一种可以直接跳通母线与低压开关出线的装置*

在代电力配电系统中,尤其是在电力主干网络不是非常发达的区域,当突发重要用电客户的配电柜突然跳闸时,如偶遇空气开关备货不足的情况,就将大大影响供电可靠性,对重要用电客户影响非常巨大。针对此问题,设计一种可以直接跳通母线与低压开关出线的方案及装置,实现母线直接跳通,从而有效解决临时用电和紧急用电的问题,提高供电可靠性。     

一种三相对称系统快速谐波检测算法

有源电力滤波器（APF）在谐波治理方面有着广泛应用,其谐波补偿性能在很大程度上取决于谐波检测环节的性能。为了提升谐波检测速度,该文提出一种基于滑窗离散傅里叶变换（SDFT）的快速谐波检测算法。相较于传统滑窗离散傅里叶算法存在一个基波周期延时,该文提出的快速谐波检测算法利用三相系统的对称性,替换传统滑窗离散傅里叶变换谐波检测算法的梳状滤波器构成环节,能在1/6个基波周期内实现谐波的有效检测,降低检测延迟。该文首先分析传统滑窗离散傅里叶变换谐波检测算法的优缺点;其次推导所提出的快速谐波检测算法的Z域表达式并分析其特点;最后通过仿真及小功率缩比有源电力滤波器样机实验平台验证了所提出的快速谐波检测算法的有效性。     

变压器差动保护二次接线探析

电力变压器绕组存在的Y接线和△接线方式使得变压器一、二次侧电流存在相位差,若电流互感器二次接线与变压器绕组接线方式不匹配就会导致差动保护回路中产生不平衡电流,容易造成变压器差动保护误动作,影响电力系统的安全运行。通过福清核电厂前区变电所变压器差动保护误动作案例,介绍变压器差动保护的工作原理,探讨电流互感器二次接线方式对变压器差动保护的影响,阐述电流互感器二次接线相位变换以补偿差动保护不平衡电流的方法。     

傅里叶变换差分求和性质的案例教学法

连续时间信号的傅里叶变换性质是信号与系统课程中一项非常重要的内容,但学生往往将注意力集中在性质的理论推导和具体表达形式上,忽略了性质背后的物理意义和具体的工程应用。本文以音乐的幅度谱、雷达动目标显示和图像平滑处理为例,介绍如何从物理意义和工程实践两个方面加深对傅里叶变换微积分性质的理解。     

云计算环境下的QR码双重加密复合数字水印算法

为了确保上传到“云”端环境下的数字产品的隐蔽性和安全性,在逐渐向“云”端转移的快速响应(Quick Response, QR)码的理论基础上研究并提出了一种QR码双重加密复合数字水印算法,防止QR码“云”端丢失的可能性。对“云”水印图像进行QR码编码生成QR码水印图像,确保水印信息的安全性,再对QR码水印信息实施加密置乱;对“云”上载体Lena图像进行非下采样轮廓波变换(Non-subsampled Contourlet Transform, NSCT),选择储存信息更多的低频部分进行离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT),对图像抵抗力较强的低频图像进行奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD),在分解的奇异值中加权加密的QR码水印。通过对算法进行实验验证,该算法在视觉效果较好的前提下,考虑实用性,将复合算法和加密相结合,提高了算法的抵抗力,尤其是旋转攻击和JPEG压缩攻击。     

基于HHT的光纤惯导系统级标定改进算法

传统的系统级标定方法是将温箱压缩机、转台电机等环境引起的随机噪声视为白噪声,而实际过程中输出信号具有非平稳和非线性特征。最小二乘拟合法是一种线性回归方法,利用该方法求解的误差系数成为制约光纤捷联惯导系统实现高精度的关键因素之一。针对上述问题,该文提出了一种基于希尔伯特-黄变换的捷联惯导系统级标定改进算法。通过希尔伯特-黄变换去除惯性仪表原始输出信号中的高频随机噪声,再利用系统级标定法计算惯性测量单元(IMU)误差参数。经多组试验证明,该方法能够有效提高IMU误差参数辨识的准确性,1 h的动态导航位置误差相对减少约10%。     

