计及氢气注入与压缩因子的综合能源系统能流计算

为实现“双碳”目标,综合能源系统(integrated energy systems, IES)成为了近几年的重要研究方向之一,然而传统的IES能流计算已经无法精确地反映电制气(power-to-gas, P2G)技术带来的氢气注入天然气网络后的混合燃气的参数变化对IES的影响。为此,在传统天然气系统稳态分析方法的基础上加入了SRK(Soawk-Redlich-Kwong)气体状态方程,将压缩因子作为状态变量,提出可以反映氢气注入天然气系统,对气体流量和混合燃气热值产生影响的稳态分析方法。以此为基础,提出了计及氢气注入与压缩因子的电-热-气IES能流分解求解计算方法。最后通过算例验证了所提方法可有效反映混合燃气的参数变化对IES的影响。

融合移位窗口注意力的光流计算方法

针对端到端的光流计算方法容易受限于运动模糊、遮挡和大位移的问题,通过引入注意力机制实现对遮挡像素进行更准确的预测,提出一种融合移位窗口注意力的光流计算方法.首先使用移位窗口注意力对原有的特征图进行特征增强,获取更具全局自相似性的特征,弥补了卷积特征的局部性特点;然后使用移位窗口注意力进行相关体解析,包括2D运动向量解析和光流增量的计算,获得更准确的光流增量;最后引入遮挡图作为位置编码,在计算注意力时考虑更多的像素位置关系.实验结果表明,在Sintel数据集上,端到端的误差达到1.33;在FlyingChairs数据集上,单帧计算时间为69 ms,比全局运动聚合方法减少4.2%,超过了常见光流计算方法的精度和效率.

基于流计算和大数据平台的实时交通流预测

目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后的数据sink到大数据的HDFS文件系统,交由下一步的大数据并行框架进行分析建模与训练,实现基于流计算和大数据平台的实时交通流预测。实验结果表明,Flink能够实时捕捉和预处理交通流数据,把数据准时无误送入分布式文件系统中,在此基础上借助大数据框架下的并行分析和建模优势,在实时性数据分析与预测方面取得了较好的效果。

基于VPP碳流计算的多目标多时间尺度优化调度

为研究虚拟电厂低碳经济运行策略,以虚拟电厂能流和碳流模型为基础,执行了多目标多时间尺度优化调度。首先,基于碳流走向建立虚拟电厂低碳经济运行的非线性多目标规划模型,并采用归一化法向约束法进行求解。然后,建立了基于动态矩阵控制算法的有限时域优化模型,对日前结果进行跟踪优化和反馈校正,以降低不确定性因素的影响。最后,仿真对比实验验证了所提调度策略能在保证碳流计算精度超过95%的前提下实现虚拟电厂低碳经济运行。

基于图模型的电力系统碳流计算优化研究

首先介绍了图数据模型、图数据库和图计算的基本原理,包括图数据库的数据模型、查询语言以及常见图计算方法等。然后详细阐述了电力系统的图数据模型构建方法,将系统组件表示为节点,组件间关系表示为边。最后设计了碳流计算的图算法流程,利用AtlasGraph图数据库及图计算组件进行碳流传递迭代计算。该方法充分利用图数据库和图算法的优势,实现了对电力系统碳流的精确高效计算。该研究为电力系统碳排放的监测、分析和优化提供了有力支持,对于推动电力系统绿色低碳发展具有重要意义。

基于颗粒流计算的砾石层HDD导向孔水平段孔壁变形研究

水平定向钻进技术在城市管线铺设中应用越来越广,砾石作为松散颗粒的集合体,在进行导向孔钻进时,往往由于颗粒结构扰动而易发生变形甚至塌孔,但颗粒在钻进过程中的力学行为规律仍不明晰。本文利用颗粒流程序建立三维砾石模型,并分段进行有和无泥浆护壁导向孔水平段钻进模拟。通过在导向孔周围布设测量球,对导向孔周围颗粒变形特征进行研究。结果表明:孔壁失稳表现为上部颗粒相互嵌固形成“压力拱”,压力拱下部松散颗粒率先掉落,伴随着压力向两侧和底部传递,下部和侧向颗粒协调变形直至收敛。压力拱在后续钻孔扰动下,由于侧向约束的消除,压力拱向顶部扩展,产生更多的松散颗粒进入钻孔范围,最终导致塌孔。泥浆可以较好的约束松散颗粒的顶部掉落,维护压力拱的侧向约束。实际工程中应量化泥浆指标,选择合理的泥浆而避免塌孔事故发生。

