一种新型配电网单相接地故障定位策略及其应用

针对单相接地故障时电流微弱且故障点电弧不稳定,将导致配电系统单相接地故障定位和选线不精确等问题,利用配电自动化系统在数据采集、传输与应用方面的优势,结合配电自动化主站,开展配电网在线监测终端关键技术的研究,并提出一种新型配电网单相接地故障定位策略。该策略采用“站内选线 +站外区段定位”模式,通过对多源信息综合判断,实现对接地线路的准确选择和故障位置的快速定位,以尽可能地缩小停电范围。此外,结合实际配电自动化系统,通过建立不同接地方式的单相接地故障定位工程应用来验证本方案可行性。     

发输电系统鲁棒优化规划研究综述与展望

随着电力系统不确定性增加,应用发输电系统鲁棒优化规划研究抵御不确定性极端场景已成为重要研究方法。首先从是否计及不确定因素概率分布特征角度,将鲁棒优化分为经典鲁棒优化和分布鲁棒优化,梳理了这2类鲁棒优化的数学模型和不确定集合特征。然后将现有的发输电系统经典鲁棒优化和分布鲁棒优化研究分为考虑节点注入功率不确定性、电源容量增长及成本不确定性、输电网络状态不确定性3个方面,提炼了发输电系统鲁棒优化规划的研究框架和局限性。最后展望了发输电系统鲁棒优化规划值得深入研究的问题,为发输电系统鲁棒优化规划后续研究提供思路和方向。     

基于ANN端元估计的高光谱图像解混算法

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现传统解混算法在保持端元数目不变的情况下,得到的解混精度不高。为此,基于人工神经网络（ANN）提出一种估计单像素点中端元数目和类别的解混算法。首先利用人工神经网络对遥感图像中各个像素的端元数目和类别进行估计;之后依据估计结果确定解混算法的目标函数,并引入改进的差分搜索算法对目标函数进行优化求解;最终获取地物丰度和待求参数,实现高光谱图像的解混。仿真数据和真实遥感数据实验表明,与现有的解混算法相比,所提解混算法具有更高的解混性能,更加符合实际场景的情况。     

利用CUDA快速计算三角网格模型简化误差

提出从整体上考虑三角网格模TJ的简化误差的方法.该方法综合考虑了三角网格模型上所有采样点对误差的贡献,较以往方法只考虑最大误差更加准确.利用CUDA实现了高度并行化的网格模型简化误差计算算法.算法采用平均单元格来组织三角片,以便快速空间查询.同时设计了相应的数据结构,克服了CUDA没有指针、不能动态申请资源、尽量避免同步操作等问题.最后通过实验证明了本算法在速度和数据量上的优越性,并且阐述了GPU相对于CPU在高性能计算上的优点.     

手写签名技术在银行无纸化业务中的应用研究

通过分析银行无纸化业务需求,归纳出手写签名技术在银行无纸化应用中的技术要求,提出了手写签名电子凭证业务处理模型,该模型基于建立可信证据链,实现了完整记录客户个性化行为的电子签名,以及电子化签名和其他业务信息安全合成为可信电子凭证,最后给出了相关应用原型系统。     

非线性离散时间系统带ε误差限的自适应动态规划

为了获得非线性离散时间系统的最优控制策略,基于自适应动态规划的原理,提出了一种带误差限的自适应动态规划方法.对于一个任意的状态,用一个有限长度的控制序列近似最优控制序列,使性能指标与最优性能指标的误差在一个较小的范围内.选取一个非线性离散时间系统对算法的性能进行数值实验,结果验证了该算法的有效性,用较少的计算代价获得了近似最优的控制策略.     

利用锋利锯片预防切割偏斜问题的研究

在锯切过程中,由于金刚石锯片刀头部分的硬度与石材的硬度不匹配,以及锯切参数选择不合理,常出现切出的板材上面小,下面大的现象,即切割偏斜,石材厂家常称为“大脚板”。预防锯切“大脚板”的措施很多,实践表明用锋利锯片预防切割偏斜,是一种经济有效的方法。     

目标检测中的空间位置约束模型

针对目前常见的星形模型等易受部件缺失影响的问题,提出一种空间位置约束模型.该模型以目标中心作为参考点,衡量所有局部特征之间的位置关系,避免了特殊结点缺失带来的不利影响.基于模板中目标的表面特征和形状因素构造空间位置约束模型,利用待检测目标的表面特征信息形成相关假设,通过假设检验定量地衡量目标出现的位置及可能性,并提出了一种搜索目标中心位置的加速算法.实验结果表明,该空间位置约束模型不受部件缺失的影响,性能稳定.     

未来星载SAR技术发展趋势

星载合成孔径雷达(SAR)以卫星等空间飞行器为运动平台,具有全天时、全天候、全球观测能力,已成为一种不可或缺的对地观测手段。当前,我国星载SAR已实现分辨率从米级到亚米级、系统体制从正侧视条带向方位扫描聚束、从单通道向多通道、极化方式从单一极化到全极化的技术跨越。随着技术的不断进步,未来星载SAR将在体制、概念、技术、模式等方面取得突破,包括高分辨率宽幅成像、多基地、轻小型化、智能化等,从而不断拓展星载SAR的观测维度,实现多维度信息获取。该文将围绕星载SAR的技术发展趋势展开论述。      

基于双目视觉的不规则堆料体积测量研究

针对不规则堆料的体积难以直接测量的问题,提出一种基于双目视觉的不规则堆料体积测量方法。首先,使用双目相机采集堆料的俯视图像,对图像进行预处理;接着通过立体匹配求出堆料图像的视差图,并采用中值滤波和最邻近插值算法对于视差图中的空洞进行填充,同时计算出视差图对应的三维点云坐标;再采用改进的OTSU阈值分割算法将视差图中的堆料区域提取出来,计算出堆料区域的平均高度和面积,最后计算出堆料的体积。实验结果表明,体积测量误差小于5%,可以快速有效地测量出堆料的体积,能够满足工业检测领域的需求,同时为准确快速地测量堆料体积提供了一种新的思路。