基于引导调制的彩色点云无参考质量评价方法

彩色点云(color point cloud, CPC)作为三维场景和对象的有效描述形式,在虚拟现实、增强现实等许多领域得到重要应用。CPC在其采集、压缩、传输、重建等过程中会引入相应的失真,需要设计有效的评价方法对失真CPC质量进行评测。本文提出一种基于引导调制的CPC无参考质量评价方法。考虑到几何信息与彩色纹理信息的联合失真,利用引导调制的方法联立两者,以综合考虑几何失真、彩色纹理失真、联合失真。结合人眼的多通道性,利用剪切波变换提取特征。最后,将所有特征构成的特征向量输入到支持向量回归模型(support vector regression, SVR)学习预测点云质量。实验结果表明,所提出的方法与人类主观感知具有很好的一致性。     

基于QR码的Contourlet-SVD域全息水印算法

为了解决水印算法中存在水印隐藏程度和鲁棒性的失衡问题,在Contourlet-SVD域将QR(quick response)码与全息技术相联合,提出一种基于QR码的Contourlet-SVD域数字全息水印算法。首先,选择不同的载体图像执行3层Contourlet变换,鉴于低频系数的优势,对低频进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD)联合变换;其次,选择“飞行学院”图像经过QR编码生成的QR码作为原始水印图像,对其进行共轭对称扩展傅里叶数字全息,得到QR码全息水印;再次,将全息水印叠加到SVD分解得到的奇异值中,完成水印信息的嵌入。通过仿真实验验证,该算法嵌入水印信息后的图像清晰度较好,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)超过了31 dB,相似性系数NC(normalized correlation)值达到了0.989 0。将图像进行抵抗测试,提取的水印信息可以较清晰地辨别,尤其是椒盐噪声、高斯噪声和中通滤波攻击,NC值均达到0.90以上。     

基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法

为平衡混沌映射中结构与性能的关系,保证加密系统安全性,提出一种基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法。首先,通过非线性指数项对引入了Tent种子映射的余弦映射进行调制,构造新型余弦-指数混沌映射,并利用SHA-256函数产生与明文相关的密钥,生成随机性较强的混沌序列,实现一次一密;然后,基于拉丁方和位级转换,通过两轮拉丁方索引和比特位拼接,分别设计双重拉丁方和扩展比特位算法,并结合二维约瑟夫序列,对块间预置乱后的明文进行块内置乱,实现不同分块的差异化置乱;最后,基于Zig-Zag变换,采用环状仿Zig-Zag变换设计交叉Zig-Zag变换方法,将中间密文与混沌序列进行双向非线性扩散,实现同时改变像素位置与大小,完成图像加密。实验结果表明,该算法密钥空间大,能有效抵御差分分析和统计分析等典型攻击,具有较好的加密效果。     

基于Blending集成学习模型的电力市场日前出清电价预测

精准的掌握未来电价信息对把握市场的运行状态、支撑市场参与各方进行有效决策、推动市场主体合理优化资源配置具有重要意义。因此基于Blending集成学习机制构建了一种面向于日前电价预测的综合模型。该模型充分考虑电价的高波动性特点,采用Ashin变换,减小了输入数据波动性对预测模型的影响;选取SVM、LightGBM、EWNN、SARIMAX 4种较为成熟的单一电价预测模型作为初级学习器,进而保证了基于Blending集成学习模型的预测精度。选用美国PJM电力市场实际运行数据对上述构建的电价预测模型进行验证,通过对预测结果的对比分析,表明构建的基于Blending 集成学习机制的电价综合预测模型集成了多种传统预测模型的优点,具有较好的准确性与稳定性。