支持实时流计算应用的关键技术研究进展

信息系统在进行知识的挖掘和管理时,需要处理各种形式的数据,流数据便是其中之一.流数据具有数据规模大、产生速度快且蕴含的知识具有较强时效性等特点,因而发展支持实时处理应用的流计算技术对于信息系统的知识管理十分重要.流计算系统可以追溯到29世纪90年代,至今已经经历了长足的发展.然而,当前多样化的知识管理需求和新一代的硬件架构为流计算系统带来了全新的挑战和机遇,催生出了一系列流计算领域的技术研究.首先介绍流计算系统的基本需求以及发展脉络,再按照编程接口、执行计划、资源调度和故障容错4个层次分别分析流计算系统领域的相关技术;最后,展望流计算技术在未来可能的研究方向和发展趋势.

基于图模型的电力系统碳流计算模式优化分析

针对传统碳流计算方法在处理电力系统复杂性方面的局限性,提出了一种基于图模型和图神经网络的电力系统碳流计算模式优化分析方法。该方法将电力系统表示为图结构,充分考虑节点之间的关联关系,更准确地描述碳流分布特征。在此基础上,引入图神经网络优化计算模式,利用其强大的特征提取和关联建模能力,自动学习电力系统中复杂的碳流分布模式。结果表明,所提优化方法在计算精度和效率上具有显著提升,为实现低碳电力系统提供了有力的技术支持。

一种基于区块链和流计算的物联网平台方案

基于区块链技术的物联网平台具备数据加密存储、信息可追溯、防篡改、去中心化等安全特性,但区块链存储方式开销较大,易出现性能瓶颈问题。设计并实现一种结合区块链和流计算技术的物联网平台解决方案,将平台划分为设备接入、消息传输、流计算、区块链、可视化等五个层次,依托Flink框架,对高并发物联网数据建立滚动时间窗口,在保障数据安全上链的同时,提高了物联网数据指标计算速度。经过仿真测试,新方案提升了物联网系统吞吐量,降低了存储代价,具有应用推广价值。

基于光流计算与增强网络的颈椎CT图像层间插值算法研究

目的:为了解决人体颈椎CT序列图像横向点长度和纵向点长度不匹配带来的矢状面和冠状面结构变形问题,提出一种基于CT图像双向光流计算网络和CT图像双向光流增强网络的层间插值图像生成算法。方法:首先基于残差密集网络设计CT图像双向光流计算网络,计算上下层图像之间的双向光流;其次,利用CoTBlock模块改进UNet网络设计CT图像双向光流增强网络,提高双向光流精度并生成最终的层间插值图像。为验证算法的有效性,进行对比实验和消融实验验证。结果:提出的算法可以生成较高质量的层间插值图像,且在计算速度和模型参数量上有更好的表现。结论:该算法生成的插值图像毛刺伪影少、质量好,且经过层间插值后的人体颈椎CT序列图像更贴近人体颈椎的真实情况,有利于颈椎形态结构的研究和分析。

基于梯度的光流计算方法中梯度计算对性能的影响

基于梯度的方法是光流计算中很重要的一类方法,而梯度的计算对整个算法的性能有着重要的影响。文章考察了几种常用梯度算子对光流计算的影响,并给出了理论分析。实验结果证明理论分析是正确的。

一种基于动态拓扑的流计算性能优化方法及其在Storm中的实现

响应性和稳定性一直是流式计算中两个至关重要的问题,而流计算系统在过载时常常表现出数据计算延迟增加和拓扑不稳定的现象,无法适应数据负载的动态变化.针对这一问题本文研究提出了一种基于动态拓扑的流计算性能优化方法,主要包括:(1)动态逐级反压:拓扑中的任务可以根据当前自身负载情况,动态调整上游向其发送数据的速率.(2)无状态拓扑数据重放:拓扑不维持数据的计算状态,尽可能地实现数据容错.(3)自适应拓扑替换:在拓扑不暂停的情况下对任务并发度进行自发调整.(4)延迟持久化队列:拓扑中对磁盘的IO读写被延迟到数据处理之外,减缓IO高频阻塞对流计算系统的影响.本文在Apache Storm中实现了以上四种方案,性能测试结果表明优化后的流计算系统与Storm默认实现相比,不仅增强了大数据动态匹配能力,而且在最优情况下改善了17%的吞吐量,并提升了约20%的数据处理速度.

