基于改进的MobilenetV3热轧钢带表面缺陷分类

提出一种基于轻量化神经网络MobilenetV3-large改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过剪枝、大量削减卷积层数、调整通道大小和步长,以及修改对应的网络参数快速降低了参数量.为弥补修改模型带来的准确率下降的问题,将激活函数ReLU更换为Hard-Swish,引入置换注意力机制替换原模型中的通道注意力机制,在进一步降低参数量的同时提高运行效率和分类准确率.在NEU-CLS表面缺陷数据集中的试验结果表明,改进后的算法参数量为0.5 MB,相比原模型降低96.89%,训练图片的时间由19.81 ms/幅降至10.73 ms/幅,平均准确率为99.26%,比改进前提高了5.56%,表明改进后的算法可应用于实时分类.

滨海区超深淤泥质土地质下边坡及基础综合施工技术研究与应用

结合会展中心万滨双玥大厦地下车库二期工程地质情况及滨海区域施工作业特点,中建四局组织相关单位开展了超深淤泥质土地质下基础综合施工技术研究与应用研究。研究场地地面大致平整。经勘察揭露,场地开挖范围主要为填土,在超深淤泥质土,采砖渣刚性层回填,对施工场地进行分仓开挖,土体平衡,管桩施工的应力释放降低挤土效应进行分析,管桩偏桩处理。采用预应力高强混凝凝土管桩进行桩基础施工,分析软土地质管桩施工过程的风险,重点突显超深淤泥质土地质下边坡及基础综合施工技术,避免出现边坡坍塌及开裂等安全质量问题,缩短整体施工周期。

俄乌冲突中的联合通信与通信对抗探析

通信保障与通信对抗是电子战的重要组成部分,在历次战争中都发挥了重要作用。围绕本次俄乌冲突中的军事通信问题,归纳了俄罗斯和乌克兰的通信对抗装备型号、作战运用和典型案例,分析了双方在装备使用、人员素质、战法运用等方面的经验教训,为通信对抗装备建设、技术创新、战法训法研究提供了参考。

基于顶空进样优化技术对固体废物中的四乙基铅含量精准测定研究

为解决危险废物鉴别过程中无法确定鉴别对象是否含有四乙基铅的难题,采用顶空/气相色谱-质谱法测定固体废物中的四乙基铅,比较4种基体改性剂及不同质量分数盐溶液对四乙基铅析出效果的影响,优化顶空进样条件。建立了测定固体废物中四乙基铅的样品处理方法,在顶空瓶中加入2 g固体废物样品,10 mL纯水,平衡温度为70℃,平衡时间20 min。四乙基铅检出限及测定下限分别为7.3、29.2μg/kg,固体废物样品平行测定结果相对标准偏差为14.2%~14.9%,加标回收率为70.4%~117%。该分析方法具有一定的抗干扰能力,为危险废物鉴别毒性物质含量计算提供准确的依据。

ADINA软件在土石坝渗流场计算中的应用

根据基本方程及定解条件的比较分析，将ADINA软件的温度场模块分析功能应用于渗流场的分析，并采用死活单元技术，通过迭代算法计算自由水面位置（浸润线），解决了实际工程观音岩心墙土石坝渗流稳定问题的求解。该方法可以解决复杂边界、多种介质的渗流问题，为实际工程设计应用提供强有力的途径。

敏感建筑周边强夯施工技术的运用与研究

该技术是以海南洋浦国际智慧供应链中心(一期)项目及大型产业集聚区鼎湖莲花—富溪市管起步区项目为依托总结出的一套敏感建筑周边强夯施工技术,该技术补充在敏感建筑周边进行强夯作业时,如何降低对周边敏感建筑影响的问题。根据项目实际情况及周边敏感建筑与施工现场位置关系,合理布置设置隔震沟,并在敏感建筑周边及内部设置震动监测点,确保施工过程种敏感建筑物的安全性及人体舒适性等特点。

