紧急功率支援下自适应重合闸附加稳定控制策略

能源分布和负荷需求逆向分布特征促成了我国形成多个大规模电力电能外送系统,在非预期大扰动下会出现系统首摆失稳且自适应重合闸仍难以改善系统稳定性的局面。基于此,提出了一种紧急功率支援下自适应重合闸附加稳定控制策略。首先分析了系统首摆失稳的场景以及失稳条件,并提出了基于功角超实时预测的首摆稳定性预判方法,论证了长时间要求的预测最优阶数。然后结合直流通道提供紧急功率支援能够消纳系统不平衡能量,提出基于超前预控的自适应重合闸附加稳定控制策略。结合失稳判断,分析预判控制时序。基于紧急功率支援协同最佳重合闸时间最大程度上减小了系统功角摇摆,解决了瞬时性故障首摆失稳时重合闸方案的缺失问题。最后,基于PSCAD/EMTDC建立大规模电力外送模型,仿真验证了所提自适应重合闸附加稳定控制策略的有效性。     

基于深度学习的ＰＣＢ芯片极性检测算法

电路板芯片极性检测是电路板缺陷检测的重要组成部分。针对传统电路板芯片尤其是小型芯片的极性检测算法准确性的不足,文中提出一种基于深度学习的电路板芯片极性检测方法。方法首先使用模板匹配对不同电路板上不同型号芯片进行识别定位;其次,对电路板参考图像与待测图像进行配准、灰度化、二值化,并对两幅图像进行差分处理得到差分图;最后,结合芯片识别定位结果提取差分图中的芯片区域,并采用提出的卷积神经网络实现对芯片的极性检测。实验表明,文中方法比传统方法具有更高的检测准确率,准确率可达98.26%,满足工业检测精度要求。     

自适应语义感知网络的盲图像质量评价

目的 盲图像质量评价（blind image quality assessment,BIQA）在图像质量控制领域具有重要的实际意义。虽然目前针对自然失真图像的盲图像质量评价取得了合理的结果,但评价准确性仍有待进一步提升。方法 提出一种自适应语义感知网络（self-adaptive semantic awareness network,SSA-Net）的盲图像质量评价方法,通过理解失真图像的内容和感知图像失真的类型来提高预测的准确性。首先,利用深度卷积神经网络（deep convolutional neuralnetwork,DCNN）获取各个阶段的语义特征,并提出多头位置注意力（multi-head position attention,MPA）模块通过聚合特征图的长距离语义信息来加强对图像内容的理解。接着,提出基于多尺度内核的自适应特征感知（self-adaptivefeature awareness,SFA）模块感知图像的失真类型,并结合图像内容来捕获图像的全局失真和局部失真情况。最后,提出多级监督回归（multi-level supervision regression,MSR）网络通过利用低层次的语义特征辅助高层次的语义特征得到预测分数。结果 本文方法在7个数据库上与11种不同方法进行了比较,在LIVEC（LIVE in the Wild ImageQuality Challenge）、BID（blurred image database）、KonIQ-10k（Konstanz authentic image quality 10k database）和SPAQ（smartphone photography attribute and quality）4个自然失真图像数据库中的斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rankorder correlation coefficient,SRCC）值分别为0.867、0.877、0.913和0.915,获得了所有方法中最好的性能结果。同时在两个人工失真图像数据库中获得了排名前2的SRCC值。实验结果表明,与其他先进方法相比,本文方法在自然失真图像质量评价数据库上的表现更为优异。结论 本文方法通过结合图像内容理解与不同失真类型感知,能更好地适应自然图像的失真,提高评价准确性。     

基于迭代补偿的快速突发信道估计算法

 在突发信道中,针对接收信噪比大范围波动的情况下对于信道参数快速、稳定、准确获取的系统要求,提出一种基于迭代补偿的快速突发信道估计算法。该算法根据快速相关估计结果对其估计偏差进行补偿,实现信道参数的准确估计,并得到了补偿次数和估计性能的相关结论。理论分析和仿真表明,所提算法在低信噪比(小于 )情况下能准确的估计出信道参数,而且在高信噪比（大于 ）的情况下能够有效改善快速相关算法的估计性能,具有估计误差小、计算复杂度低和抗多径等特点。     

浅谈日平均流量与瞬时洪峰流量的换算关系

瞬时洪峰流量是中小流域暴雨洪水计算方法研究中非常重要的因素。本文以尼日利亚无资料地区为例,以我国广西省资料做参考,以分析得到的日平均流量与瞬时洪峰流量之间的线性相关关系为基础,根据尼国的日平均流量资料换算得到瞬时洪峰流量,为适应性更好的中铁法的产生提供参考依据,为中小流域无资料地区的暴雨洪水计算提供新的研究思路。     

物联网概论课程教学研究

物联网作为新一代信息技术发展的标志,学习物联网概论知识不仅是物联网专业学生的需要,对非物联网专业学生来说也是十分必要的。根据自身实际教学经验和取得的教学效果,对物联网概论的课程定位、教学内容、教学方法等进行了探讨,提出了一些培养学生学习兴趣、增强专业认同感,提高教学效果的途径和方法。     

2 050 mm热轧带钢生产线高压水除鳞系统的优化

高压水除鳞是影响带钢表面质量的关键因素之一。针对某2 050 mm产线，对其炉后除鳞、R1及R2除鳞、精除鳞系统，采用Descale模拟软件，对喷嘴型号、除鳞高度、除鳞打击力、搭接量等进行了优化设计，对比给出了优化前后主要除鳞技术参数。同时，对精除鳞集管密封结构进行了改进，杜绝了生产过程中因漏水所造成的停机问题。优化改造后，该生产线除鳞打击力大幅度提高、用水量明显减少，节约了生产成本、提高了生产效益。     

基于深度残差网络的电力负荷预测策略

在电力能源使用中,多重外界因素影响着电力负荷总耗能量.当前已有技术仅限于对机组内部因素及数字型外界因素对电力负荷的影响进行测算,无法综合处理较复杂环境、人文等数字化处理较困难的影响因素,测算精准度受到制约.在预测电力负荷总量问题上,基于深度学习理论,搭建一种更精准的预测模型,利用数据降维(PCA)、数据清洗等方法使模型...     

基于抖音短视频的营销策略探析

在互联网技术快速发展及国家政策大力支持的背景下,短视频迎来了良好的外部发展机遇。其中,抖音的发展最为迅速,网络用户群体数量庞大,这也为抖音营销提供了很好的消费群体基础。在当前的发展背景下,抖音短视频营销主要是内容营销、广告投放及电商合作,为更好的促进基于抖音短视频的营销,需要在提高视频内容的基础上,减少硬性广告植入,严...     

建材行业工业互联网标识解析应用路径研究

工业互联网标识解析体系是我国新型工业化的战略基础设施,也是建材行业实现数字化转型的重要基础支撑。本文围绕建材行业发展现状,立足建材行业工业互联网标识解析建设需求,提出了建材行业工业互联网标识解析的建设路径,再从建材行业痛点出发,创新性地提出了5种标识创新应用模式,引导工业互联网标识在建材行业的规模化应用,为建材行业工业互联网标识解析的产业化发展提供指导。