参与多元耦合市场的电-气综合能源系统低碳经济调度

为进一步提升综合能源系统（IES）绿电消纳水平,减少CO2排放量及降低系统运行成本,提出一种计及绿证交易与碳交易交互机制下的IES低碳经济调度模型及其求解方法。首先,对传统阶梯式碳交易机制进行改进,并根据绿色证书碳减排原理,提出一种绿证-碳交易交互机制,即通过冗余绿色证书联动碳交易与绿证交易的耦合市场机制;然后,以系统总成本最小为目标,结合低碳技术,构建绿证-碳交易交互机制下计及碳捕集、利用与封存（CCUS）技术的电-气互联综合能源系统优化调度模型;最后,以IEEE39节点电网、比利时20节点气网构成的电-气互联综合能源系统为例进行仿真研究,结果表明所提方法在提高风电消纳的同时,可显著减少CO2排放。     

基于用户行为的社交网络人格特质识别方法

社交网络已成为人们获取和发布信息的一个重要平台,也是黑客发起网络诈骗的主要场地。大多数黑客在发起网络诈骗之前,首先会判别目标用户的主要人格特点,然后根据主要人格特点制定与其接触的策略。因此,面向社交网络用户的人格特质识别方法的研究对提高用户识别社交网络诈骗能力具有重要意义。提出基于用户的人格特质识别方法。通过构建面向社交网络的人格特质词典提取用户发表或转发文本信息中能反映用户主要人格特质类型的观测值,采用5个具有不同参数值的隐半马尔可夫模型刻画用户在社交网络上发表或转发文本信息的行为过程。在人格特质识别阶段,通过计算每个用户在发表或转发文本信息过程中产生的观测序列相对于模型的平均对数似然概率,以识别用户所属的人格特质类型。在采集的新浪微博数据集上进行实验,结果表明,当假正率为10%时,该方法的总真正率为93.18%,能准确识别用户的人格特质类型。     

自动驾驶交叉路口测试场景建模及验证方法

自动驾驶汽车在缓解交通拥堵和消除交通事故方面发挥着重要作用.为了保证自动驾驶系统的安全性和可靠性,在自动驾驶汽车部署到公共道路之前,必须进行全面的测试.现有的测试场景数据大多来源于交通事故和交通违法场景,而且自动驾驶系统最基本的安全需求就是遵守交通法规,这充分体现了自动驾驶汽车遵守交通规则的重要性.然而,目前严重缺少针对交通法规构建的自动驾驶测试场景.因此,本文从交通法规出发,根据自动驾驶系统安全需求,提出交叉路口测试场景的Petri网建模及形式化验证方法.首先,依据自动驾驶测试场景对交规进行分类,提取适合自动驾驶汽车的文本交规,并进行半形式化表征.其次,以覆盖道路交通安全法规以及测试场景功能测试规程为目标,融合交叉路口场景要素的交互行为,合理选择并组合测试场景要素,布设交叉路口测试场景.然后,基于交规的测试场景被建模为一个Petri网,其中,库所描述自动驾驶汽车的状态,变迁表示状态的触发条件,并选择时钟约束规范语言（CCSL）作为中间语义语言,将Petri网转换为一个可进行形式化验证的中间语义模型,提出具体的转换方法.最后,通过Tina软件分析验证交规场景模型的活性、有界性和可达性,结果表明所建模型的正确性,并基于SMT的分析工具MyCCSL来分析CCSL约束,采用LTL公式以形式化方法验证交规场景模型的一致性.     

800kV对接式直流穿墙套管缺陷分析及应对策略研究

本文针对对接式结构高压直流穿墙套管回路电阻异常的缺陷事件,根据力矩平衡原则,对套管关键部位受力情况进行了分析,并通过有限元仿真进行了验证。在此基础上,提出了一种端部新增接线端子的结构优化整改方案,通过仿真验证了方案的有效性。     

基于关联分析的变压器在线监测方法研究

本文中作者在电力大数据的基础上采用关联分析方法研究变压器绕组温升和负载率的关系,并推算在不同负载率水平下各相绕组的正常温升范围。通过对变压器实际运行数据进行建模和算例分析,验证了该模型可以通过变压器绕组的温度信号对变压器的运行状态进行初步判断。     

基于实时视频感知的虚拟体育交互系统

针对疫情常态化背景下,传统体育项目受场地、器材等限制,市场上相关产品价格昂贵、可扩展性不足等问题,提出了一种基于实时视频感知的虚拟体育交互系统.该系统设计视频数据采集模块和人体关节点提取模块,结合OpenPose获取人体的关节点坐标,实时捕捉人体手势以及肢体动作.动作语义理解模块包括运动动作理解和绘图动作理解.前者根据运动中肢体关节点的相对位置关系,识别运动动作语义.后者将手腕部关节点绘图动作轨迹生成为草图图像,使用AlexNet进行识别分类,解析为对应的绘制动作语义.该模型在边缘端设备的分类准确率为98.83%.采用基于Unity设计的草图游戏应用作为可视化交互界面,实现在虚拟场景中的运动交互.该系统使用实时视频感知交互方式实现居家运动健身,无需其他的外部设备,具有更强的参与度和趣味性.     