实时流计算技术在无线电监测中的应用

随着无线电监测技术的迅猛发展,通过无线电监测网获取的监测数据也在快速增长,形成了大数据。如何更快更充分地挖掘大数据价值,已成为需要迫切研究的课题。针对在无线电监测中遇到的实时计算问题,提出一种基于实时流计算技术的大数据处理分析架构,该架构能够在TB级数据量下,获得毫秒级的实时响应,大大提高监测业务实时分析和决策能力,对实际应用具有重要意义。

电力调度数据网监测平台的架构与实现--基于流计算

为保障电力供应安全性与可靠性,研究人员基于电力数据流不断扩大的客观现象,对传统的电力网络数据监测系统进行优化与升级。通过对监测数据接入模块、实时计算模块、异常监测模块以及分布式储存模块的优化设计,构建一套专门用于分析电力网络实时数据的监测平台,以期实现对于电力网络数据的及时处理,为保障电力网络稳定运行提供技术支持。

小位移光流计算的中值公式

光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势,其计算的可靠性和效率已成为运动跟踪领域研究的热点问题。变分方法是用来实现光流计算的主流方法之一,但其计算效率较低。利用对偶方法虽然克服了变分方法中引入小规则参数的问题,计算速度有所提高,但并未有实质性改进。引入了中值公式计算光流,避免了复杂的迭代计算过程,提高了计算效率。首先简单介绍了光流计算模型中数据项和光滑项的不同模型假设,然后利用中值公式计算小位移光流场。通过实验对对偶方法和中值公式的实验时间进行比较,验证了中值公式的有效性和效率。

辐射型电-热互联综合能源系统快速潮流计算方法

考虑到一定长度范围的管道内,热源供热温度、热负荷回水温度变化很小,基于供热温度和热负荷回水温度不变的合理假设,通过推导,将热源与热负荷之间的多根管道抽象成一根,等效成热源直接向热负荷供热,建立起热源与热负荷管道流量的一元函数关系。该文对长距离管道和短距离管道分别构建2种模型,该模型将供水网络与回水网络解耦,将流量与温度解耦。确定热源出力后,可通过热电联产机组确定电出力,进而得到电网潮流解。模型简单,计算量小,且不存在收敛性问题,误差分析表明该模型求解精度较高。算例测试验证了所提模型的有效性与合理性。

船舶粘流计算软件“OShip”开发

论文系统阐述了船舶粘流计算软件"OShip"的数值处理及其功能实现方法,软件基于重叠网格技术,采用RANS方程模拟船舶粘性兴波流场,实现对船舶水动力性能的精细预报。通过静态和动态计算实例验证了其对船舶快速性、操纵性、耐波性以及螺旋桨敞水性能的计算效率和精度。该软件功能全面、操作简便,是精细预报船舶水动力性能的有效工具。

深度学习光流计算技术研究进展

图像序列光流计算是图像处理与计算机视觉等领域的重要研究方向.随着深度学习技术的快速发展,以卷积神经网络为代表的深度学习理论与方法成为光流计算技术研究的热点.本文主要对深度学习光流计算技术研究进行综述,首先介绍了有监督学习、无监督学习和半监督学习的光流计算网络模型与训练策略,然后重点阐述并分析了不同网络模型优化方法.针对光流计算模型的评估问题,分别介绍了Middlebury、MPI-Sintel和KITTI等数据库及评价基准,并对不同类型深度学习和传统变分光流模型进行对比与分析.最后,总结了深度学习光流计算技术在模型复杂度与泛化性、光流估计鲁棒性、小样本训练准确性等方面的关键技术问题,并指出了可能的解决方案与研究思路.

面向智能调度监测的流计算并行滑动窗口技术

针对智能调度监测中大量实时数据的快速处理问题,在实时流计算框架和并行拓扑编程基础上,研究一种配电网监测信息流计算的并行滑动窗口实时处理新方法。结合连续遥测对象的拓扑并行处理过程,利用并行滑动窗口的窗格聚集、窗格元组缓存与窗口聚集等设计技巧,实现监测信息流连续计算的快速滑动窗口拓扑实例。以一个配电网调度监控的工程系统为算例,对若干组拓扑实例进行快速滑动窗口的多节点集群测试,结果表明:集群环境下各元组可得到ms级的窗口计算平均处理延时,合理设置拓扑工作进程的并行度和螺栓组件执行线程的并发数等并行参数有利于降低滑动窗口处理延时,验证了流计算拓扑的集群和并行度对提高智能配电网大规模连续监测信息的实时响应能力和处理效率具有重要意义。

MPI燃料供给方式的天然气喷流计算模型

将 Witze的亚音速非稳定空气喷流模型进行密度修正、超音速喷射引起的气体膨胀的影响等修正之后 ,建立了描述超音速非稳定天然气喷流发展过程的基础方程式 ,计算了不同喷孔直径的天然气喷流速度、贯穿距离以及喷射角 ,探明了