计及网络重构的主动配电网供电能力概率评估

主动配电网的控制特性以及分布式电源接入造成的不确定性,使得现有供电能力评估方法不能对主动配电网进行有效评估.首先建立了主动配电网供电能力的评价指标体系,结合概率潮流与重复潮流法计算出主动配电网的分布函数,最后以供电能力期望为目标函数运用二进制粒子群算法进行重构优化,得到最有利于供电能力的运行方式.选取PG&E69节点配电网作为算例,结果表明该方法能够准确计算出主动配电网的供电能力分布函数,网络重构优化后电网的供电能力得到大幅度提升,体现主动配电网主动控制特性的同时能够全面准确地评估主动配电网供电能力.     

一种基于虚拟阻抗的主动配电网故障区段定位方法

主动配电网10kV馈线保护一般采用传统继电保护方案,但是DG的接入使得配电网网架结构变得复杂,传统的保护方法并不能满足主动配电网的保护要求。为解决现有保护方法易受系统参数和故障类型等因素的影响而不易识别单相接地故障等问题,提出一种基于虚拟阻抗的馈线分段保护配置方案,分析了基于虚拟阻抗法的故障识别原理,将电压的序分量和相应电流序分量的比值作为虚拟阻抗,通过判别虚拟阻抗的特征即可完成故障的定位。利用MATLAB/SIMULINK搭建配电网络模型,仿真结果表明基于虚拟阻抗判据能够快速准确识别各种类型的短路故障,区内故障时保护动作较快,区外故障时保护不动作,且其判别结果不会受到系统参数的影响,适用于复杂多变的主动配电网,具有较高的可靠性和选择性。     

基于深度学习的场景文本检测算法研究

针对自然场景中任意形状文本图像因文本行难以区分导致的信息丢失问题,提出了 一种基于深度学习的场景文本检测算法。首先构建特征提取模块,使用Resnet50作为骨干 网络,在增加跨层连接的金字塔网络结构中引入并联的空洞卷积模块,以提取更多语义信息; 其次,对得到的特征图进行多尺度特征融合,学习不同尺度的特征;最后预测出不同内核大 小的文本实例,并通过尺度扩展逐渐扩大文本行区域,直到得到最终的检测结果。实验结果 表明,该方法在SCUT-CTW1500弯曲文本数据集上的准确率、召回率及F1值分别达到88.5%、 77.0%和81.3%,相比其他基于分割的算法,该算 法对弯曲文本的检测效果良好,具有一定的 应用价值。     

基于预测和残差细化网络的道路提取算法研究

针对航拍图像中的道路检测问题,提出了一种基于预测和残差细化网络的航拍图像道路提取算法。首先,预测网络进行初始预测,为了提高分割网络的细化能力,学习到更高层的道路特征信息,预测网络中引入了空洞卷积和多核池化模块。其次,残差细化网络对预测网络的输出进一步细化,改善预测网络结果出现的模糊问题。此外,针对航拍图像中道路像素比例较小的特点,网络还融合了二元交叉熵、结构相似性以及交并比损失函数,以减少道路信息损失。在Massachusetts道路数据集上的实验结果表明,精确率、召回率、F值和准确率等指标分别达到了99.3%,95.7%,97.3%和95.1%,交并比及平均结构相似性评价指标也分别达到了94.8%和84.3%,相比于其他算法,该算法有一定的应用价值。     

结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像算法

针对手机拍摄过程中产生的视频抖动问题,提出了一种基于光流法和卡尔曼滤波的视频稳像算法。首先通过光流法预稳定抖动视频,对其生成的预稳定视频帧进行Shi-Tomasi角点检测,并采用LK算法跟踪角点,再利用RANSAC算法估计相邻帧间的仿射变换矩阵,由此计算得出原始相机路径;然后通过卡尔曼滤波器优化平滑相机路径,得到平滑相机路径;最后由原始相机路径与平滑路径的关系,计算相邻帧间的补偿矩阵,再利用补偿矩阵对视频帧逐一进行几何变换,由此得到稳定的视频输出。实验表明,该算法在处理6大类抖动视频时均有较好的效果,其中稳像后视频的PSNR值相比原始视频的PSNR值约提升了6.631 dB,视频帧间的结构相似性SSIM约提升了40%,平均曲率值约提升了8.3%。     

HPC－织物防水整理剂的合成与应用

本文详细介绍了以三聚氰胺为母体，通过羟甲基化、醚化、缩聚、胺化等多步化学反应，合成ＨＰＣ－织物防水整理剂的工艺。该产品性能稳定，贮存期长，易乳化，乳液保持均匀可达一个月之久，其整理的织物防水性能好，使用效果达到国外同类产品水平。     

超声层析成像中的一种非线性反演方法

将模拟退火算法应用于超声层析成像,以避免对初始模型的依赖,并在全局范围内搜寻最优解。为合理确定模拟退火算法的各项参数和规则,在对超声波速进行反演时,进行如下设计：以声波走时误差的二阶范数作为目标函数;以逐渐缩小的邻域对波速向量进行随机扰动,并根据先验信息对新解进行取模约束;以Me-tropolis准则接受新解;通过实验获得合理的初始温度;以指数函数进行降温。为最大程度逼近最优解,需要跟踪保持历史最优解。经过数值模拟及对混凝土桩基的实际测算,证明了该方法的有效性。     

一种基于虚拟阻抗的主动配电网故障区段定位方法

主动配电网10kV馈线保护一般采用传统继电保护方案,但是DG的接入使得配电网网架结构变得复杂,传统的保护方法并不能满足主动配电网的保护要求。为解决现有保护方法易受系统参数和故障类型等因素的影响而不易识别单相接地故障等问题,提出一种基于虚拟阻抗的馈线分段保护配置方案,分析了基于虚拟阻抗法的故障识别原理,将电压的序分量和相应电流序分量的比值作为虚拟阻抗,通过判别虚拟阻抗的特征即可完成故障的定位。利用MATLAB/SIMULINK搭建配电网络模型,仿真结果表明基于虚拟阻抗判据能够快速准确识别各种类型的短路故障,区内故障时保护动作较快,区外故障时保护不动作,且其判别结果不会受到系统参数的影响,适用于复杂多变的主动配电网,具有较高的可靠性和选择性。     

基于双重注意力和多尺度特征融合的场景文本检测算法

本文提出了一种场景文本检测方法,用于应对复杂自然场景中文本检测的挑战。该方法采用了双重注意力和多尺度特征融合的策略,通过双重注意力融合机制增强了文本特征通道之间的关联性,提升了整体检测性能。在考虑到深层特征图上下采样可能引发的语义信息损失的基础上,提出了空洞卷积多尺度特征融合金字塔(dilated convolution multi-scale feature fusion pyramid structure, MFPN),它采用双融合机制来增强语义特征,有助于加强语义特征,克服尺度变化的影响。针对不同密度信息融合引发的语义冲突和多尺度特征表达受限问题,创新性地引入了多尺度特征融合模块(multi-scale feature fusion module, MFFM)。此外,针对容易被冲突信息掩盖的小文本问题,引入了特征细化模块(feature refinement module, FRM)。实验表明,本文的方法对复杂场景中文本检测有效,其F值在CTW1500、ICDAR2015和Total-Text 3个数据集上分别达到了85.6%、87.1%和86.3%。