城市植被遥感分类研究进展与展望

城市植被是城市环境的重要组成部分,城市植被遥感分类是对城市绿度空间监测分析的重要方式。本文通过梳理国内外城市植被遥感分类研究进展,从遥感数据源和分类方法入手,分析该领域目前面临的问题及发展趋势,以期为城市绿度空间研究提供参考。首先,概述了光学数据、激光雷达数据及地面传感数据等数据源在城市植被遥感分类领域的应用,对不同数据源的优势与不足进行了深入分析;其次,基于阈值分割、机器学习和深度学习3种分类方法的研究,总结了应用于城市植被遥感分类领域各方法的特点;最后,提出了城市植被遥感分类研究中现存问题和未来发展方向。

基于Stackelberg博弈的无人机辅助无线供能物联网能量优化

无人机结合无线能量传输的技术可为物联网终端设备提供能量供应。为了解决充电用户与无人机之间自由公平的能量交易问题,提出一种基于Stackelberg博弈的能量交易方案,赋予用户主方角色,由其决策服务奖励,各无人机作为从方通过能量供应来竞争获取奖励,参考无线能量传输过程中的平均信道增益决策服务用户的充电时长。运用逆向归纳法分析并求解Stackelberg均衡解。实验仿真表明,所提方案可有效减少用户在能量交易中的经济开销,提高用户满意度,实现用户侧能量优化。

面向新型电力系统低碳安全需求的电碳多类型市场交易决策

在新型电力系统建设背景下,电网中接入的可再生能源比例不断提升,不仅给电力系统的安全稳定运行带来影响,也给传统电力市场的建设运营带来较大挑战。高比例新能源的不确定性和间歇性对传统电力市场支撑技术提出更高的要求,随着全国统一大市场建设的推进,现货市场与辅助服务市场的参与主体、市场间联动不断健全,为新型电力系统提供了多元化调节资源与调控方式,提升了系统灵活性与能源供给的安全可靠性。另外,低碳发展也是新型电力系统的重要方向,绿电市场、绿证市场、碳市场以及新能源超额消纳市场等不同交易手段,逐步形成减碳价值市场交易体制,推动以市场化手段助力双碳目标落实。为了共同探讨电力市场交易体系建设、实施和市场机制设计方面的新理论、新技术、新成果,展示该领域的发展水平及今后的发展方向,《内蒙古电力技术》编辑部特邀华北电力大学能源互联网研究中心副主任王永利教授、中国电力科学研究院高级工程师陈宋宋、澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室助理教授惠红勋作为特约主编,共同策划并主持“面向新型电力系统低碳安全需求的电碳多类型市场交易决策”专栏。

基于光纤光栅传感器的高支模安全监测

介绍了光纤光栅传感器在大体积混凝土浇筑时对高大模板支撑体系(以下简称“高支模”)进行安全监测的应用情况.结合实际工程案例,介绍对箱体沉降、支撑体系水平位移、支杆轴力和混凝土从浇筑到凝固过程中温度变化进行监测时采用的光纤光栅传感器的结构原理,同时说明了相关传感器在测量对应参量时的安装方法及光纤光栅传感器温度应变交叉敏感的解决方法.分析光纤光栅传感器用于高支模体系安全监测时的优势与不足,为后续类似高支模安全监测提供借鉴.

路网耦合下计及电动汽车V2G潜力的充电站选址定容研究

电动汽车具备交通运输和移动负荷的双重特性,其大规模的集中充电过程会对交通网和电网同时造成冲击。利用电动汽车的移动属性和车辆到电网(V2G)技术,能够在时空层面优化其充电需求,不仅可以抑制上述冲击,还可以为电网提供额外的储能容量,协助电网削峰填谷和促进新能源消纳。以电网投资建设的充电站为例,提出一种同时考虑交通网和电网因素的充电站选址定容策略,在满足电动汽车充电需求的前提下,优化电动汽车的充电需求以最大化可用储能容量。首先,建立动态交通网模型,结合Floyd算法与区域特性精确模拟电动汽车的行驶路径,预测电动汽车充电负荷的时空特性。其次,基于电动汽车的充电负荷预测结果,以最大化储能容量、充电负荷平均分布、车辆驻车时间最长3个指标初步确定电站选址,然后再根据全时段的统计结果确定充电站的最优选址与容量。最后,以某市主城区的部分实际道路为例,预测充电负荷的时空分布,以最大储能容量为目标完成充电站的选址定容,并分析了优化结果对交通网和电网的影响,结果证明了所提方法的有效性。

