基于高斯过程回归的主动配电网负荷控制优化方法

以需求响应为核心进行配电网负荷控制优化时,节能百分比较低。因此,提出基于高斯过程回归的主动配电网负荷控制优化方法。依托于随机森林算法,判断所有输入变量的重要性,明确主动配电网负荷影响变量。运用高斯过程回归原理,应用负荷预测算法,准确得出主动配电网需求侧未来一段时间内的负荷要求。在此基础上,以直接负荷控制为核心,建立负荷控制协调优化模型,再应用遗传算法求解最优负荷控制优化方案。算例分析结果表明:所提优化方法的节能百分比达到6.23%,说明该方法达到了节能的目的。

基于云端海量数据实时监测的电网碳排放控制研究

建立电网碳排放控制方案时,大多依托于实时采集的小样本数据,导致碳排放控制后二氧化碳质量浓度依旧过高。为此,提出基于云端海量数据实时监测的电网碳排放控制方法。依托于碳平衡法,统计目标区域电网碳排放总量。构建全面的碳排放监测预警指标体系,针对云端数据库保存的海量数据进行计算和监测,判断碳排放区域实时警情状态。运用Ward聚类分析法规划电网碳排放区域,再通过以遗传-PID算法为核心的控制器,实现电网碳排放控制。结果表明,所提控制方法应用后,区域整体碳排放质量浓度始终保持在240 mg/m^(3)以下,符合电网碳排放要求。

城市轨道交通类专业产教融合赛教一体技术技能人才培养的研究与实践

随着自动化、智能化技术在城市轨道交通行业的广泛应用,企业对于高技能、多元化人才的需求不断增加。然而,城市轨道交通企业中的技术技能人才比例较低、结构不合理已成为一个普遍问题。职业院校作为解决城市轨道交通高技能人才紧缺的主力军,培养一批能够匹配产业需求、掌握最新技术技能的人才,已成为其面临的重要任务。因此,通过产教融合、赛教一体等职业教育创新改革,完善技术技能人才培养方案,不断提高城市轨道交通行业人才质量水平和供需匹配度,是职业院校城市轨道交通类专业人才培养的改革发展方向。

基于区块链的物联网可伸缩管理机制

为了解决大规模物联网(Io T)设备集中式管理的安全性和可伸缩性问题,提出一种基于区块链技术的轻量级物联网设备可伸缩管理框架。该框架采用区块链网络,在网络中部署智能合约为设备管理提供操作接口,利用设备管理器将轻量级物联网设备独立于区块链网络之外,并改进了区块链中拜占庭容错算法(PBFT)的一致性协议,增加了动态选举机制。仿真实验分别对改进共识算法的性能和机制的可伸缩性进行验证,结果表明,该机制具有良好的伸缩性,设备管理器每秒能响应约1000次的请求。与传统PBFT算法相比,改进算法提高了交易吞吐量,缩短了交易延时,并减少了通信开销。

聚光系统中太阳位置的鱼眼图像识别

提出一种采用图像目标特征识别法跟踪太阳的方法,对图像进行仿人眼光学滤色镜效果的(H,S,I)变换域处理,凸现图像中高亮度区域;其次对高亮度区域进行鱼眼图像与平面图像的变换;然后根据各区域的轮廓、偏移量、面积等特征动态地识别出图像中的太阳斑区;最后通过鱼眼图像中太阳斑区中心点计算出太阳与视点之间的高度角与方位角.实验结果证明,该方法不仅能准确地实现太阳方位的跟踪,而且在物体遮挡、图像失真等情况下定位依然有效.

硅太阳电池解析模型分析与参数修正

通过对硅太阳电池的数学模型的分析,文章给出了一种利用硅太阳电池的开路电压、短路电流以及最大输出功率点处的电压、电流确定模型参数的方法,并提出不同光强下硅太阳电池的模型参数修正方法;对硅太阳电池进行了仿真及实验测量;数据分析结果表明,该方法确定的模型在低倍光强下能够反映硅太阳电池的特性。

一种道路照明光源的光视光效模型研究

文章依据视觉功效法建立基于中间视觉道路照明的行车视觉行为反应时间测试系统,获取受测试数据集;根据人眼对光谱敏感度适应效应理论,对实验测试数据进行分析处理,构建了基于行车视觉行为反应时间的光视光效模型,获得了中间视觉下光视光效率曲线;采用建立的模型给出了基于反应时间的光源节能性评价计算分析方法,并对道路照明传统白色和黄白色光源与设计的白绿色光源进行了光视光效性能分析与节能评价。结果表明,在中间视觉下设计的白绿色光源光视性能更好,且光视效能更高。

