压缩感知和图卷积神经网络相结合的宽频振荡扰动源定位方法

新能源并网引发的宽频振荡严重威胁电网安全,实现宽频振荡源的在线定位并及时采取抑制措施以保证系统安全稳定尤为必要。为此,提出一种压缩采样和图卷积神经网络相结合的宽频振荡源定位方法,该方法首先在子站对时序的振荡信号进行稀疏采样,获得其低维观测序列,作为节点的时序信息,然后在主站融合系统的拓扑结构捕捉各节点的邻接关系,综合考虑系统振荡的时空特性,运用图卷积神经网络实现振荡源定位。最后利用宽频振荡样本集进行仿真验证,结果表明所提方法在量测数据含有噪声、传输数据缺失以及传输数据偏差的情况下都有较高的定位准确度。

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。

基于边界隔离与系统防护的矿井网络安全系统研究

随着智能矿山信息基础设施不断建设推广,矿井终端设备在专网与公网间的切换为矿井网络引入信息安全隐患,需研究矿井网络隔离边界并构建系统防护手段。分析了矿井网络面临的主要风险,指出应对风险的关键是定义隔离边界、强化系统防护手段及研发特定井下设备。针对矿井网络安全防护需求,定义了经营管理网络与工业控制网络、传输网络与服务器区域、井下与井上工业控制网络三大隔离边界。提出了基于边界隔离与系统防护的矿井网络安全系统防护架构,设计了基于网络、主机、应用和数据4个子系统防护的矿井网络安全系统及相应的安全传输流程和防护思路。针对目前矿井网络安全防护主要侧重井上网络、缺少井下网络安全防护手段的情况,研发了矿用隔爆兼本安型网络接口作为井下网络安全防护设备,针对Modbus、Profibus、IEC 61850、RTSP等井下终端常用的工业协议制定了相应的防护规则。测试结果表明,该接口设备对网络攻击的平均识别率为98.8%,平均防护率为98.0%,千兆接口吞吐量不低于线速的95%,实现了井下信息安全防护功能,并保障了数据传输性能。

基于5G的电液控设备邻架控制方法

针对综采工作面电液控设备支架远程控制实时性较差、成本高等问题,分析了5G在电液控设备邻架控制中的适用性,提出了基于5G的电液控设备邻架控制方法。结合5G高速、低延迟和大容量连接的特性,实现了对邻架控制的高效、精确和可靠控制。介绍了电液控设备和邻架控制的基本原理,详细阐述了5G在电液控设备邻架控制系统的应用与架构,通过实验对基于5G的电液控设备邻架控制方法的可行性和有效性进行了验证。

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。

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。

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。

基于5G的矿用装备远程控制技术研究

矿用5G为智能矿山建设提供了高速信息传输通道,基于5G的矿用装备远程控制应用是实现少人化、无人化矿井生产的关键手段。分析了矿用4G、WiFi6应用于矿用装备远程控制中的不足,指出5G技术是实现矿用装备远程控制的必要支撑手段。运用信息物理系统架构研究方法构建了基于5G的矿用装备远程控制应用系统参考架构。以5G+采煤机远程控制为例,研究了5G传输链路的关键技术,梳理了监视监测数据与远程控制数据的信息流。当前5G网络为层三通信方式,而矿用装备远程控制的控制系统与受控设备之间需要进行点对点层二通信,针对该问题,研究了层二隧道构建方法和5G LAN技术,建立了远程控制信息传输的稳定通道。针对现场监视数据的大带宽传输需求与远程控制数据的低时延传输需求,提出了资源预调度与请求调度灵活适配的空口资源分配机制。现场测试结果表明:通过层二隧道共传输数据包13328个,未出现丢包或接收不成功的现象;端到端时延为11.5~23.8 ms,能够满足矿用装备远程控制的传输需求;RSRP(参考信号接收功率)分布在−93~−53 dB·m之间,SINR(信号与干扰加噪声比)分布在10~38 dB之间,无线覆盖情况良好。矿用5G无线通信系统的可靠性、端到端时延及无线覆盖情况能够满足采煤机远程控制的传输需求。

基于WiFi和计时误差抑制的TOA煤矿井下目标定位方法

针对现有煤矿井下目标定位方法精度不能满足应急救援、井下人员作业管理以及煤矿物联网建设对精确定位的需要,提出基于TOA(Time of Arrival)的煤矿井下目标精确定位方法。针对TOA方法用于目标定位受设备计时误差影响较大,井下巷道呈一维条状分布,无法采用地面常用的二维、三维抑制误差算法,提出基于计时误差抑制的TOA煤矿井下目标定位方法,建立双路WiFi(Wireless Fidelity)信道+单路光纤信道的一维定位方法和信号收发计时方式,在此基础上提出计时误差抑制算法。测试结果证明计时误差抑制算法在采用此定位方法基础上,有效地抑制了设备计时误差造成的测距误差,实测误差不影响定位精度,验证了此方法的定位性能。