基于NS3-gym框架的智能干扰规避系统设计与实现

多智能体构建的无线通信网络在受到外部恶意干扰时,智能体需要与环境进行大量交互来学习干扰规律和优化抗干扰策略。为了有效模拟和验证智能体与外部干扰环境的学习交互过程,需要构建智能干扰规避仿真系统。提出了一种基于NS3-gym框架的智能干扰规避系统,NS3模拟智能通信网络场景并将感知到的网络状态数据作为智能体的输入,智能体对输入数据进行学习分析得到干扰规避决策,并通过gym与NS3之间的交互将其返回到NS3中的仿真网络进行抗干扰策略部署。NS3-gym框架提供了NS3和OpenAI gym之间进行信息交互的接口。在Ubuntu20.04系统下搭建了智能干扰规避系统的仿真平台,分别验证了Q学习算法以及WoLF-PHC算法在扫频干扰、贪婪随机策略干扰、跟随干扰、随机干扰四种场景下的抗干扰性能。仿真结果证明了所提系统架构与仿真平台的正确性和有效性。     

融合坐标信息与模板更新的孪生网络目标跟踪

应对孪生网络单目标跟踪算法在跟踪中遇到背景杂乱、相似物影响、遮挡等复杂场景的问题导致跟踪系统精度和成功率下降的问题,提出一种融合坐标注意力机制和模板更新的跟踪算法MCUSiamRPN (MobileNet coordinate attention and updating of template SiamRPN).在SiamRPN算法基础上,采用改进的MobileNetV3为特征提取网络,多层特征信息分别送入坐标注意力模块,进行特征融合,丰富语义信息;设计了一种自适应模板更新模块,结合初始模板和当前帧的模板用于估计下一帧的最佳模板更新模板信息.在OTB100和UAV123两个数据集上进行测试,结果显示:相比于基准算法Siam RPN,精度分别提升了5.3%和3.7%;成功率分别提升了3.7%和5.2%,验证了该算法的有效性.     

利用双载频方向图相乘的稀疏均匀阵栅瓣抑制方法

针对稀疏阵列天线间距远大于信号波长导致阵列方向图出现大量栅瓣的问题,该文基于不同载频阵列方向图主瓣与栅瓣相对位置关系存在差异的特性提出一种新型的栅瓣抑制算法。该算法充分利用不同载频回波信息,避免了大规模搜索,有效降低了计算量。首先根据算法原理确定了影响该栅瓣抑制算法性能的因素,然后进一步对影响栅瓣抑制性能的关键参数进行了定量分析,推导得出了栅瓣抑制后峰值旁瓣比(PSLR)与频率差的关系表达式。该表达式为栅瓣抑制快速选择最优频率差提供了理论依据。最后,通过计算机仿真验证了该算法对栅瓣抑制的有效性以及该文所推导的峰值旁瓣比与频率差关系表达式的正确性。     

基于三维凹包学习算法的海面小目标检测方法

对于特征类的海面小目标检测方法,现有3特征检测器通常采用凸包分类算法完成检测。在实际应用时发现,该分类算法生成的判决区域在某些情况下不能很好地反映海杂波样本集合在特征空间中的分布情况,进而对检测器性能造成一定程度的损失。相比之下,使用凹包算法生成的判决区域是由凸包内剖得到的,它能更加贴合海杂波样本的分布,因此该文将判决区域的形式由凸包转化为凹包,并在此基础之上提出一种基于3维凹包学习算法的海面小目标检测方法。同时,针对现有3维凹包算法存在的内剖效率低、无法实现恒虚警检测的缺点,该文通过优化内剖点选择方法、增加“外补”环节的方式对算法进行改进。最后,经实测CSIR数据及X波段试验雷达数据共同验证,在其他参数均相同时,该文方法的检测性能要优于已有的多特征检测方法,并且通过对凹包算法的复杂度分析证明了所提方法的应用潜力。