基于改进粒子群算法的LED室内照明光照均匀性研究

传统基于室内照明的光源布局存在缺陷,导致光照度不均匀及能源的浪费.为了解决此类问题,文章以单个LED理论模型为基础,推导出LED阵列的照度分布函数,以目标平面光照强度的标准差作为评价函数,以目标平面平均照度为约束条件,通过改进的粒子群算法优化LED的位置,使目标平面上的光照均匀性达到最优.利用Matlab仿真出优化后的LED阵列的光照分布情况,对比其他2种LED阵列,并通过实验,利用图像处理对实际场景照明的效果进行检验,实验结果表明该方法可行.

优化教学过程,加强能力培养,构建电工电子实践教学体系

在培养学生的工程实践能力的过程中,实验教学起着非常重要的作用。文章从强化实验教学管理、优化实验教学过程和完善实验教学内容等几方面对电工电子实验教学进行分析,强调学生在实验环节中的主动性,发挥学生在实践过程中的创造性,初步构建多层次的电工电子实践教学体系。

基于小波过程神经网络的短期风速预测

针对风速序列非线性和非平稳性的随机性特点,提出了基于小波过程神经元网络的短期风速预测方法。首先利用相空间重构理论,计算出风速时序的最佳嵌入维数作为网络的输入层节点数,根据小波神经网络的经验公式来选取网络隐含层的节点数初始值,通过调整参数使网络误差达到最小值,得到合适的隐层节点数,并给出相应的学习算法。算例仿真结果表明所提预测方法的可行性,运用本方法与时序ARMA模型对比,其预测结果的精度明显提高。

基于以太坊的物联网可伸缩信息共享机制

针对物联网(IoT)信息共享中存在缺乏信用保障机制以及信息孤岛问题,设计一种基于以太坊的物联网可伸缩的信息共享机制框架。提出基于智能合约机制的信息共享处理流程,采用设备管理器管理物联网设备,以增强机制的可伸缩性。实验基于以太坊平台,分别对机制的信息交易处理能力和可伸缩性进行验证。结果表明该共享机制具有良好的可伸缩性,信息共享的交易吞吐量达到10000条/s,交易延时为毫秒级。

基于中间视觉的道路照明特性研究及应用

道路照明属于中间视觉范围,基于中间视觉下的人眼敏感性程度研究对道路照明应用设计有着指导性的意义。文章首先分析了中间视觉下人眼敏感性的特征,依据国家道路照明标准,选取满足不同亮度要求的敏感光谱波长,通过基于RGB配色的HSI调光模型,设计了一个可配色可调光的白绿色LED路灯。仿真结果表明,该方法可以较好地应用在道路照明中。

基于热释电红外传感器的人体动作识别方法

针对目前人体动作识别技术中存在的隐私暴露、技术复杂度高和识别精度低等相关问题,提出了一种基于热释电红外(PIR)传感器的人体动作识别方法。首先,采用一组安置在天花板上经过视场调制的PIR传感器采集人体运动时散发的红外热辐射信号,将传感器输出的电压模拟信号进行滤波放大后通过ZigBee无线模块传送到PC端打包成原始数据集;其次,将原始数据的两路传感器输出数据进行特征融合,对融合后的数据做标准化处理封装为训练集和测试集;然后,基于数据的特征提出一种两层级联的混合深度学习网络模型作为人体动作的分类算法,第一层采用一维卷积神经网络(1DCNN)对数据进行特征提取,第二层采用门控循环单元(GRU)保存历史输入信息防止丢失有效特征;最后,利用训练集来训练该网络模型得出参数最优的分类模型,通过测试集验证模型的正确性。实验结果表明,提出的该动作识别技术模型对基本动作分类的准确率高于98%,与图像动作识别或穿戴式设备动作识别相比,实现了实时、便捷、低成本和高保密性的高精度人体动作识别。