一种基于可排序视图的RDF模式匹配算法

随着语义网络中数据量的激增,在RDF数据集中高效查询数据已成为一个亟待解决的问题。传统的基于物化视图的RDF模式匹配方法虽然能降低表的自连接操作次数,加快查询模式重写过程,但在视图集中检索模式匹配的视图等价于子图同构这一NP-hard问题。为了减小查询模式重写代价,提高RDF模式匹配过程效率,引入可排序视图概念,设计包含映射发现算法contain及其扩展算法contain+,简化等长度模式间包含映射发现过程,同时保证模式间的匹配代价与输入数据的规模线性相关。此外,提出基于倒排表/Map Reduce检索候选可排序视图的方法,实现RDF模式重写算法rewrite,用以处理不同规模数据集上的模式匹配问题。理论分析及实验证明,基于可排序视图的RDF模式匹配算法能有效地兼顾算法效率及算法可扩展性。

一种基于加权规则的显著模式挖掘算法

在频繁项集挖掘过程中会发现事务或关系数据集中项目具有不同的重要性,而一些经典的频繁模式挖掘算法仅考虑项目频数这一属性来进行挖掘操作。针对该问题为不同的项目添加不同权重,提出一个新的加权规则模型,定义一种特殊的模式即显著模式。构造一棵类似于FPTree树的、具有高度压缩存储特性的数据结构树——SPTree(Significant Pattern Tree),之后基于SPTree树提出一个新颖的挖掘显著模式的算法DMSP(Data Mining Significant Pattern)。实验结果验证DMSP算法能够高效地挖掘显著模式。该算法可以有效解决由于项目重要性各不相同而导致的问题,有利于发现更多有研究价值的信息。

基于时域和频域的无线电力参数采集系统

本文针对末端电网智能感知系统中计量扩展模块有线方式接线复杂、安装效率低下的问题,设计了一套无线传输计量信号的采集系统。将三相扩展模块分为三个单相采集模块,在各单相采集模块中,将互感器获取到的计量信号以无线方式发送给统一的计量模块。针对无线传输过程中干扰带来的数据突变问题,先在时域上提取信号子带的特征值,通过相邻子带特征值的相似度检测出异常子带,再在频域上基于S变换获取异常子带的相位均值,通过相位均值相关性检测出突变的采样点,之后用突变采样点前后采样点的均值将其替换。通过仿真实验对先时域后频域的检测算法进行分析,来验证该算法的有效性,并验证无线传输方案的可行性。

江苏电网省地县一体化电量智能采集系统研究

文中提出的江苏电网省地县一体化电量智能采集系统,以省集中的建设模式实现了江苏电网"发、输、变"各环节电量信息的全覆盖准实时自动采集,接入全省全部各类电厂、35 kV及以上变电站共3000余座。并对采集的电量原始数据按照可定义的公式规则准实时计算出各线路电量、电厂结算电量、各市县供电量、网损等各类电网运行数据。系统已成为江苏电网电量信息的准实时数据中心,在电网电量管理业务中发挥重要作用。

基于大数据的气象电量影响模型构建方法

本文基于江苏省用电信息大数据平台,提出了一种基于大数据的用电量影响因素模型构建方法。通过对温度、湿度、节假日、周末等电量影响因素进行分析,根据单一用电影响因素以及多因素的重叠影响,构建用电量影响因素模型。

基于区块链的数据访问控制框架

在互联网环境下,对数据的访问控制成为当前信息系统的研究热点,传统的安全领域使用的如加密、认证、入侵检测以及访问控制等技术已不能满足在开放环境下对数据访问的要求。基于此本文提出通过采用区块链技术来管理用户的访问权限。这有效地实现了公共环境下各方参与者对数据的控制访问。

电力用户用电数据分析技术及典型场景应用

针对用电大数据平台关键技术研究以及大数据技术和电力业务的融合应用中面临的困难,提出了有效的解决方案,并结合案例进行了用电数据的深度挖掘。首先,根据用电大数据平台建设过程中面临的多源异构数据抽取、不同业务需求数据存储、多条件快速组合查询这3方面技术难题,提出利用Golden Gate实现对源数据库低影响的高效数据抽取,采用HBase和Hive协同合作的数据存储方案以满足快速查询和离线计算需求,在数据导入阶段构建高效立体索引以提高快速组合查询效率;其次,结合大数据技术,实现了配变负荷影响模型构建、短期网供负荷预测、居民住房空置率分析及行业产能利用率分析4个应用场景,为提升负荷建模精确度和负荷预测准确率提供了技术支撑,为政府掌握居民住房情况和行业发展状况提供了数据支持。

