基于新型能量算子和多尺度熵的癫痫自动检测

提出癫痫检测的新算法,创新地使用新型能量算子和多尺度熵,不仅能够实时跟踪脑电信号能量,而且可以在脑电信号未知情况下提取其有效的特征信息。对脑电信号进行一定尺度的小波变换;利用新型Teager能量算子和多尺度熵提取脑电信号的非线性特征,将特征信号输入到极限学习机中,用来识别正常脑电信号与癫痫脑电信号。实验结果表明,此方法具有高分类精度,可达到98.89%,优于文献中所报道的多种检测方法,可以应用于癫痫临床检测。     

COVID-19疫情下定点收治医院动态选址-分配优化

针对医疗资源匮乏和经济不发达的国家或地区,如何选择定点收治医院、分配患者,有效控制新型冠状病毒肺炎(COVID-19)扩散是亟待解决的问题.首先,考虑疫情患者数量和症状等级动态变化特征,以最大化患者的收治率和最小化医院总费用为目标,构建有限医疗资源约束下定点收治医院动态选址-分配双目标优化模型;其次,分析所构建模型的结构特征,设计基于Epsilon约束方法的求解框架,得到Pareto最优解集;最后,基于北京市卫生健康委发布的疫情数据进行数值实验,以验证所提出模型的可行性与方法的有效性.实验结果表明,双目标优化模型可以有效地权衡定点医院的总费用与患者的收治率,对于COVID-19疫情下医疗资源的合理配置具有重要的指导意义.     

基于顺序扩展一致性包算法的多无人机分布式任务分配

以异构多无人机协同执行复杂的耦合多任务为背景,提出一种求解分布式任务分配问题非死锁的顺序扩展一致性包算法.首先,建立考虑任务载荷资源、任务时序、威胁区等约束条件的时序多任务分配模型;其次,对一致性包算法的任务包构建过程和冲突消解规则进行扩展,并设计一种基于有向图深度优先搜索的方法进行任务方案的死锁检测和修正,以实现无冲突和无死锁的任务分配;然后,将关联任务之间的时序约束转化为软时间窗约束,利用顺序分层的策略进行求解;最后,为了提高任务分配结果的可靠性,采用Dubins曲线路径将航路规划耦合到任务分配中.仿真实验表明,所提出的算法能够快速有效地求解异构多无人机分布式耦合多任务分配问题,具备良好的最优性和时效性.     

基于博弈资源分配的认知异构网络干扰协调算法

基于underlay频谱共享模式的认知异构网络可有效缓解频谱资源短缺问题,但同时会加剧网络中的干扰。针对该问题,提出了一种基于非合作博弈模型的动态频谱分配和功率控制算法进行干扰协调。首先,考虑频谱共享造成的干扰问题,引入认知用户优先等级,将问题构建为联合动态频谱分配与功率控制的频谱定价博弈模型;其次,通过两阶段动态博弈得到纳什均衡解,实现认知网络层频谱资源合理分配和发射功率控制。仿真表明,所提算法能够实现不同优先级用户频谱资源的合理分配和认知基站发射功率控制,有效抑制认知异构网络的跨层干扰和层内干扰。     

基于深度强化学习的居民实时自治最优能量管理策略

随着居民分布式资源的普及,如何考虑用户多类型设备的运行特性,满足实时自治能量管理需求以达到用户侧经济性最优成为亟待解决的课题。传统基于模型的最优化方法在模型精准构建和应对多重不确定性等方面存在局限性,为此提出一种无模型的基于深度强化学习的实时自治能量管理优化方法。首先,对用户设备进行分类,采用统一的三元组描述其运行特性,并确定相应的能量管理动作;接着,采用长短期记忆神经网络提取环境状态中多源时序数据的未来走势;进而,基于近端策略优化算法,赋能在多维连续-离散混合的动作空间中高效学习最优能量管理策略,在最小化用电成本的同时提升策略对不确定性的适应性;最后,通过实际情境对比现有方法的优化决策效果,验证所提方法的有效性。     

