面向低频振荡分析的直驱风电机组阻尼转矩建模

针对直驱风电机组直流电压环和锁相环失稳问题,基于直驱风电机组电流源型线性化模型,分析了电网强度、直流电容输入功率以及控制参数对直驱风电机组稳定性的影响;建立了适用于直流电压环和锁相环稳定性分析的电流源型阻尼转矩模型,通过阻尼转矩法揭示了直驱风电机组失稳机理;进一步地将阻尼转矩法拓展至多机并联系统。研究结果表明：电网强度的减小、直流电容输入功率的增加、控制参数(直流电压环比例参数、锁相环比例参数)的减小会降低直驱风电机组低频振荡模式(直流电压环模式、锁相环模式)的阻尼系数,当阻尼系数小于0时,该模式下系统失稳,表现为直驱风电机组发生低频振荡。     

基于强化学习的电动汽车换电站实时调度策略优化

随着电动汽车的应用推广,换电站的调度优化逐渐成为研究热点。传统的基于换电需求预测值的调度策略在实际应用中面临着难以适应动态干扰因素、预测误差累积等问题。为了解决这些问题,提出了一种基于带基线的蒙特卡罗策略梯度法的换电站实时调度策略,用于优化换电站的充放电策略以及响应电池数量。提出了带基线的蒙特卡罗策略梯度强化学习,并为换电站实时调度问题选取合适的状态空间和动作空间;设计了奖励函数对智能体进行离线训练,从电池状态数据、分时电价和排队电动汽车数量中学习得到最优策略网络;在离线训练好的模型基础上进行实时调度策略测试。基于换电站的服务可用率和经济效益验证了所提调度策略的有效性和经济性,算例结果表明所提策略能对电网负荷起到一定的削峰填谷作用。     

基于能量回馈的电力电子变压器软启动策略

电力电子变压器(PET)中存在大量初始能量为0的电容器,若直接启动PET通过常规闭环控制给这些电容充电以建立直流电压,则将导致PET内部各个变换器的电流过流,可能会导致器件的损坏。为解决此问题,提出了一种基于能量回馈的PET软启动策略。基于PET各部分变换器的电流和功率模型,该策略能够在软启动全过程中实时计算和控制峰值电流,达到了限制启动冲击电流的目的。该策略始终令双有源桥(DAB)变换器工作于峰值电流控制模式下,在保证安全的前提下最大化利用DAB变换器的功率传输能力以加快软启动速度。该策略将低压直流母线电容适度过充,并适时将其中部分能量回馈到高压侧,使得在级联H桥变换器即将进入闭环控制前其高压直流母线电压就已达到参考值,从而彻底消除交流侧的冲击电流。所提策略避免了复杂的参数设计过程,完全依靠理论模型而不是经验来指导软启动全过程的设计。仿真与实验结果验证了所提策略的正确性和有效性。     

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。     

基于光子多普勒测速的长景深动态测试研究

目前光子多普勒测速的应用场景多为瞬时、短时的冲击、震动、飞片等测量,采集时间少、景深距离短,缺少长景深动态测试的应用。为此我们搭建了一套全光纤结构PDV以及基于LabWindows的上位机解调软件,以15 kHz线宽1550.12 nm激光器为光源,300 mm工作距离非球面镜作为探头,针对运动距离为1.33 m、最高速度14 m/s的无杆气缸滑块进行速度测量。通过多次实验,得出了无杆气缸滑块运动的全程速度曲线,并用积分反推出运动距离与实际滑块运动距离相符,平均相对误差为-0.5266%。实验结果表明,光子多普勒测速系统健壮性良好,在信号光耦合功率低的情况下仍可以得到16 dB以上信噪比的干涉信号,大气环境稳定时可在长景深范围内进行动态测量。     

An improved U-Net for cell confluence estimation

Cell confluence is an important metric to determine the growth and the best harvest time of adherent cells. At present, the evaluation of cell confluence mainly relies on experienced labor, and thus it is not conducive to the automated cell culture. In this paper, we proposed an improved U-Net algorithm (called DU-Net) for the segmentation of adherent cells. First, the general convolution was replaced by the dilated convolution to expand the receptive fields for feature extraction. Then, the convolutional layers were combined with the batch normalization layers to reduce the dependence of the network on initialization. As a result, the segmentation accuracy and F1-score of the proposed DU-Net for adherent cells with low confluence (<50%) reached 96.94% and 93.87%, respectively, and for those with high confluence (≥50%), they reached 98.63% and 98.98%, respectively. Further, the paired t-test results showed that the proposed DU-Net was statistically superior to the traditional U-Net algorithm.     

基于高光谱激光雷达的滞尘叶片光谱特征分析

城市绿植为城市生态系统提供自净功能, 起到净化空气以及滞尘降尘等多种环境保护作用, 而滞尘等因素也 会对绿植产生影响。为了研究滞尘对城市绿植叶片光谱特征的影响, 采集了四种常绿绿植 (八角金盘、石楠、香樟和 玉兰) 叶片样本, 使用高光谱激光雷达系统获取高光谱点云数据, 分析了滞尘对叶片光谱特征的影响。分析结果表明: 对于不同种类叶片, 滞尘对可见光波段反射率均有较大影响; 对于同种类叶片, 滞尘对近红外波段的反射率差异影响 较大, 可见光波段的反射率差异为 1.21%∼3.41%, 近红外为 1.76%∼8.49%; 线性四点内插法计算和光谱导数分析表明 滞尘对四种叶片的红边位置无显著影响; 四种叶片的叶面水含量指数 (LWI) 对滞尘的响应程度最小 (均小于 3.7%), 而 比值植被指数 (RVI) 对滞尘的响应程度最大 (除香樟外, 均大于 20.0%), 红边指数 (SDr)、简单比值指数 (SR) 和叶面叶 绿素指数 (LCI) 的响应程度稳定性较差。进一步建立了滞尘植被指数和响应程度的线性相关性拟合模型并进行了检 验, 其中以 LCI 为自变量建立的模型为最稳定拟合模型, 可表示为 y = −1.527x + 0.6597, 决定系数约为 0.88。     

基于UVM的PCI Express总线控制器验证平台

针对高速外设部件互连(Peripheral Component Interconnect Express,PCIe)总线控制器数据格式复杂、链路状态繁多的特点,提出了基于System Verilog语言的通用验证方法学(Universal Verification Methodology,UVM)验证平台。相较于传统定向验证方法,该验证平台中的验证用例使用受约束的随机方式对PCIe模块进行充分验证,能自动进行结果比对,并在回归测试中自动收集覆盖率数据。结果表明,该验证平台可以快速定位设计缺陷,在兼顾较好的可重用性和可配置性的同时,实现覆盖率验证目标,大大提高验证效率。     

面向精准价格牌识别的多任务循环神经网络

为了促进智能新零售在线下业务场景的发展, 提高作为销售关键信息价格牌的识别精度. 本文对价格牌识别问题进行研究, 有效地提高了价格牌的识别精度, 并解决小数点定位不准确的难题. 通过深度卷积神经网络提取价格牌的深度语义表达特征, 将提取到的特征图送入多任务循环网络层进行编码, 然后根据解码网络设计的注意力机制解码出价格数字, 最后将多个分支的结果整合并输出完整价格. 本文所提出的方法能够非常有效地提高线下零售场景价格牌的识别精度, 并解决了一些领域难题如小数点的定位问题, 此外, 为了验证本文方法的普适性, 在其他场景数据集上进行了对比实验, 相关结果也验证了本文方法的有效性.