标签集约束近似频繁模式的并行挖掘

近似频繁模式衍生于频繁模式,综合了频繁项集与频繁子图的特点。针对该模式的研究集中在无标签图上,其应用场景主要为社交网络、语义网络、智能电网等。近似频繁模式挖掘过程同时涉及频繁项集挖掘和频繁子图挖掘,因此已有的处理频繁模式挖掘算法无法较好地解决近似频繁模式挖掘问题。基于近似频繁模式结构,将其拓展到带标签图中,引入标签集约束,并设计标签集约束近似频繁模式挖掘算法LCPP(Label-Constraint Proximity Pattern),该算法并行部署在Map Reduce计算模型中,弥补了开源p FP算法处理大规模数据时效率不高的缺点。实验结果验证了该算法的有效性和可扩展性,表明了LCPP算法是p FP算法的极佳补充。

分布式电源消纳电能质量影响及其权重分析

文章以分布式光伏发电为例分析了配电网分布式电源消纳引起的各类电能质量问题的原因,提出并定义了电能质量扰动功率的概念,并针对不同类电能质量指标分析了对应扰动功率的计算方法,在此基础上定义了一种电能质量危害权重分析的归一化系数用以确定分布式电源消纳引起的电能质量影响权重。应用分析表明:文章提出的方法是可行的,可用于确定分布式电源消纳电能质量影响的权重。

基于用户可中断负荷的实时负荷控制决策技术应用

当特高压直流严重故障时电网会采取紧急切负荷措施,为了实现切负荷时的精准,本文提出了基于用户可中断负荷的实时负荷控制决策技术,研究了控制决策过程中涉及的快速响应、精准控制、稳控保障等关键技术,设计了用户动态序位表、决策准备、负荷循环补备、失效开关清单等决策中使用的机制,最后模拟了实时控制决策的应用场景。本文提出的实时负荷控制决策技术已经在江苏电网大规模源网荷友好互动系统中应用,实现了在接收切负荷指令后对用户可中断负荷实时精准控制。

改进的MobileNetV3热轧钢带表面缺陷分类算法

热轧制品在工业制造领域有着重要作用,针对其在生产中的表面缺陷问题,提出了一个基于MobileNetV3算法改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过引入改进的置换注意力机制SAMM替换原模型中的SE注意力机制,在降低参数量的同时提高分类准确率。同时,引入Mish激活函数来替换原模型中的Hard-Swish激活函数,进一步提高分类准确率。将两者结合,构造新的Bneck模块,在此基础上构造新的A-MobileNetV3热轧钢带表面缺陷分类算法。使用NEU-CLS热轧钢带表面缺陷数据集进行分类实验,实验结果表明,改进后的算法分类准确率达到了99.44%,相比于原模型提高了5.74%,而参数量仅为10.35 MB,相比于原模型减少了35.59%。表明改进后的分类算法可以胜任热轧钢带表面缺陷分类的任务。

RS485通信及相位差结合的电能表相位识别方法

本文针对用电采集系统对台区电能表相位信息的要求,研究利用现有采集系统架构,提供一种RS485通信及相位差结合的电能表相位识别方法,具有准确度高、范围广、效率高等优点,为台区配电变压器的相位管理与线损等问题研究提供了信息支撑,提高对配电网台区的精益化管理能力,为用电信息采集系统在该领域的深化运用做出有益的探索。

基于业扩报装大数据的电量预测方法

近年来,受经济形势的影响,江苏业扩报装容量增长率波动较为明显,对江苏省用电量增长造成一定的影响。为准确把握江苏省下阶段用电情况走势,支撑公司经营与发展战略,文章对全省历史业扩报装大数据进行分析,研究业扩报装情况、运行容量、负荷利用率、用电量之间的关联关系,用于预测业扩导致的电量增长。典型行业的业扩报装案例分析表明,文章提出的基于业扩信息的电量预测方法效果良好,能够提高江苏省电量预测精确度,从而为电网调度、运行提供有力的技术支撑。

IEC62056标准在电能计量领域的应用研究

随着智能电网建设的不断展开,智能电能仪表应用技术领域得到了不断的扩展,并提出许多新的技术要求,传统的DL/T 645规约无法有效地解决这些问题。介绍了国内IEC 62056应用现状,分析比较了IEC 62056与DL/T 645、IEC 61850通信标准之间的差异,通过开发的DL/T 645转IEC 62056规约模块、IEC 62056一致性检测工具、IEC62056抄表系统等研究总结了IEC 62056标准在实际应用中遇到的一些问题。