多微电网系统的合作博弈模型及其优化调度策略

该文将多微电网系统中的所有微电网设为地位对等的能量管理实体,赋予每个微电网与其他微电网功率交易的定价权和交易电量决定权,构建不含中央管理单元的分布式能量管理架构。提出关于电价和功率交易量的约束协议,建立多微电网系统的合作博弈模型,并提出效益妥协算法,使所有微电网通过效益妥协的方式接受彼此制定的能量调度策略,以统一多微电网系统的能量管理方案。结果表明,按照约束协议找到的电价策略是唯一不损害所有微电网利益的电价集合,基于该电价策略执行效益妥协过程得到的微电网间的功率交易方案是在兼顾所有微电网利益的前提下,唯一使所有微电网都接受的能量调度方案,验证了该文建立的合作博弈模型可有效实现多微电网系统的分布式能量管理。     

基于MMC的紧凑型能量路由器方案

该文提出一种控制简单的基于模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)结构的多端口能量路由器(energyrouter,ER)方案,所提ER包含有中压直流、中压交流、低压直流和低压交流4个外接功率端口以及1个内部储能端口,通过隔离级高频链将各子模块(sub-module,SM)进行内部互联,建立模块间的耦合关系。利用开关电容变换及三相波动功率抵消分别实现SM电压的自主均衡和电容需求最小化,从而大幅简化控制方案设计,同时提升系统的功率密度。考虑ER所具备的惯性能力与电容值密切相关,设计一种基于蓄电池储能的惯性优化方案。最后,通过仿真及实验验证所提拓扑及能量调控策略的正确性和有效性。     

公共支路阻抗耦合对碳化硅MOSFET器件并联电流分配的影响及优化

为了评估公共支路阻抗耦合效应对碳化硅MOSFET器件并联动静态电流分配的影响,改善并联器件间电流分配的一致性,首先建立包含关键寄生电阻和寄生电感的等效电路模型,分析公共支路阻抗耦合对并联器件动态和静态电流分配的影响。然后,针对不同应用工况下并联器件个数不同的问题,提出n个器件并联支路阻抗补偿的方法。通过对并联器件的漏极测和源极侧阻抗进行补偿,可以消除公共支路阻抗耦合效应对并联器件动静态电流分配的影响。最后,搭建支路阻抗补偿前和补偿后的仿真电路和实验平台。结果表明,通过对并联器件支路阻抗进行补偿,可提升并联器件动静态电流分配的一致性,验证了该方法的有效性。     

基于控制特征量响应的多端柔性直流输电线路保护

多端柔性直流输电系统控制灵活,系统故障时控制与保护联系紧密。在考虑柔性直流输电不同控制策略下控制过程量的响应特征基础上,利用控制信号暂态能量的大小关系识别区内外故障,并利用正负极的暂态能量比值进行故障选极,提出一种基于外环功率控制类特征信号检测直流输电线路故障的保护方案。该方案充分利用换流器的快速响应能力,实现简单,故障检测时间快,便于控制和保护的集成设计,能够实现对不同控制策略和控制参数的自适应保护。最后,通过大量仿真验证了所提保护方案在故障识别以及故障选极上的有效性,并考虑多种因素的影响,验证了保护的可靠性。     

考虑双向能量交换型负荷的配电网最大供电能力模型

在电动汽车这种双向能量交换型负荷接入配电网背景下,提出了计及用户与电网之间电能双向传递的最大供电能力(TSC)计算模型。首先,基于负荷时序特性建立了包含负荷可持续中断供电时间和响应费用约束的柔性负荷需求响应模型。然后,提出了能计及双向能量交换型负荷需求响应的TSC模型和计算方法,以量度需求响应费用与TSC之间的量化关系。最后,通过算例计算了不同响应费用约束下的TSC分布情况。分析结果表明,相比于单向能量交换型负荷以负荷削减方式参与需求响应,双向能量交换型负荷以放电方式参与需求响应使TSC进一步增大。