基于卷积神经网络的随机因子重采样图像检测

图像重采样检测是图像取证领域的重要任务,其目的是检测图像是否经过重采样操作。现有的基于深度学习的重采样检测方法大多只针对特定的重采样因子进行研究,而较少考虑重采样因子完全随机的情况。本文根据重采样操作中所涉及的插值技术原理设计了一组高效互补的图像预处理结构以避免图像内容的干扰,并通过可变形卷积层和高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)分别提取和筛选重采样特征,从而有效提高了卷积神经网络整合提取不同重采样因子的重采样特征的能力。实验结果表明,无论对于未压缩的重采样图像还是JPEG压缩后处理的重采样图像,本文方法都可以有效检测,且预测准确率相比现有方法均有较大提升。     

测控装置液晶屏显示系统设计与实现

测控装置液晶屏显示系统是基于微处理控制单元（国产芯片）+液晶屏显示模块设计、实现的一款系统,其主要是在液晶屏上显示测控装置的实时数据和参数信息,可以通过操作人机按键在液晶屏上查看测控装置的实时数据,修改测控装置的参数信息等。设计了一款测控装置液晶屏显示系统。首先,介绍了系统的总体架构;其次,阐述了系统的设计原理;然后,梳理了系统的运行流程;最后,介绍了系统的设计工具和实现技术。经测试验证,该系统设计合理、运行状态良好,具有一定的实用价值。     

直流GIL微粒陷阱的捕获机理分析与优化设计

微粒陷阱是直流气体绝缘金属封闭输电线路(gas insulated metal-enclosed transmission line,GIL)中抑制金属微粒运动的主要手段,对其结构参数进行优化可以提高微粒捕获的效果。基于此,该文首先建立微粒运动的动力学模型,分析陷阱捕获微粒的机理,得到影响陷阱捕获效果的电场特征值,进而研究陷阱参数对电场特征值的影响;最后,基于鲸鱼优化算法对微粒陷阱的参数进行优化,并通过试验验证优化方案的可行性。结果表明:陷阱底部的电场强度随着槽宽的减小、厚度和槽数的增大而降低,且当厚度与腔体内径的比值大于0.16,槽数大于15后,逐渐趋于饱和;当陷阱厚度与腔体外壁内径的比值小于0.20时,厚度增大,其前方轴向的电场值变大。此外,微粒与高压电极碰撞后受到的朝向陷阱的电场力和电场梯度力是陷阱捕获微粒的关键,且陷阱厚度越大,微粒捕获效果越好。     

含数据驱动型稳定约束的电力系统预防控制

快速有效的预防控制措施是确保电网安全稳定运行的重要手段。预防控制问题在数学上一般表征为稳定约束最优潮流模型,且实际应用中通常需要同时满足多个稳定性要求,因此需要求解含多条稳定约束的预防控制模型。该文选取非参数回归方法分别构建不同稳定指标与系统运行方式间的数据驱动模型,在稳定约束的解析化表征方法基础上,提出联合主导样本的定义及筛选方法,将多个数据驱动模型解析化表征为相互关联的多条稳定约束,使得预防控制问题建模为能够直接优化求解的混合整数规划问题。算例表明,所提方法在不同稳定问题、不同规模系统等多种场景下均能快速求得有效的预防控制策略。     

电力设备健康管理知识图谱：基本概念、关键技术及研究进展

知识图谱具有良好的知识表达能力和解释性,是人工智能领域的一个重要分支,将其应用于电力设备健康管理,可有效整合设备全生命周期的数据,形成以知识为导向的新型运维管理模式。首先,文中系统地梳理了开放领域知识图谱构建方法,针对其中的关键技术和难点问题进行了详细阐述,并结合电力设备健康管理知识图谱的特点,论述了知识图谱的构建过程;然后,结合现有工作,明确了知识图谱在电力设备健康管理中的应用场景,并分析了当前健康管理领域对知识图谱技术的需求;最后,对未来知识图谱在能源电力设备健康管理中的应用前景做了展望。     

