粗糙集理论及其在图像处理中的应用*

首先描述了粗糙集理论的基本概念,包括粗糙集知识表示方法和粗糙集约简理论;叙述了粗糙集理论及其与其他非线性理论相结合在图像处理中的应用情况;最后指出了粗糙集理论应用于图像处理的基本思路,并指出将粗糙集理论与其他非线性理论相结合应用于图像处理,将会产生更加有效的结果.     

Memristive neuron model with an adapting synapse and its hardware experiments

Electromagnetic induction effect caused by neuron potential can be mimicked using memristor. This paper considers a fluxcontrolled memristor to imitate the electromagnetic induction effect of adapting feedback synapse and presents a memristive neuron model with the adapting synapse. The memristive neuron model is three-dimensional and non-autonomous. It has the time-varying equilibria with multiple stabilities, which results in the global coexistence of multiple firing patterns. Multiple numerical plots are executed to uncover diverse coexisting firing patterns in the memristive neuron model. Particularly, a nonlinear fitting scheme is raised and a fitting activation function circuit is employed to implement the memristive mono-neuron model. Diverse coexisting firing patterns are observed from the hardware experiment circuit and the measured results verify the numerical simulations well.     

基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究

目前配电网中分布式光伏发电渗透率越来越高,利用区块链技术的去中心化、难篡改等特点,有助于分布式发电就地或就近消纳,提高配电网运行的经济性。提出了一种基于区块链的光伏就地消纳交易模式,建立了光伏发电用户和分布式光伏聚合商的效益函数,运用Stackelberg博弈模型确定内部电价,通过边缘计算制定最优用电计划,设计了基于信誉值的就地消纳交易机制,对就地消纳程度低的用户进行惩罚,鼓励用户通过可时移负荷消纳光伏出力。配电网仿真结果表明,在采用区块链的交易模式下,配电网的就地消纳情况得到改善,用户的综合效益得到提升。     

基于E-FCNN的电力巡检图像增强

为了解决无人机巡线、无人值守变电站机器人巡检中,由于距离过远或机器抖动造成的采集图像待检目标分辨率低、图像模糊等问题,提出一种边缘感知反馈卷积神经网络E-FCNN。该网络在传统超分辨率网络基础上增加了残差模块和反馈机制,实现细节特征的提取和强化,并通过边缘感知分支补充纹理信息,提升了图像的细节描述。通过测试集实验结果表明：提出的边缘感知反馈卷积神经网络无论在主观视觉质量,或是峰值信噪比等客观评价指标上,都明显优于其他相关算法。且在基于无人机巡检的绝缘子检测应用中能够有效提高绝缘子检测率。     

考虑V2B智慧充电桩群的低碳楼宇优化调度

建筑减排是实现中国碳达峰和碳中和目标的重要途径,而丰富的负荷侧调控手段是新型电力系统的发展趋势和要求.提出了一种高比例光伏接入的低碳楼宇电能管理框架,楼宇可控负荷包含电动汽车智慧充电桩群和温控负荷.考虑用户响应度和楼宇用电最大需量约束,建立了基于电动汽车接入楼宇(V2B)技术的电动汽车智慧充电桩群模型和基于舒适度范围的温控负荷模型,以购电费用与激励费用之和最小为目标,求解楼宇的日发用电计划.基于碳减排量,设计了需求侧的环境友好评估指标,用于衡量楼宇的节能效果.以两部制分时电价为背景,选取夏季高温日的办公楼宇为算例,验证所建模型在极端天气下的电能调控能力.结果表明所建模型能有效降低楼宇的月度需量阈值,同时通过空调节能和光伏利用等措施显著降低了楼宇的碳排放量.     

高比例新能源接入电网光热发电-火电联合调峰优化控制方法

为了解决高比例新能源接入电网调峰能力不足的问题,提出光热发电-火电联合调峰优化控制方法.分析光热发电的可调节特性以及光热发电-火电联合调峰控制的可行性,基于此,提出高比例新能源接入电网光热发电-火电联合调峰优化控制模式;进而提出以系统受阻风光电最小为目标的光热发电-火电联合调峰优化控制方法.算例仿真表明所提优化控制方法可有效提高系统调峰能力以及减少受阻风光电量.     