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。

矿井10MHz以下通信射频设备安全距离的研究

建立了工作频率在10 MHz范围内的煤矿井下射频设备与雷管间安全距离的计算模型,将雷管脚线视为回路天线,得出了雷管脚线的内阻抗、回路线的互感系数以及外电感系数的计算公式,和流经回路线上的总电流公式,建立了射频设备与雷管间安全距离的计算公式。基于该模型,分析了射频发射设备的工作频率和雷管脚线面积变化对安全距离的影响。结果表明:煤矿井下射频设备与雷管之间的本安距离为3 m,即只要相距大于3 m,工作频率在10 MHz以下的射频设备,其辐射能量就不会对雷管构成安全隐患。

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。

浅析技术进步对经济增长的贡献率——以1995～2013年为例

本文以中国统计年鉴数据为基础,以1995年为基期,对GDP、固定资产投资等数据做处理,并在此基础上运用计量模型分析技术进步对中国经济增长的贡献率。

马克思收入分配理论视角下的福建省城乡收入差距探究

随经济不断发展,收入差距问题一直影响着我国经济发展和社会稳定。文章以福建省为例,对福建省的城乡收入差距的现状分析,利用马克思收入分配理论对其原因进行探究,并提出有针对性的建议。

矿用5G网络切片技术研究

网络切片是5G网络的一项重要技术,现有矿用5G研究主要集中于系统架构及应用场景,缺乏对切片技术具体实现方案的研究。针对该问题,通过分析矿用5G网络的基本结构及智能矿山的应用需求,提出利用FlexE的通道化功能实现传输网的资源分配及业务隔离,从而在同一网络基础设施上构建多个按需定制的专用逻辑网络,即网络切片。根据当前矿用信息通信系统及智能矿山应用情况,提出矿用5G网络基础切片划分+基于带宽权重的传输资源分配方法,将网络划分为低时延业务、大带宽业务、工业环网业务、特定业务(无人化协同控制)及预留业务5类切片,并通过进一步的虚拟专用网(VPN)划分方法,设计差异化的带宽权重,以确保充足的传输资源,避免信道拥塞。根据不同业务对时延、带宽的要求,定义具体的5G QoS标志符(5QI),并根据5QI进行业务映射及隔离,为各类业务提供所需的服务级别。在实验室条件下,对矿用5G网络系统的业务调度时间和端到端时延2项指标进行测试,结果表明:网络切片与传统的尽力而为服务模型相比,能够实现更加高效的业务调度,在高负载的场景下,平均调度时间减少了10.9%;在同一业务切片内,矿用5G网络的平均端到端时延为10.33 ms,为无人化协同控制等业务的实施提供了必要条件。

“高校科协”树木园

始建于1872年的哈佛大学阿诺德树木园，是北美历史最悠久的公立植物园，也是世界公认的植物学研究中心之一。哈佛大学在布希捐赠的120英亩（1英亩等于6．07亩）土地上建造了以阿诺德为名的树木园，用于保存在当地可露天栽培的本土和外来木本植物。同时以这个树木园为基地，开展科学研究，探索树木学新知识，并通过教育传播这些知识。

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,以车辆自动驾驶为主,将远程紧急接管作为安全保障手段;第3阶段为“人-车-巷-云”协同控制,井下自动驾驶车辆安全高效自主运行,实现高度无人化智能运输。

“三全育人”视角下提升高校学生党支部育人功能路径探析

大学生是中华民族伟大复兴的"梦之队",是实现中华民族伟大复兴中国梦的主力军,大学生党员作为学生中的先进分子,具有示范引领作用,高校学生党支部作为党组织教育和管理大学生党员的基本单元,应当围绕"三全育人"理念,通过打造全员育人队伍、打通全过程育人盲区,打磨全方位育人平台,提升党支部育人功能,切实落实基层党组织立德树人根本任务。

车联网定位技术现状及展望

定位技术是支撑车联网应用的关键技术之一,GNSS定位是目前车联网定位的主要手段,但针对GNSS信号不可用的场景,需要进一步研究其他定位技术。梳理了车联网各阶段应用标准的定位需求指标,分析了GNSS信号覆盖场景和GNSS信号不可用场景的定位需求,针对卫星定位、基于传感器和高精地图的定位、无线短距定位、蜂窝网定位等技术,研究其应用于车联网定位的技术特点和应用前景,分析了C-V2X直通链路定位技术目前的研究进展、关键问题和研究方向,总结了车联网定位技术现状与未来发展方向。