电力系统两阶段紧急切负荷控制智能预决策

电力系统仿真分析是安全稳定控制领域重要技术,可以用于制定与校验紧急控制措施。传统的人工分析仿真数据以决策紧急控制措施的工作模式严重依赖专家经验,在应用于复杂大电网时显得耗时耗力。该文提出一种两阶段紧急切负荷控制智能预决策方法,第一阶段决策切负荷点,第二阶段决策切负荷量。首先基于仿真数据,区分3种电压失稳模式:纯电压失稳、耦合电压失稳和混合电压失稳,分别采用不同的负荷筛选方法;然后基于轻量级梯度提升机算法,根据仿真数据直接预估系统恢复稳定所需的切负荷总量,按负荷排序进行分配。结合暂稳仿真校验控制措施的有效性,调整决策量。以我国东北电网为例进行仿真研究,验证了在大电网紧急控制措施制定时,所提两阶段智能决策方法相比完全迭代试凑方法在有效性、快速性和准确性方面的优势。

VR音频技术在体育赛事节目制作中的应用研究

随着广播电视相关技术的不断成熟,对电视画面质量的探索经历了从标清技术到高清技术的转变,4K、8K等高清视频技术发展的同时,声音技术也在不断发展。全景声、三维声、空间音频的出现,让受众逐渐不满足于立体声甚至环绕声这类平面的声音呈现方式,对定位的精确度、空间的还原度提出了更高的要求与期望。在媒介环境学视域下,人们的注意力从单一的视觉中心转向听觉,进一步追求感官上的和谐平衡。本文围绕体育赛事节目中VR音频(又被称为空间音频)的制作,对体育赛事节目中音频带来的多维沉浸进行了分析,并进一步探讨技术变革带来的审美变迁。最后设想了在体育转播声音制作中建立以人的感知为中心的声场,充分利用听觉元素调动多个感官,使观众整体沉浸于比赛之中。打破体育赛事节目中观众传统的听觉习惯是值得尝试的,声音创作在未来将朝着更加自由且人性化的方向发展。

基于流量特征重构与映射的物联网DDoS攻击单流检测方法

针对现有检测方法对物联网(IoT)分布式拒绝服务(DDoS)攻击响应速度慢、特征差异性低、检测性能差等不足,提出了一种基于流量特征重构与映射的单流检测方法(SFDTFRM)。首先,为扩充特征,使用队列按照先入先出存储定长时间跨度内接收的流量,得到队列特征矩阵。其次,针对物联网设备正常通信流量与DDoS攻击流量存在相似性的问题,提出一种与基线模型相比更加轻量化的多维重构神经网络模型与一种函数映射方法,改进模型损失函数按照相应索引重构队列定量特征矩阵,并通过函数映射方法转化为映射特征矩阵,增强包括物联网设备正常通信流量与DDoS攻击流量在内的不同类型流量之间的差异和同类型流量的相似性。最后,使用文本卷积网络、信息熵计算分别提取映射特征矩阵和队列定性特征矩阵的频率信息,得到拼接向量,丰富单条流量的特征信息并使用机器学习分类器进行DDoS攻击流量检测。在两个基准数据集上的实验结果表明,SFDTFRM能够有效检测不同类型的DDoS攻击,检测性能指标平均值与现有方法相比最多提升12.01%。

时间序列异常检测方法研究综述

时间序列是按时间顺序排列的一组数据点或观测值,在金融学、气象学和股票市场分析等领域中被广泛应用。时间序列数据出现异常可能意味着出现潜在问题、异常事件或系统故障。为了便于未来在时间序列异常检测方法设计方面开展深入研究,本文首先介绍时间序列异常检测的相关概念;其次,展开分析国内外单变量和多变量时间序列异常检测方法;之后,介绍一些时间序列异常检测通用数据集并比较常见检测方法在这些数据集上的性能;最后,探讨未来时间序列异常检测方法设计的重点研究方向,以期对相关理论和应用研究提供参考。

