存算一体技术研究进展及其在电网中的应用探索

基于数据驱动的人工智能方法在电力系统运维实际应用中展示出相当的优势,但目前人工智能技术在电力系统中还未能实现泛在落地应用,其关键原因之一为电力智能计算设备对人工智能模型的支撑能力不足。一方面,目前电力边、端侧设备资源受限,普遍存在计算能力不足等问题,无法支撑复杂电力人工智能模型的部署和运行;另一方面,由于电力系统规模的扩大和复杂程度的增加,电力云计算中心需要处理PB级海量数据并进行大规模电力调度计算,开始出现“算不动”的问题,难以满足电力系统快速响应需求,且耗能也不断攀升。存算一体技术是一种直接利用存储器进行数据处理的新型计算技术,可实现高算力、低功耗电力数据高效能处理,为解决新型电力系统难题提供了新的思路。基于此,详细归纳了存算一体技术的主流研究方向,阐释了存算一体技术在电网应用的可行性,提出了一些潜在电力应用场景,分析了实际应用中可能会面临的挑战,旨在为存算一体技术在电网的应用明确重点和方向。

面向新型电力系统的边缘缓存与计算资源迁移策略

随着以新能源为主体的电力系统的发展,分布式特征明显,终端设备数量剧增。海量用电负荷的调度和控制面临着时延过高和计算效率不足等问题,亟待建立高效的通信网络以有效提高电力系统的运行效率和可靠性。针对现有边缘计算技术与电力系统结合中未考虑在边缘网络资源管理中服务缓存和虑拟机(virtual machine, VM)迁移的联合优化问题,基于任务卸载模型、服务缓存模型和VM迁移模型,提出了一种联合服务缓存和VM迁移的边缘资源分配策略,旨在提高系统性能。针对服务缓存与VM迁移联合优化的耦合性问题,将原问题解耦成两个子问题的方法进行迭代求解,以实现更优的资源分配效果。仿真结果进一步证明了所提策略在性能方面表现更优,与其他方案相比可以得到更低的任务处理时延。

基于知识图谱的电力科技专家遴选系统 设计与应用

当前电力企业对科技的投入越来越多,每年的科技项目数量逐步增长,项目涉及的学科领域也越来越多样化。为保证项目质量,专家评审环节必不可少。面对规模不断增加、信息不断更新的专家库和大量科技项目评审专家遴选需求,文章设计一套基于知识图谱和多特征融合的电力科技专家遴选系统,利用流程自动化机器人自动收集更新数据并进行同名消歧,然后根据设定的三元组模式自动化构建专家知识图谱,并根据专家标签与项目标签相似度计算结果推荐合适的评审专家。所提系统的研发与应用可辅助项目管理人员高效地管理专家信息并提高专家遴选效率。

网格式中压直流配电网潮流计算与稳态功率分布特性研究

中压直流配电网作为连接各种类型分布式能源、负荷与主网的平台,能高效地发挥分布式电源的价值与效益。针对大量分布式能源接入的特点,提出网格式中压直流配电网拓扑方案,构建了网状结构直流配电网等值网络和节点功率、节点电压和线路网络损耗模型,提出了直流配电网潮流计算的约束条件、控制策略和功率分布算法。以网损和电压不平衡度为衡量指标,计算了不同分布式电源渗透率下的网损、电压分布,评价了网格式直流配电网接纳分布式电源的能力。仿真结果表明,电压分布不均衡度与网络损耗具有较大的相关性,且网格式结构网络接纳分布式能源的能力优于辐射型和环网结构的配网。

勐海县甘蔗土壤养分空间分布特征及肥力评价

对勐海县10个甘蔗生产乡镇进行土壤调研取样,共采集0~20 cm土层样品200份,测定了土壤pH、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾、交换性钙和交换性镁含量,运用ArcGIS的Kriging插值法分析了蔗区土壤肥力现状与空间分布特征,并采用改进后的Nemerow综合指数法评价了土壤的肥力等级。结果表明:勐海县蔗区土壤主要为酸性(pH 4.5~5.5)土壤,占比高达73.5%,pH<4.5的强酸性土壤占比9.5%;有机质、碱解氮、有效磷、速效钾、交换性钙和交换性镁含量总体较高,中等及以上等级占比分别为88.5%、83.5%、71.0%、91.5%、73.5%、85.0%。从空间分布特征看,勐海县南部土壤pH较高,有机质和速效氮磷钾含量偏低的区域主要在西部和南部部分乡镇,交换性钙镁含量则在西北部和中东部部分区域偏低。蔗区土壤肥力综合指数为1.52,土壤肥力等级为Ⅱ级,即中等偏上肥力水平。总之,勐海县蔗区土壤普遍呈酸性,大部分土壤肥力水平整体较高,只有个别地区部分养分含量较低,养分条件总体上适合甘蔗的生长。

差分式TMR微弱电流传感器设计及其应用研究

为满足电力系统内变压器铁芯接地电流等微弱电流测量应用需求,文章开展差分式隧道磁阻技术(tunnel magneto-resistance,TMR)微弱电流传感器研究,基于双端差分式测量模式可抗外部磁场干扰的原理,设计包含聚磁体、磁阻芯片,差分放大电路、模数转换电路、主控单元电路、数据传输电路和电源电路等结构的TMR微弱电流传感器。测试结果表明,在±2.5 A测量范围内传感器的输出线性度良好,最大误差不超过1%±1 mA,分辨力不小于1 mA。在外部低频干扰情况下,相较于单端测量模式,双端差分测量模式可大幅降低干扰影响。所研究的传感器具有较好的线性度、精确度、抗外部干扰等优点,能够为电力系统新型感知业务提供量测基础,进而为能源互联网数字化建设提供技术支撑。