考虑不确定性的高速公路光储充电站选址定容

针对高速公路并网光储充电站选址定容中存在的不确定性,提出了一种基于数据驱动的分布式鲁棒优化的两阶段选址定容方法.阶段1基于蒙特卡洛模拟方法得到充电点的位置,利用整数规划模型确定充电站的位置;阶段2兼顾充电站利益及用户满意度,建立基于数据驱动的分布式鲁棒优化定容模型,通过KL(Kullback-Leibler)散度构建以经验概率分布为中心的概率分布模糊集合描述不确定量,利用风险理论将分布式鲁棒优化模型转化为混合整数线性规划问题,进而对充电站内的充电桩数量及光储容量进行优化.最后,通过环形路网对所提方法进行验证并进行敏感度分析.结果表明:所提方法可行、有效;配置光储设备能降低年均寿命成本;通过控制KL散度公差、样本数量、续航里程、充电功率等能有效平衡系统的经济性与鲁棒性.     

降雨和地震条件下浅层黄土滑坡三维稳定性评价

以兰州市大沙沟流域浅层黄土滑坡为研究对象,整合降雨渗透模型到黄土斜坡三维确定性模型,评价不同降雨和地震耦合效应下浅层黄土滑坡稳定性,并用混淆矩阵法和受试者工作特征曲线法（ROC）评价稳定性评价预测的结果。研究结果发现,耦合降雨入渗和地震的三维确定性模型,对流域尺度浅层黄土滑坡稳定性评价具有较好效果,能作为降雨和地震诱发黄土滑坡灾害评价和早期预警的工具,对加强不同尺度极端事件下黄土滑坡灾害时空灾害评价和预测具有重要参考价值。      

5%Si高硅奥氏体不锈钢元素偏析及均匀化处理

 高硅奥氏体不锈钢由于高含量硅元素的加入使其具有优异的耐高温腐蚀性能和较低的成本,在制酸行业有着潜在的应用价值。然而,该合金中高含量硅元素的加入会促进凝固过程中溶质再分配,进而造成显著的元素偏析,最终导致合金内部产生枝晶组织和大量的有害相。对铸锭组织进行均匀化处理能够有效消除枝晶与元素偏析,促进析出相回溶和枝晶消融,从而改善材料的热塑性,有效应对热变形开裂问题。因此,采用金相显微镜(OM)、扫描电镜能谱分析(SEM/EDS)、电子探针(EPMA)、JMatPro软件计算等方法,研究了实验室条件下制备的5%Si高硅奥氏体不锈钢铸锭的显微组织和元素分布状态,通过残余偏析指数、扩散动力学计算并结合均匀化处理试验验证,最终确定了5%Si高硅奥氏体不锈钢合理的均匀化处理工艺。结果表明,5%Si高硅奥氏体不锈钢凝固过程中钼元素偏析最为严重,通过残余偏析指数模型计算得到的均匀化动力学方程可用来指导该成分合金的均匀化处理工艺;5%Si高硅奥氏体不锈钢经过1 150 ℃×12 h均匀化处理后,铸锭内枝晶消融,元素偏析基本消除,析出相与铁素体回溶到基体中,合金转变为全奥氏体组织,热塑性得到改善;当加热温度达到1 250 ℃时,合金出现过烧现象,晶界开始熔化。     

逆变埋弧焊机控制系统软件设计

介绍了IGBT逆变埋弧焊机控制系统的总体设计。采用模块化方法设计了电源外特性控制、送丝、小车行走速度调节、引弧与收弧控制软件；分析了PI控制算法、电源外特性控制算法、送丝速度控制算法，以及控制程序的优化设计。说明了系统软件各部分的功能和原理、程序的设计要点和实现方法．