基于分布式联邦学习的毫米波通信系统波束配置方法

针对超密集组网中毫米波通信系统复杂的波束配置问题,该文提出一种基于分布式联邦学习(DFL)的波束配置算法(BMDFL),旨在利用有限的波束资源实现用户覆盖率最大化。考虑到传统集中式学习存在用户数据安全问题,基于分布式联邦学习框架构建系统模型,从而减少用户隐私信息的泄露。为了实现波束的智能化配置,引入双深度Q学习算法(DDQN)训练系统模型,并通过马尔可夫决策过程将长期的动态优化问题转化为相应的数学模型进行求解。仿真结果从系统的网络吞吐量和用户覆盖率方面验证了该方法的有效性和鲁棒性。

通感算融合赋能的低轨卫星星座网络架构与关键技术

为了进一步支撑空天地一体化多维协同通信、精准遥感和高效泛在计算的协同演进,低轨卫星星座网络亟需发展通信、感知、计算融合(ISCC)理论与关键技术。基于此,首先概述了低轨卫星星座网络的研究背景和通感算融合网络研究现状;进一步地,聚焦于通信、感知和计算的深度融合,深入分析了通感算融合赋能的低轨卫星星座网络架构与关键技术;最后探讨了通感算赋能的低轨卫星星座网络面临的未来挑战与发展前景。本研究有望为未来实现空天地一体化的多维协同通信、精准遥感和高效泛在计算奠定基础。

特约主编寄语

随着物联网、边缘计算、5G等信息通信技术的高速发展,海量分布式发、储、用电设备资源接入,电力、冷热、天然气等综合能源系统自动化、智能化水平不断提升,能源物理系统与信息系统的融合愈发紧密。然而,随着系统网络规模及其感知与控制单元数量的增加,能源信息物理系统的架构与互动机理日益复杂,不同环节面临的不确定性风险逐渐增加。在此趋势下,传统控制模式的鲁棒性与公平性难以保证,传统决策算法的实时性与可靠性受到挑战。因此,如何高效利用海量数据与实体资源实现综合能源系统的优化控制,最大限度减少外部条件与人为扰动等因素下信息物理系统的安全风险与故障传播,是目前能源系统大规模发展亟待解决的重要问题之一。

基于响应谱传递比估计误差的结构模态参数识别精度分析

为了研究响应谱估计误差及其传递对振动响应功率谱密度传递比(Power Spectrum Density Transmissibility,PSDT)估计的影响,基于摄动理论和统计矩定义,推导了两个变量比例函数的均值和方差近似表达式;将响应谱估计统计矩代入,可以推导出由响应相干函数、谱估计中信号平均分段数,近似表征的PSDT估计幅值的均值和方差解析公式.基于此,揭示了共振频率处PSDT估计幅值误差规律,并实现了模态振型幅值的精度度量.研究发现,共振频率处PSDT幅值方差存在极小值,且变异系数小于相关响应谱.通过数值框架数据验证了文中误差公式的准确性.此外,还研究了参考响应的选择、响应时长、窗函数类型对PSDT和模态振型估计的影响.结果表明,以PSDT两组响应作为参考响应,能得到较好PSDT和模态分析结果;同时模态振型估计标准差随测试数据时长的增加,也随之降低至一定水平.

新型可重构分布式天线与反射面:性能分析与原型验证

可重构分布式天线与反射面(Reconfigurable Distributed Antenna and Reflecting Surface, RDARS)作为一种新型的无线通信架构,可以为无线通信系统带来显著的性能增益。基于智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)可改变电磁特性,重构了无线传播环境,为系统引入“反射增益”的设计思想,将此设计理念融入分布式天线系统(Distributed Antenna System, DAS),提出了为DAS的射频远端单元(Remote Radio Unit, RRU)赋予反射功能的新型RDARS架构。利用控制电路,RDARS中的每个单元可灵活切换“反射态”与“连接态”。低功耗的“反射态”单元反射信号为无线网络引入“反射增益”,“连接态”单元发射或接收信号获得“分布式增益”。基站与RDARS的联合设计可适配不同的通信需求,实现性能与功耗之间的平衡并显著提升系统性能。通过理论分析、仿真与原型验证,结果验证了RDARS能显著提升系统性能,在未来6G无线通信系统中具有巨大应用前景。

