不确定性环境下基于深度强化学习的综合能源系统动态调度

随着综合能源系统中间歇性能源和负荷不确定性的逐步增强,传统的调度方法局限于固定物理模型及参数设定,难以较好地动态响应源荷的随机波动。针对这一问题,提出了一种基于深度强化学习的综合能源系统动态调度方法。首先,以数据驱动方式构建面向综合能源系统的深度强化学习模型,通过智能体与综合能源系统的持续交互,自适应学习调度策略,降低对物理模型的依赖程度。其次,通过添加随机扰动的方式表征源荷不确定性变化特征,针对不确定性变化特征改进深度强化学习模型的状态空间、动作空间、奖励机制以及训练流程等关键环节,并经由近端策略优化算法优化求解,实现了综合能源系统的动态调度决策。最后,通过算例仿真验证了所提方法在不同时间尺度以及不确定性环境下的可行性和有效性。     

基于厂站-设备两级电力信息耦合模型的信息设备重要性评估

电力监控系统不仅会受到电力网一次设备的影响,还会面对信息层面网络攻击的威胁,因此评估通信设备的重要性对网络安全及大电网的安全稳定运行尤为重要。针对一般电网的电力监控系统与电力网高度耦合的特点,建立了基于厂站-设备两级的信息网与电力网耦合模型：第一级是由发电厂、变电站、调度中心组合而成的厂站级相依网络,第二级是由通信设备与电力设备组合而成的设备级复杂网络;构建了两级耦合网络的通信节点重要度指标和信息网络脆弱性指标;以山东省济南市某小型电网的电力监控系统为例,计算其网络指标,验证了该方法的有效性。该文对信息网络的风险评估具有指导意义。     

基于ELM预测模型的高比例新能源电网改进频率控制策略

高比例新能源电网中,功率与频率变化存在很强的非线性,自动发电控制（AGC）作为电网调节频率的主要控制手段,目前的控制方式无法很好地适应强非线性特性电网的调频需求。鉴于此,提出了基于极限学习机（ELM）预测模型的高比例新能源电网改进频率控制策略。其特点在于通过ELM算法和历史运行数据,建立电网功率变化与频率变化的实时频率预测模型,进一步基于预测模型分析AGC调节机组的调频能力,按照调频能力优化AGC的区域功率控制需求功率分配。其优势在于通过机器学习拟合频率非线性调节规律,优化AGC频率控制,提高系统频率调节的快速性和可靠性,从而提高含新能源电网稳定性。最后通过电网SCADA实际数据建立预测模型并验证其准确性和实时性,并通过应用实例证明所提策略可以实现快速稳定调频。     

Cu-8%Ag合金的超重力凝固:微观组织

在常重力场和N g超重力场下制备了Cu-8%Ag(质量分数)合金试样,研究了超重力对Cu-8%Ag合金凝固组织的影响。结果表明,超重力引起的熔体对流对试样底部的冲刷作用强于试样顶部,造成底部柱状枝晶的生长弱于试样顶部,超重力试样得到了细小均匀的等轴晶区,Ag棒状析出相的直径由常重力的56.1 nm细化到超重力下的39.2 nm,超重力没有产生明显的宏观偏析,但会影响Ag在Cu基体和离异共晶组织中的分布。     

激光全息技术在现代展览展示中的应用北大核心CSCD

全息技术通过精确“裁剪”光场,可以模拟具有运动视差和深度线索的真实立体场景,为观众提供裸眼立体视觉的增值体验。激光全息技术与展览展示相结合,可广泛应用于展览中心、博物馆、博览会、科技馆、图书馆、档案馆、城市规划馆等展示场所。全新的展览方式,带给观众前所未有的视觉冲击,也为会展行业开辟了新的营销思路。本文分析了交互式、全彩、宽视角等激光全息技术在展览展示中的应用,总结归纳其性能参数。在此基础上,进一步分析激光全息技术所采用的关键技术(全息技术与展览展示的结合、光源选择、散斑抑制、关键器件研发、外围环境条件等)以及未来研究和发展方向。     