基于信道空闲时间预测的ZigBee信道切换方法

为了降低2.4 GHz频段上WiFi信号对ZigBee的干扰,提出了一种基于信道空闲时间预测的信道选择算法。首先,建立已知信道状态序列的隐马尔可夫模型;其次,利用信道状态的历史信息预测信道未来的空闲时间期望,更新ZigBee的备选信道序列;最后,当预测的信道空闲概率小于阈值时,将ZigBee无线传感网络设备切换至备选信道。仿真结果表明,在强WiFi信号干扰的情况下,与常见的信道选择方法比较,该方法能减少信道切换的次数,提高包接收率,增强无线传感网络的抗干扰性能。

硅太阳电池模型参数的一种解析方法

通过对硅太阳电池的数学模型进行分析,给出了一种利用硅太阳电池的开路电压、短路电流以及最大输出功率点处的电压、电流确定模型参数的方法。对两种硅太阳电池进行了仿真及实验测量。数据分析结果表明该方法确定的模型能够反映硅太阳电池的特性。

矿井LED灯的发热分析及光源设计

从光源光辐射与热传导理论出发,分析矿井巷道灯的圆形LED布局结构的等效热阻网络,在保证光源光通量不变的情况下,对比分析不同的散热方式、额定功率不同的LED芯片、LED芯片的驱动电流及其数量,来分析LED光源的发热及散热情况,最后结合实际光源对比分析散热效果。结果表明:在保证LED光源光通量及PCB板的大小不变时,降低LED芯片的驱动电流并增加LED芯片的数量,可以改善光源的温度分布,并降低光源的经济成本。

大前庭水管综合征(LVAS)的研究进展

大前庭水管综合征(LVAS)是先天性内耳畸形的一种类型。前庭水管(VA)在胚胎发育时期受阻导致VA异常扩大,扰乱了内淋巴循环的平衡,导致耳蜗神经上皮损伤,产生神经性耳聋。LVAS的基因研究示常染色体隐性遗传最为多见,与该疾病有关的基因位于7q31,与PDS基因重选。临床上主要表现为儿童时期的听力损失,有家族发病倾向,听力学检查以感音神经性聋为主,呈进行性下降的趋势。外伤、剧烈运动可诱发眩晕及突聋。影像学检查有特征性改变。目前保守治疗主要针对突发性听力下降,手术治疗的效果十分有限。对于LVAS伴双侧重度感音神经性聋(SNHL)的患儿来说电子耳蜗植入是安全有效的。

反激式DC-DC变换器滑模控制研究与仿真

反激式DC-DC变换电路作为光伏逆变器的前级电路,具有转换效率高、转换开关电压应力小等特点。为进一步提高转换效率,研究一种DC-DC变换电路混杂系统建模和滑模控制策略。本文首先分析所提拓扑结构的工作原理,并根据该拓扑电路的工作方式,利用状态空间平均法建立该拓扑的系统数学模型,采用滑模变结构控制方法来控制系统状态之间的切换,最后通过Matlab/Simulink仿真和实验验证该变换器拓扑的实用性和滑模控制策略的有效性。

基于CNN-LSTM神经网络的热释电红外传感器人员识别

针对热释电红外(PIR)传感器在室内人员识别系统的结构以及识别的准确率问题,设计了一种新型的无线分布式PIR传感器系统,并提出了一种人员识别的新方法。系统采用2只分布在不同高度的PIR传感器,结合对菲涅尔透镜的视场角调制,能够有效探测运动人体的红外信号。通过对2只PIR传感器时域输出信号的采集分析,采用快速傅里叶变换(FFT)算法获取时域信号特征,并将信号特征进行融合。使用深度学习卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)神经网络进行人员的分类识别。实验结果表明:该设计方法在人员的分类识别上实现了99.29%的准确率,在室内人员识别场景中具有良好的应用价值。

Goode-T型鼓膜通气管治疗分泌性中耳炎的疗效观察

目的探讨 Goode T 型鼓膜通气管的短期疗效。方法 33例(39耳)分泌性中耳炎(secretory otitismedia,SOM)患者置入 Goode T 型鼓膜通气管,同期采用国产纽扣状鼓膜通气管治疗患者30例(40耳)作为对照,随访6个月,比较两种通气管的疗效及并发症。结果术后6个月,Coode T 型鼓膜通气管组的堵管、排出和重新置管率均明显低于国产通气管组,P<0.001,差异极显著;术后除2例耳漏外,未发现其他严重并发症。两组患者术后近期听力学检查结果差异无显著性。结论 Goode T 型鼓膜通气管可适用于无置管史的 SOM 患者的短期治疗。