二道垭隧道智慧化改造实践

本文以二道垭智慧隧道建设为基础,分析了现有隧道管理复杂、信息割裂、智慧化程度低等多个问题,总结现有运营管理单位对隧道管理的三个目标;结合运营管理目标,提出了建设智慧隧道的架构设计,建设思路清晰、逻辑明确;并针对隧道改造提出多个优化场景,分析隧道管控平台给业主在运营管理上的优势,提高了通行效率和管控效率,增强了安全态势管控。

湖北智慧化收费站建设创新探索

本文介绍了湖北交通投资集团有限公司(以下简称为湖北交投)在智慧化收费站的建设经验,并总结当前智慧高速收费面临的问题。湖北交投历经武大高速公路、武红高速公路等项目建设智慧收费站,在车道优化、硬件升级、软件改造等多方面进行探索与优化,开拓出湖北交投自有智慧收费建设道路。最后,本文对智慧化收费站的未来发展进行展望,提出服务提升、管理有序、通行高效是智慧化的最终体现。

滩涂土壤离散元接触模型优化与现场铲削试验

为解决现有离散元接触模型对滩涂土壤特性表征准确性差的问题,该研究基于离散元仿真软件EDEM的API二次开发功能,以Hertz-Mindlin接触模型为基础,通过增加塑性、粘附特征并更改切向滑动摩擦力,得到优化后的高湿黏弹塑性(moist elasto-plastic adhesion,MEPA)模型。通过模拟活塞拔出试验,结合Plackett-Burman试验筛选出影响标定指标的显著参数,完成接触模型参数标定。搭建了铲削试验平台进行现场铲削试验,对比分析了MEPA模型、JKR模型、EEPA模型以及Bonding模型的土壤特性表征效果。试验结果表明,在铲削阻力方面,MEPA模型较JKR模型、EEPA模型和Bonding模型的仿真精度分别提升约65.957%、74.206%和59.326%;相较于现场试验结果,MEPA模型的堆积厚度与侧边距相对误差分别为5.598%和6.362%,两者均保持在10%以内,能够较好地模拟滩涂土壤,对滩涂工作装置的工况模拟和优化设计具有重要意义。

基于知识融合和深度强化学习的智能紧急切机决策

紧急控制是在严重故障后维持电力系统暂态安全稳定的重要手段。目前常用的“人在环路”离线紧急控制决策制定方式存在效率不高、严重依赖专家经验等问题,该文提出一种基于知识融合和深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的智能紧急切机决策制定方法。首先,构建基于DRL的紧急切机决策制定框架。然后,在智能体处理多个发电机决策时,由于产生的高维决策空间使得智能体训练困难,提出决策空间压缩和应用分支竞争Q(branching dueling Q,BDQ)网络的两种解决方法。接着,为了进一步提高智能体的探索效率和决策质量,在智能体训练中融合紧急切机控制相关知识经验。最后,在10机39节点系统中的仿真结果表明,所提方法可以在多发电机决策时快速给出有效的紧急切机决策,应用BDQ网络比决策空间压缩的决策性能更好,知识融合策略可引导智能体减少无效决策探索从而提升决策性能。

Web应用攻击检测方法综述

Web应用程序是众多组织进行业务运营和用户服务的重要方式。数据的交互和共享通过Web浏览器实现,由于涉及用户的敏感信息和业务数据,网站和数据库经常成为各种高频Web攻击的目标。随着新型Web攻击不断涌现,传统的Web攻击检测技术不再适用,国内外学者开始采用新兴技术进行攻击检测的研究。通过对近3年国内外文献调研,本文首先从Web攻击过程和相关概念展开叙述,全面分析了目前Web应用程序的攻击现状;其次,从机器学习和深度学习、Web应用防火墙(WAF,Web application firewall)优化和Web蜜罐欺骗技术3个方面总结目前最新的检测方法,并对比分析了不同模型的性能和优势;最后,总结Web攻击检测面临的挑战,并对未来研究进行了展望。

