节点系统算例上进行验证所提方法的有效性。仿真结果表明,本文方法可以在任何同步向量测量单元放置信息丢失和网络拓扑变化的情况下及时有效地填补缺失数据,且所用评估模型的评估性能具有显著优势。     

电力系统静态电压稳定裕度评估方法

基于大数据集中隐含关系探索方法和电力系统大量的不同运行状态下的潮流数据,探寻出系统中与静态电压稳定相对裕度有最强的关系的变量,并基于这些变量构建相对裕度评估方法.该方法选取一定数量的关系性较强的变量作为相对稳定裕度的最优输入变量,所使用的探索统计工具是最大互信息系数MIC （Maximal Information Coefficient）和皮尔逊相关系数PCC （Pearson Correlation Coefficient）.当所选的最优输入变量的值能从广域量测系统中获得,电力系统的静态电压稳定相对裕度便能够通过所探索出的关系实时地评估出来.结合PSS/E中39节点算例的仿真测试结果,验证了所提方法的有效性.     

考虑增量用电负荷分配的煤改电/煤改气联合分阶段规划

随着我国供暖改造规模的不断扩大,如何根据各种供暖方式的优势及特点研究最优的清洁化供暖改造方案对于我国能源结构转型,缓解环境危机具有重要意义。提出了一种考虑增量用电负荷分配的"煤改电"、"煤改气"联合分阶段规划方法。首先,基于发电能源结构和清洁能源实际发电量构建了"煤改电"增量用电负荷分配模型,精细化分析"煤改电"产生的新增电量。然后,以"煤改电"、"煤改气"分阶段改造方案为决策变量,以用户供暖支出的经济成本、供暖改造的环境成本和能源成本为优化目标,构建"煤改电"、"煤改气"联合分阶段规划模型。最后,利用向量序优化算法对模型进行求解。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。