基于影像特征分析的架空输电线路三维实景建模

随着人们生活水平的不断提高,架空输电线路的规模不断扩大,人为进行输电线路巡视出现了短板,使用三维架空输电线路进行巡视成为了一种发展趋势。由于传统的倾斜摄影测量三维重建技术只针对一般地表物模型有着优良的建模效果,对杆塔和导线的三维建模效果不佳,本文针对传统方法这一缺点提出了一种基于影像特征数据的参数拟合建模方案,使其现场真实状态和三维模型效果更加有效结合起来。最后根据具体建模实例对比了这两种方法的建模整合效果,验证了本文所提出的建模方案的有效性。     

配电网电缆故障行波衰减特性及定位方法研究

行波衰减特性和不同的故障条件是影响在线行波定位精度的重要因素。本文利用建立了10kV配电网电缆行波传播衰减模型,分别研究了行波频率参数、时域参数与传输距离的关系。最后分析了不同因素对行波定位结果的影响。结果表明,行波幅值比、波头时比、波尾时比和脉宽比参数与传输距离呈二次函数关系。其中幅值比随传输距离单调减小,其他三个参数随传输距离单调增大。此外,故障行波头尾时间和故障点位置对故障定位结果有一定影响。如果初始波头尾时间短,传输距离长,会导致定位误差增大。研究发现故障过渡电阻对定位结果影响不大。最后,本文基于行波传播衰减特性的研究,提出了基于衰减特性的行波故障定位方法。     

无线多中继系统中判决门限辅助的快速Z转发协作

针对Z向转发(ZF)协作所有中继节点均参与协作转发导致的能耗利用不合理问题, 该文提出了一种适用于多中继场景下的门限辅助判决快速Z转发(DT-FZF)协作.当中继节点处接收信号对数似然比(LLR)的绝对值小于门限时,中继节点不参与协作转发;否则中继节点协作转发经截断后的对数似然比(LLR).放大转发(AF)、译码转发(DF)、分段转发(PF)和ZF协作可看作DT-FZF协作的特殊情况.在三中继系统,误比特率(BER)为10–3时,相比ZF协作,所提协作可获得约0.8 dB的性能增益.     

一种面向低采样率的点云数据处理网络

在直接处理点云的三维神经网络中,采样阶段实现了对原始点云中关键点的筛选,对于整个网络的性能及网络的抗噪能力具有重要作用。目前主流的最远点采样（FPS）方法在处理大规模3D点云数据时计算量大且耗时,并且低采样率时经过FPS采样后模型性能下降明显。针对这两个问题,提出一种面向低采样率的点云数据处理网络AS-Net。设计一个新的采样模块代替原backbone中的FPS,其由两个Layer组成,每个Layer基于长短期记忆网络获取原始点云与采样点云之间的联系权重,从而高效提取关键信息,去除冗余信息。在此基础上,利用注意力机制选择特征值较高的原始点云作为采样点,采样点作为后序任务的关键点输入到网络,进一步提高网络模型性能。基于ModelNet40数据集的实验结果表明,在低采样率条件下,AS-Net仍可达到81.6%的分类准确率,与使用FPS作为采样方法的网络模型相比提高52.7%。此外,其对噪声干扰具有很强的鲁棒性,对于大场景的分割时间效率优于同类采样方法。     

砖烟囱爆破拆除不同切口形状的数值模拟

针对烟囱爆破拆除时爆破切口形状的确定往往按经验确定,没有重视烟囱倒塌过程中一些问题很难通过理论预见的情况,利用ANSYS/LS-DYNA软件数值模拟了常见的长方形切口、正梯形切口、倒梯形切口这3种爆破切口形状对烟囱倒塌拆除过程并进行了对比和分析,研究结果表明:首先从爆破切口闭合时间看到,倒梯形切口闭合时间最长,正梯形切口闭合时间次之,长方形切口闭合时间最短。其次从烟囱顶端着地时间分析,正梯形切口烟囱顶端着地时间最长,而其它两种切口方案次之,并且这两种方案对烟囱倒塌时间差不多相等。再从模拟烟囱倒塌的过程分析,正梯形切口及长方形切口烟囱倒塌过程出现"后座"现象。最后从烟囱倒塌顶端速度变化曲线中看出正梯形切口烟囱倒塌方案对地面的冲击力最小,引起地面的振动强度最小。