Low-energy spin dynamics in a Kitaev material Na_(3)Ni_(2)BiO_(6) investigated by nuclear magnetic resonance

We perform ^(23)Na nuclear magnetic resonance(NMR) and magnetization measurements on an S=1,quasi-2D honeycomb lattice antiferromagnet Na_(3)Ni_(2)BiO_(6).A large positive Curie-Weiss constant of 22.9 K is observed.The NMR spectra at low fields are consistent with a zigzag magnetic order,indicating a large easy-axis anisotropy.With the field applied along the c*axis,the NMR spectra confirm the existence of a 1/3-magnetization plateau phase between 5.1 T and 7.1 T.The transition from the zigzag order to the 1/3-magnetization plateau phase is also found to be a first-order type.A monotonic decrease of the spin gap is revealed in the 1/3-magnetization plateau phase,which reaches zero at a quantum critical field H_(C)≈8.35 T before entering the fully polarized phase.These data suggest the existence of exchange frustration in the system along with strong ferromagnetic interactions,hosting the possibility for Kitaev physics.Besides,well below the ordered phase,the 1/T_(1) at high fields shows either a level off or an enhancement upon cooling below 3 K,which suggests the existence of low-energy fluctuations.

应变测试法测试钻井参数的数据采集系统设计

设计了一种基于应变测试法的钻井工程参数随钻数据采集系统。采用四应变片全桥方式,可以对钻压、扭矩、侧向力、环空压力等钻井工程参数进行随钻测试。数据采集系统采用ADμC8xx系列单片机为主控制器,另外设计了相应的外围信号调理模块、数据存储模块、数据通信模块和电源模块等。实验结果说明该数据采集系统用于井下钻井工程参数的测试是可行的。

金融发展、流动性与商业信用：基于全球金融危机的实证研究

本文从全球金融危机的视角,基于我国A股上市公司2005到2011年的数据,实证研究了金融危机期间,企业资产的流动性、地区金融发展水平对企业商业信用供给下降的缓冲作用。研究发现,良好的流动性能缓冲金融危机造成的企业商业信用供给下降,而且民营企业对流动性的缓冲作用依赖更强。进一步的研究表明,在金融发展程度高的地区,企业对流动性缓冲作用的依赖会减小,并且民营企业对流动性的缓冲作用依赖更强的状况也得到了改善。这说明,金融发展能减小企业,特别是民营企业的融资约束,从而替代流动性的缓冲作用。本文从企业应对金融危机的角度拓展了商业信用供给的相关研究,并对金融发展如何支持经济增长提供了新的解释。

基于小波变换的随钻测试数据降噪方法研究

为消除随钻测试装置采集信号中的噪声,给工程人员提供准确的现场信息,提出了基于小波变换的方法对随钻测试数据进行降噪处理。首先,根据含噪声的随钻测试数据模型建立起小波变换降噪的基本流程。其次,在对含噪信号的小波变换特性分析的基础上,运用自相关函数对其在小波变换尺度空间中进行白噪声检验,确定小波最优分解层数。在分析对比小波降噪阈值的不同选取方式后,采用广义交叉确认理论来计算最优降噪阈值,从而在对信号降噪的同时还最大程度地保留了信号的有效特征成分。最后给出了基于该方法小波变换的随钻测试数据降噪的详细步骤,对实测的钻压和扭矩数据进行了小波降噪,取得了良好的降噪效果,为钻井工程后续分析提供了可靠的数据支撑,证明了本方法的优越性。

基于DSP技术的钻井参数数据采集系统的设计

设计了一种基于DSP技术的钻井工程参数随钻数据采集系统。钻压、扭矩、侧向力、环空压力等钻井工程参数可以随钻进行测试。该数据采集系统采用TI公司的TMS320LF2407A芯片为主控制器,另外设计了相应的外围信号调理电路、存储模块、通信模块等。一个测试实例说明该数据采集系统用于井下钻井工程参数的测试是可行的。