“屿”日俱新——社区驿站建筑设计

社区驿站采用传统技艺与现代元素相结合的设计理念,屋顶采用斜屋顶,错落有致;墙体采用传统建筑材料夯土,并融入飞灰,起到增强其耐久性能和力学性能的效果;将玻璃和水泥板相结合,营造亲近自然、安静祥和的空间环境。

澳门特别行政区海域规划现存问题与科学展望

澳门特别行政区地处珠江出口,属于典型的滩涂地,从1840年的2.78 km^(2)扩充至现时超过32 km^(2)土地,均由填海而来,是世界上填海造陆比例最高的区域之一。通过回溯澳门特别行政区填海造地历史,审视水域水质现状,挖掘海域发展的现存问题,提出了需统一设立主管的行政架构,加强排污管制,改善雨污分流处理和排放能力,建立排污许可制度,促进区域法制合作及联动执法,构建数据平台,实现多方数据融合等措施,以实现海域预先规划、问题科学决策,从而达至向海而生,提高澳门特别行政区防洪防潮的抗灾能力,更好地服务澳门特别行政区海域发展及多元化经济建设的目的。

人-机-网融合的新型车联网体系架构与关键技术

高可靠、低时延以及更好的通信性能不是未来车联网技术演进的唯一目标。为了增强驾驶人体验,最大化乘客舒适度,满足车联网用户更深层次的智能通信需求,需要实现人(驾驶人、乘客、用户)-机(智能车)-网(车联网)的无缝连接与融合。为此,提出一种人-机-网融合的新型车联网体系架构,通过人工智能技术,将人的行为与意识特征映射到网络中,实现人与机、人与网络的无缝连接与双向适配,进一步给出和分析人-机-网融合的新型车联网关键理论与技术。

新能源配电系统非参数概率最优潮流解析方法

分布式新能源的大规模接入给配电系统的安全经济运行带来了严峻的挑战。为准确分析新能源出力不确定性对配电系统运行决策的影响,该文提出一种基于卡罗需–库恩–塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件与高斯混合模型的新能源配电系统非参数概率最优潮流计算方法。基于最优潮流问题的KKT条件获得从新能源出力等输入变量到机组出力等输出随机变量最优解的解析映射关系,显著简化了优化问题的求解过程。采用多元高斯混合模型对新能源出力概率分布进行描述,准确表征含有相关性的新能源出力的概率特性。最后,采用IEEE-33节点配电系统算例仿真分析验证所提配电系统非参数概率最优潮流计算方法的有效性。

基于注意力机制优化的LSTM河流溶解氧预测模型研究

溶解氧(DO)是水体中的重要水质指标,构建数据驱动模型,实现对溶解氧的准确预测,将为水环境管理提供科学有效的技术手段.考虑到溶解氧序列数据非线性强、非平稳性突出的特点,提出一种基于双阶段注意力权重优化机制的长短时记忆网络(longshort-termmemory,LSTM)的河流溶解氧预测模型(DAIW-LSTM模型),该模型的编码器包含双阶段权重优化的空间注意力机制,而解码器包含双阶段权重优化的时间注意力机制.将该模型应用于流溪河流域白云李溪坝、流溪河山庄、从化街口等水质监测站溶解氧日均值预测的研究,开展了该模型与DA-LSTM、LSTM、Bi-LSTM等基线模型的预测效果对比分析,探讨了特征权重优化机制及上游站点水质数据输入对模型预测性能的影响.结果表明:①通过与基线模型的预测效果对比,验证了DAIW-LSTM模型的精准性,其对白云李溪坝站溶解氧预测的对称平均绝对百分比误差(SMAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)分别为0.075、0.611、0.712,在所有模型中最优.②对于新的注意力权重优化机制,第二阶段会对第一阶段的初步权重进行优化修正;针对pH、电导率、水温、气温等影响溶解氧预测的重要特征,DAIW-LSTM模型会自适应调整其权重在时间序列上的分布,从而提高该模型的预测精度.③加入上游水质特征的输入影响,通过9个组合试验对比可知,DAIW-LSTM模型仍然为表现最佳的模型,该系列组合试验也证明上游站点及其特征变量选取的重要性.研究显示,注意力权重优化机制的引入使得该模型相较其他基线模型展现出更好的适用性和精准性,可为地表水水质预测研究提供新思路.

