基于卷积变分自编码器的日负荷曲线聚类研究

用户日用电数据可以反映用户的用电行为特征，聚类任务能够从大量运行数据中提取典型用户日负荷曲线为电力系统的规划与调度等任务提供依据。针对传统聚类方法在数据量庞大、数据维度较高的日负荷数据场景中具有效率低下、提取潜在表征困难等问题，提出基于卷积变分自编码器(variational autoencoders,VAE)的聚类方法对负荷曲线进行聚类。该方法首先通过卷积变分自编码器降维提取日负荷数据的潜在特征，并配合K-means进行负荷聚类任务，最后基于各负荷曲线与聚类中心的距离通过加权修正每一类聚类中心以得到更具代表性的典型日负荷曲线。利用UCI数据集中的葡萄牙用户实际采集数据进行算例验证，结果显示该方法的戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin Index, DBI)相较于传统聚类方法 K-means、PCA+K-means等下降明显，说明类内更加紧密，类间更加远离，提高了聚类质量。然后利用高斯距离加权改进了聚类中心，提取到更加典型日负荷曲线，使得分析用户用电行为特征更为精确。验证了卷积变分自编码器聚类方法在日负荷曲线中的有效性。     

电力系统暂态电压稳定评估的混合智能特征双重筛选方法

含高比例新能源与直流接入的电力系统暂态电压稳定特征呈高维冗余性,影响基于数据驱动评估模型的效率和性能。为此,在构建一组适应含高比例新能源和直流接入场景的完备特征集合基础上,提出一种基于改进Relief算法和改进群智能优化算法双重筛选的混合智能特征选择方法,以降低原始特征维度,提高模型稳定评估的效率和准确率。首先,通过时序分层处理对原始Relief算法进行时序改进,并利用该改进算法进行特征的有效性度量,以消除分类低效特征,得到降维后的初筛特征子集;随后,融合特征有效性度量值对群智能优化算法进行搜索性能增强。再以此增强算法为寻优策略,并以时序分类模型卷积门控循环单元(convolution gated recurrent unit,ConvGRU)为分类器,构成基于群智能优化算法的封装式特征选择方案,进一步实现特征子集寻优。最后,通过算例对比分析,该方法下高维特征维度能压缩80%以上,且所选特征子集能有效提高评估模型的准确率,验证该方法对于高维时序特征筛选处理的有效性及必要性。     

煤矿井下网联式自动驾驶技术研究

通过分析地面常规自动驾驶智能化和网联化技术发展现状及技术特点,结合煤矿井下无GNSS（全球卫星导航系统）信号覆盖、巷道照度低、遮挡物与障碍物较多、煤尘粉尘普遍存在的环境特点,提出了煤矿井下开展自动驾驶研究的关键技术,即无GNSS的移动高精定位技术、激光雷达技术、基于毫米波雷达的井下障碍物检测技术、井下低照度视频实时增强和特征匹配技术、井下环境高精地图技术、井下自动驾驶车辆决策规划技术、井下自动驾驶车辆控制执行技术、井下5G通信技术、C-V2X直连通信技术等;指出煤矿井下开展自动驾驶应用具有少人化/无人化需求显著、运营管理主体明确、场景封闭、路线固定、车速较慢、渗透率可控、5G建设基础较好、接口易开放等优势。构建了包括井下自动驾驶车辆、巷道基础设施、人员、煤矿云/边缘计算平台及煤矿自动驾驶应用服务平台的“人-车-巷-云”煤矿井下网联式自动驾驶系统参考架构,设计了包括感知定位系统、网联协同系统、车载操作系统、车辆基础组件的煤矿自动驾驶车辆架构,提出煤矿井下网联式自动驾驶演进将经历3个阶段：第1阶段为远程自动驾驶,实现车辆驾驶人员从井下到井上的转移;第2阶段为具有紧急接管边界的车辆自动驾驶,...     

煤矿入井人员唯一性检测技术研究

通过分析掌纹、指纹、虹膜、人脸、步态、声纹等生物特征识别技术的特点以及煤矿现场对入井人员生物特征的影响,指出虹膜识别、人脸识别、步态识别、声纹识别适用于煤矿入井人员唯一性检测;提出了一种基于人员定位和生物特征识别的煤矿入井人员唯一性检测技术方案,将生物特征识别技术嵌入人员定位系统,利用人员定位识别卡实现识别卡数量及人员身份的唯一性检测;指出煤矿入井人员唯一性检测技术的研究关键点是严重污染人脸的识别算法、对设备遮挡情况下人员步态图像的采集及对混入人员语音信号的煤矿现场噪声消除算法。     

基于卡尔曼滤波和指纹定位的矿井TOA定位方法

分析了矿井巷道中的设施及设备导致的无线信号传播NLOS时延特点,采用几何光学方法论证了NLOS时延参考模型在矿井巷道环境中的适用性并提出矿井巷道NLOS时延分为巷道突发NLOS时延和巷道固定NLOS时延,为了消除NLOS时延对TOA定位精度的不利影响,提出基于卡尔曼滤波和指纹定位的矿井TOA定位方法.对于机车及不规律设置设备造成的巷道突发NLOS时延,提出基于卡尔曼滤波的方法消除其对TOA数据造成的较大误差,在此基础上提出基于历史和卡尔曼阈值的最近邻居指纹定位方法,抑制固定设施及规律设置设备造成的巷道固定NLOS时延引起的定位误差.结果表明,本文方法的定位性能优于SDS-TWR方法和基于SDS-TWR的指纹定位方法,定位实验的平均误差分别降低了3.6,1.2 m,提高了矿井TOA定位的精度,实现矿井人员的精确定位.     

