基于K-means和主成分回归的电网线损率影响因素分析

为了探索线损率成因并以此指导配电网项目开发,提出了基于K-means和主成分回归的线损率影响因素分析模型。首先,利用K-means将数据集中具有相似特征的数据聚为同类,进而对每类数据进行分析;接着,选取影响线损率的指标,归一化处理数据后,使用主成分分析法对指标进行降维处理;最后,通过线性回归线损率影响因素方法得到各指标对线损率的影响系数。基于国网同期线损系统采集的T市B区35 kV电压等级用户数据实验分析了提出方法的有效性。     

基于VSS-CDFE的三相非平衡电力系统频率无偏估计

为了实现含噪三相非平衡电力系统高精度频率无偏估计,引入了复数域直接频率估计(CDFE)算法,分析其原理并对其进行了改进。CDFE算法基于正弦信号的线性预测,求取误差函数的瞬时平方值关于频率的偏导数,并以该值作为频率估计的更新值。在此基础上,进一步提出变步长CDFE(VSS-CDFE)算法,根据最速下降法则动态更新步长因子来代替CDFE算法的固定步长。仿真分析及实验结果表明,在噪声干扰下,VSS-CDFE算法可以准确地对基于复数建模的三相非平衡电力系统进行频率追踪,其估计均方误差和理论值相吻合。相比CDFE算法,VSS-CDFE算法在相同的收敛速度下,估计均方误差更小,在相同的估计均方误差下,收敛速度更快。     

基于改进的BEMD的红外与可见光图像融合方法

将红外图像与可见光图像融合在一起,可增强视觉效果,使人产生更完整的场景感知。基于二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)的图像融合方法运行时间较长,因此,文中提出了一种基于改进的二维经验模态分解的红外与可见光图像快速自适应融合方法,采用顺序统计滤波器和高斯滤波器直接生成均值包络曲面,从而加速图像的分解过程。首先,将可见光图像转化到HIS(Hue-Intensity-Saturation)颜色空间;然后,用改进的BEMD对强度分量I和红外图像进行分解,生成高频分量和低频分量,高频分量和低频分量分别采用自适应局部加权融合规则和算术平均融合规则;最后,将强度分量I与红外图像的融合结果图经过逆HIS变换到RGB颜色空间,从而得到融合图像。仿真实验表明,该融合算法不仅运行速度快,而且融合效果最佳,最大程度地保留了红外图像的边缘细节特征和可见光图像的光谱信息。     

低复杂度可配置变带宽滤波器组的设计

提出了一种低复杂度可配置变带宽滤波器组的设计方法,该方法基于快速滤波器组结构,并利用变带宽滤波器方法重新设计第0级原型滤波器而实现。该设计方法弥补了其他设计方案中带宽变化因子为整数的不足,同时在一定带宽的条件下,能够连续改变各子滤波器组通道的中心频率和在中心频率不变的条件下,能够连续可调对应的带宽。由于各级原型滤波器的系数具有稀疏特性,因而系统具有较低的实现复杂度,仿真结果表明,其所需乘法器的数量大约是其他方法的48.96%,可应用于如多标准无线接收机等变带宽场合中,完成频谱感知与数字信道化等功能。