应变式井下工程参数测量传感器组桥与布片研究

为了实时了解井下钻头的工作情况,提高钻井的安全性和可靠性,设计了一种应变式传感器。该传感器使用4组全桥方式的测量电桥。测量电桥采用科学的布片和组桥方法,能同时测量钻压、扭矩和钻头所受的侧向力,并有效抵消温度对测量参数的影响,从而降低各测量参数之间的耦合影响。针对井下恶劣的工况条件,采用了镍铬铝合金制作的金属箔式应变片。该应变片能够抗高温、抗蠕变和耐腐蚀。现场试验结果表明,各组测量电桥能够满足实际工况需要。

青中年脑卒中患者抑郁现状及相关影响因素分析

目的:分析青中年脑卒中患者抑郁现状及相关影响因素。方法:选取2021年1月—2023年1月北京京煤集团总医院收治的青中年脑卒中患者60例作为研究对象,以患者是否发生抑郁分为抑郁组(n=28)和非抑郁组(n=32)。对两组患者的临床资料进行单因素分析,并对其中有统计学差异的因素进行多因素Logistic回归分析,筛选出影响青中年脑卒中患者抑郁的相关因素。结果:单因素分析结果显示,抑郁组患者有医保比例低于非抑郁组,住院时间长于非抑郁组,美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分高于非抑郁组,家庭人均月收入低于非抑郁组,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,是否有医保、住院时间、NIHSS评分、家庭人均月收入为青中年脑卒中患者发生抑郁的相关影响因素(P<0.05)。结论:是否有医保、住院时间、NIHSS评分、家庭人均月收入均为青中年脑卒中患者发生抑郁的影响因素。因此,临床可依据上述因素采取相应措施预防抑郁发生,改善患者心理状态。

自适应智能家居控制系统的设计

设计了一个简易智能家居控制系统。该系统的设计以B/TH765触摸屏为人机界面,以飞思卡尔MC9S128MAA单片机为控制核心,以ZigBee无线模块为传输媒介,完成对已知家用电气设备的搜索控制和未知新设备的自适应控制。在开发试验中,该设计采用发光二极管、小型继电器等来代替实际使用中的灯光、电气开关等。实验表明,该系统成功实现了智能搜索电器、智能开关控制、自适应灯光调节等功能。

低功耗无线压力变送器研究设计

为满足现代工业应用要求,克服传统压力变送器存在的问题,设计了基于MSP430单片机和ZigBee无线技术的压力变送器。采用模块化硬件设计,分别开发了A/D转换、RS-485通信、无线通信等各种硬件模块。同时采用传感器"间歇供电"方式和芯片低功耗编程技术,降低了变送器的功耗。试验表明,该压力变送器的各项指标均满足要求,具有高速率、高精度、抗干扰性强和无线传输等特性。

新形势下清洁生产简化审核思考

随着我国经济社会发展向高质量转型,清洁生产审核工作也进入新的阶段,然而目前常规的清洁生产审核无法适应不同类型企业间实行差异化清洁生产考核的需要。重点阐述了简易清洁生产审核的适用范围,并在此基础上提出了具体的环境管理对策与建议,为提升企业清洁生产审核效果和加强环保管理提供了参考。

油田产量预报的多维时间序列神经网络模型

对注水开发油田 ,提出一种新的油田动态研究模型 ,即油田产油量、产水量多维时间序列神经网络预测器。同时考虑油田增产措施和油田开发过程时变性 ,对各种随机干扰因素具有自适应性。从信息论角度出发 ,利用神经网络非线性时间序列预测模型 ,构造了油田产油量、产水量的多维时间序列神经网络预测器。结果表明 ,该预测器具有较高的预测精度 ,适合于油田各个阶段的产油量、产水量的动态预报。完善了油田产油量、产水量动态预报理论。