电力领域知识图谱的构建与应用

电力领域知识图谱旨在充分利用电力物联网所承载的数据信息,以结构化方式刻画电力系统中的概念、实体、事件及其间的关系,为电力行业产业链提供一种更为有效的跨媒体大数据组织、管理、认知能力。结合大数据与人工智能技术,领域知识图谱正逐步成为推动电力人工智能发展的核心驱动力之一。论文概述了知识工程在电力系统中的发展历程,重点分析了我国电力企业对知识表示、图谱构建以及图谱应用的发展现状,针对我国电力物联网的数据特征与发展趋势提出了一种基于NoDKG(not only domain-specific knowledge graph)思想的电力领域知识图谱应用框架设计,并对领域知识图谱的应用方向与未来挑战进行总结与展望。

基于层次深度强化学习的带电作业机械臂控制技术

为了实现配电网带电作业机械臂的自主避障和自主导航,提出了一种基于子任务的层次深度强化学习算法的机械臂智能控制方法,设计了其对应的环境状态空间、动作策略和奖励函数并开展仿真实验进行效果验证。实验结果表明:全局随机障碍下单一模型成功率平均不足35%,层次模型比单一模型在全空间的决策训练中更易收敛,在跨线作业和设备作业两种场景下避障导航成功率分别可提升至90%和71.01%;同时,提出的安全路径引导奖惩机制可有效提升考虑安全距离下的机械臂作业路径寻优效率。层次深度强化学习模型在应对不同目标及障碍时具有更强的泛化性能,可为实现全自主带电作业提供理论和技术参考。

基于深度强化学习组合优化的配电网拓扑控制研究

基于深度强化学习的配电网故障恢复拓扑控制策略,文章首先设计配电网拓扑状态表征和决策动作规则支撑组合优化求解;其次,利用改进指针网络结构配合深度强化学习算法实现适用于多类故障恢复策略的模型自学习和端到端计算;最后,通过改进掩码机制降低探索求解复杂度进而提升训练学习效率。通过在预设条线路上随机设置故障组合,在单一和混合初始状态样本集上验证文章提出的改进机制和模型计算有效性,以期为深度学习技术在配电网运行方式优化研究提供有效参考。

能源互联网共享运营平台关键技术及应用

能源互联网是充分利用云大物移智链等先进IT技术,整合数据资源,贯通产业链上下游,实现能源电力全过程的精益管理、高效运行、共享服务。文章从能源互联网对外共享和运营的业务痛点出发,详细设计了运营服务平台的业务架构、应用架构、技术架构和数据架构,并研究了共享运营平台的多源异构数据处理与存储、海量异构数据统一计算、敏捷开发和自动化部署等关键技术,通过整合营销、调度、配电等内部数据以及经济、环境、政策等外部数据,支撑用电数据的深度挖掘和增值服务,最后设计了面向工业用户的典型应用场景。

MEMS电场传感器测试技术研究及进展

传感器测试技术对于MEMS电场传感器的研制、试产与测量应用非常重要。文中在MEMS电场传感器研发基础上分析了晶圆级测试、器件级测试、测量标定等技术及发展现状,首先介绍MEMS电场传感器原理、结构设计和传感器件的制备工艺等特点。然后重点阐述现阶段研制MEMS电场传感器的晶圆级测试内容与测试方法、器件级测试内容和测量标定系统。最后分析了国内外MEMS电场传感器测试技术的局限性和发展趋势。在此基础上指出随着国内MEMS电场传感器深入应用,MEMS传感器件测试技术将会迎来快速发展期。

提交虚假材料骗取登记案的若干问题探索

企业登记过程中当事人提交虚假材料案件，是当前登记机关遇到较多的一类案件。这类案件的处理涉及行政许可的实质性审查、行政许可撤销程序的启动、行政处罚相关证据的收集、股东意思表示推定与签名瑕疵等各方面问题，考验工商部门在处理该类纠纷中的智慧。

800吨级中型航标船自主设置8m大型灯浮(兰比)方法和技巧

大型灯浮又称兰比(LANBY),是海上重要的助导航设施,主要用于标示各大型综合港口的航道入口,以便船舶识别港口、测定船位、安全快速进入航道,特别对于初次到达该港口的船舶具有重要的指引意义。因此,兰比的尺寸和质量远大于一般灯浮,搭载的助导航设备远多于一般灯浮。在一般情况下,兰比浮身直径8 m、高10 m、重约50 t,其尺度、质量远大于现有航标作业船的常规运输和抛设能力。

如何理解组织液到淋巴之间的箭头

一、问题的由来由高中生物必修3(人教版)第5页和第13页的图引发的问题讨论:甲说:'图1左图中有从淋巴流向组织液的箭头。我觉得错了。大家怎么看?'乙说:'淋巴管中物质的进出是单向的流动'。紧接着丙补充道:'图错了'。随之,丁提了一个问题:'那么进出淋巴管的水分子呢?(意思是水分子的移动也是单向吗?)