负载电流对IGBT器件中键合线的寿命影响和机理分析

通过器件的功率循环试验可建立寿命模型,如最常用的CIPS08公式,用来预测实际工况下的寿命情况。其中结温波动和结温最大值对键合线寿命的影响最大,但是在功率循环试验中往往需要同时调节负载电流大小和开通时间来达到相同的结温波动和结温最大值。为了进一步评估负载电流和开通时间这两个参数对键合线寿命的贡献,尤其是负载电流的影响机制,该文对650V/20A的TO封装IGBT器件在相同的结温波动和结温最大值,但在不同的负载电流大小和开通时间的组合条件下进行了功率循环试验。结果表明,不同的负载电流和开通时间组合对器件寿命有不可忽略的影响,电流增大会显著降低IGBT器件中键合线的寿命。为了解释试验出现的现象并揭示其作用机制,该文建立TO封装IGBT器件的电-热-力多物理场有限元模型,考虑铝键合线和表面金属层的弹塑性特性,分析电流影响键合线应力大小的机理。同时引入金属疲劳寿命模型,得到的仿真寿命趋势与试验结果相吻合。该文研究可为IGBT器件的精确模型建立和键合线疲劳寿命预测提供指导意义。     

基于附加频变增益控制的风电-柔性直流输电系统次同步振荡抑制方法

针对风电-柔性直流输电系统动态相互作用引发的次同步振荡(SSO)问题,提出了一种基于附加频变增益(SFDG)控制的SSO抑制策略。基于阻抗理论揭示了风电-柔性直流输电系统SSO的发生机理;采用参数灵敏度分析从多个变流控制环节中优选出施加SFDG控制的最佳位置;将SFDG控制设计规范为多工况约束优化问题并求解实现其参数优化;通过对比施加SFDG控制前、后系统聚合阻抗的频率特性变化,从理论上说明SFDG控制的原理和作用。通过电磁暂态仿真验证了单一和2个SFDG控制的SSO抑制效果。     

组合脉冲激光铝等离子体的数值模拟研究

为了获得组合脉冲激光诱导等离子体光谱性能增强的物理机制, 基于FLASH程序模拟计算了预脉冲参数对组合脉冲激光诱导的铝等离子体参数时空分布的影响, 获得了在不同预脉冲波长和不同预主脉冲延时下产生的铝等离子体电子温度、电子密度和烧蚀质量的空间演化规律。结果表明, 在预主脉冲总能量相同的情况下, 随着预脉冲波长从0.266μm变化到1.064μm, 高温环境氦气等离子体羽辉的空间范围从0.7cm增大到3.0cm, 但组合脉冲对靶材的烧蚀效率严重下降, 而铝等离子体的最大电子温度保持稳定; 此外, 组合脉冲的时间延迟低于100ns。该研究可为组合脉冲激光诱导击穿等离子体光谱增强技术提供理论参考。     

基于自适应神经模糊推理系统的智能电表大数据分析研究

随着电力需求的不断增长和智能电表的大量应用,电力数据量大幅提升,对智能电表大数据分析分析提出了更高的要求。为此本文从模糊数学理论和人工神经网络出发建立了自适应神经模糊推理模型,基于安装在用电户的智能电表实际计量得到的电力大数据,进行了模型的训练和测试,最后利用预测模型进行了用电户在24小时内的电力功耗预测,并与智能电表实际测得的功耗数据进行了对比。研究结果表明基于当前智能电表采集的电力大数据,本文提出的预测模型精度得到了较大提升,总体预测精度为84.02%;其中白天时段由于用电随机性较大预测精度在70%左右,而夜间的预测精度均在90%以上。     

高效可证明安全的无证书有序聚合签名方案

针对目前的方案多采用后一个签名者对前一个签名者的签名进行验证后,再将签名传递给下一个签名者,导致整体签名时间过长的效率问题,基于双线性对构造了一种无证书有序聚合签名方案。多个用户按照一定的顺序对文件进行签名和认证生成聚合签名,验证者只需验证最终一个签名就可以确认签名顺序的正确性以及多个用户签名的合法性。所提方案有效降低了验证多用户顺序签名的复杂性,实现了当用户处于离线状态或者处于节点缓存能力与网络资源受限的容迟网络时,对签名合法性的离线验证。在随机预言机模型下,仿真实验证明了所提方案在敌手适应性选择消息下是存在性不可伪造的。