电动汽车直流充电站的低阶RLC阻抗电路模型

[目的]虚拟惯性阻尼控制(Virtual Inertia and Damping Control,VIDC)潜在的正反馈可能加剧控制环路内部的相互作用进而引起母线电压低频振荡,破坏电动汽车直流充电站(Electric Vehicle DC Charging Station,EVCS)的稳定性。虽然已有多时间尺度阻抗模型解释VIDC的稳定机制和VIDC控制下EVCS的低频振荡机理,但其本质上是一个高阶传递函数,获取阻尼控制策略的解析表达式。[方法]针对这一问题,文章对环路虚拟阻抗进行了详细的阻抗分析,直观地揭示了每个控制环路阻抗高阶属性的根本原因。[结果]通过伯德图近似提出了控制环路闭环增益的降阶拟合方法,建立了低阶阻抗电路模型。[结论]通过Matlab/Simulation仿真结果验证了所提出的多时间尺度低阶阻抗电路模型的有效性。

智慧城市能源系统迈向碳中和的典型路径研究――以澳门特别行政区为例

“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”这一国家战略目标,不仅体现了我国作为世界大国的担当,也符合我国经济产业结构转型的需要。城市在我国人口、能源消耗、碳排放中均占据主导地位,是我国实现碳达峰、碳中和的主战场。文章首先指出城市能源系统在推进国家“双碳”目标中的重要角色及其面临的重要挑战。然后,以澳门为例分析城市能源消费、碳排放的基本特征。最后,提出“推广需求侧管理为主、利用分布式清洁能源为辅、主动外购绿电为补充、发展智能化技术为支撑”的城市实现碳中和的技术路径,为推动我国城市碳中和进程提供参考依据。

复合污染作用下膨润土的防渗性能研究

复合污染是实际工程中常见的污染类型,膨润土基防污屏障是阻滞污染物运移最有效的方式之一。为探究复合污染对膨润土防渗性能的影响,开展了自由膨胀试验及扫描电子显微镜(SEM)试验,研究不同组合、不同浓度的Cu2+、Pb2+和醇类复合污染作用下膨润土防渗性能的变化规律以及微观影响机制。试验结果表明:在同一价态重金属复合污染作用下,膨润土防渗性能主要与溶液中重金属总浓度相关,受重金属种类的影响较小;在重金属-乙醇复合污染作用下,随重金属总浓度的增大,乙醇对防渗性能具有促进作用的浓度区间减小,促进作用效果减弱,最终表现为抑制作用。

基于移动边缘计算的区块链计算资源分配和收益分享研究

针对移动终端设备本地计算资源有限的现状,提出了一种结合移动边缘计算机制的区块链系统。通过综合考虑系统中移动终端设备和边缘服务器的计算资源分配,以及移动终端设备的收益分配,提出了一个联合优化问题来最大化移动终端设备和边缘服务器的系统效用。为了快速求解该联合优化问题,设计了一种基于循环块坐标下降思想的多层分解算法。首先给定收益分享变量的值,通过对相应的子问题进行求解,得到移动终端设备以及边缘服务器的计算资源分配结果。然后把得到的结果作为固定的值继续求解移动终端设备的收益分享问题。最后,交替优化两部分变量直到算法收敛。仿真结果显示,所提算法能快速得到联合优化问题的最优解并有效提升区块链系统的系统效用。

新能源电力系统概率预测:基本概念与数学原理

高比例新能源已成为现代电力系统的突出特征,新能源发电功率的间歇性、波动性给电力系统带来显著不确定性,极大增加电力系统安全和稳定运行的风险。概率预测可实现新能源电力系统预测不确定性的有效量化,相较于经典确定性预测可提供更加全面的预测信息,为电力系统分析与决策提供关键数据支撑。该文首先从数学角度阐述预测的基本定义,进而分析预测不确定性的产生机理,阐述概率预测的时间尺度、评价指标等基本概念;其次从概率预测的本质科学问题及其数学表达的角度阐释概率预测的数学原理;然后按照不同分类方式综述概率预测的常用方法;最后总结概率预测研究中的问题与挑战。