基于TOA技术的煤矿井下人员定位精度评价方法

针对现有行业标准对基于信号到达时间TOA(Time of Arrival)技术测距的煤矿井下人员定位精度评价未作相关规定的现状,提出基于TOA技术的煤矿井下人员定位精度评价方法,利用定位系统时间分辨率评价条件、处理器频率评价条件、定位误差评价条件对静态定位精度进行评价;利用定位巡检周期限定条件、最大位移速度限定条件对动态定位精度进行评价;综合静态和动态定位精度评价结果评价基于TOA的煤矿井下人员定位精度,并可对基于TOA技术的煤矿井下人员定位系统设计进行指导,同时给出了应用该方法进行基于TOA技术煤矿井下人员定位精度评价及煤矿井下人员定位关键设备指标设计指导实例。     

基于5G直连通信的矿井应急通信技术

面向矿井灾后救援场景的应急通信技术与系统一般采用Wi-Fi作为中继和覆盖方案,由于非授权频段存在信道连续占用时间的法规限制和接入前监听的法规要求,难以实现极低时延的通信指标,同时多应急通信设备同一频段进行中继组网存在同频干扰、会影响通信质量。5G技术面向公共安全和车联网应用场景,定义了Sidelink直通链路通信技术,能够实现终端设备之间低时延高可靠的直连通信。针对矿井应急通信系统对低时延以及高可靠通信的技术需求,提出一种基于5G直连通信的矿井应急通信系统架构,设计了设备标识与直连通信链路时频资源位置的映射方法,设备通过预配置的前传链路和回传链路传输资源位置、无需建立路由连接即可实现与相邻前端设备和后端设备通信链路,利用时域资源循环复用的方式实现邻近中继设备之间的资源空分复用和同频干扰规避。提出的方法能够实现无需调度许可、和极简路由转发的中继组网机制实现传输资源空分复用下的同频干扰规避,有效提升传输资源利用效率,常规基带参数和组网配置下的平均空口时延可达25 ms、显著降低传输时延。     

矿用5G通信演进技术研究

矿用5G是智能矿山建设的基础,为满足智能矿山多样化的应用需求,需要依托5G通信演进技术推动矿用5G通信演进系统的实现。梳理了矿用5G技术研究及系统部署现状：矿用5G初步实现了音视频通话、高清视频分析、装备远程控制等应用,但存在终端形态单一、上行链路负荷较重、5G通信系统与定位系统分立建设等问题。分析了3GPP Release 17的5G通信演进技术在矿用5G通信中的适用性,指出RedCap轻量化终端技术、NR直连通信技术、NR定位技术将成为矿用5G通信演进的关键技术。研究了矿用5G通信演进关键技术：RedCap轻量化终端技术能够满足矿用无线传感器、单路无线传输的矿用视频监控设备、智能矿灯、智能穿戴设备的低功耗、低成本的多模态终端研发需求;NR直连通信技术应用于矿井自动驾驶车载终端与巷侧设备、应急通信中继设备,可满足矿井自动驾驶和应急通信的低时延、高可靠传输需求;NR定位技术应用于矿井通信定位一体化,可满足矿井通信定位系统融合的技术需求。提出了矿用5G通信演进系统架构,为建设矿用5G全连接矿井、支持多链路无线接入、实现通信感知一体化提供了方向。     

矿山物联网区块链机制研究

矿山物联网规模大和海量数据传输的特点使得传统的网络安全和隐私防护方法无法保障关键数据的可溯源性和可信度。分析认为目前矿山物联网面临的主要安全风险是缺少数据传输可追溯性和可信性保障机制、缺少系统设备全面的签名验签保障机制、系统架构中缺少安全载体部署。指出区块链技术可解决上述问题,介绍了矿山物联网区块链结构、加密算法、共识机制等关键技术。提出了矿山物联网区块链机制：在矿山物联网感知层与传输层之间增加具备边缘算力的边缘层,部署承载区块链核心功能的安全载体,构建矿山物联网区块链部署架构;设计了矿山物联网区块链机制下的数据传输流程,采用非对称加密技术保证数据传输的安全性;在矿山物联网应用层采用数据链管理平台实现关键数据上链、数据溯源、分布式存证等功能。矿山物联网区块链机制可提高矿山物联网的信息安全保障能力和安全等级,使其满足GB/T 22239-2019《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》中的扩展要求,降低对集中化运维的需求。     

基于改进均值滤波和参数拟合的矿井TOA几何定位方法

针对矿井巷道环境内存在大量的设备和设施,会造成电磁波传播的NLOS(non line of sight)时延、对矿井TOA(time of arrival)定位精度产生不利影响,根据成因将巷道电磁波传播NLOS时延分为随机NLOS时延和固定NLOS时延,分析了两类NLOS时延造成测距误差的特点。为了分步抑制两类NLOS时延造成的TOA测距定位误差,提出基于改进均值滤波和参数拟合的矿井TOA几何定位算法。针对巷道随机NLOS时延造成的以脉冲形式存在的TOA测距误差,提出基于偏差值丢弃的加权均值滤波算法加以抑制;进而提出依据定位区域巷道固定NLOS时延参数拟合方法,用以抑制其造成的TOA测距正向偏移误差,最后采用几何方法进行目标位置的估计。实验结果表明,提出的方法对巷道NLOS时延造成的TOA定位误差具有显著的抑制作用,能够保证矿井TOA定位的精度。