基于行波模态分解的特高压直流输电线路双端行波测距方法

基于晶闸管换流器的特高压直流输电系统(ultra-high voltage direct current based on line commutated converter,LCC-UHVDC)的故障定位算法对智能电网的安全稳定运行起着重要作用。针对长距离特高压直流输电系统故障测距方法精准度低、快速性差的问题,提出了一种基于变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD)和Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)的双端行波故障测距方法。首先,研究了LCC-UHVDC线路故障电压行波的传播特性。利用零模电压随线路传播衰减明显的特征,通过VMD算法提取采样点处零模电压行波的时频特性。针对VMD参数选择不当导致的模态混叠问题,利用K-L散度(Kullback-Leibler divergence)对提取的模态指标进行优化。然后采用TEO对分解后信号进行瞬时能量谱提取,精确标定波头到达时间,最后采用双端迭代测距法迭代求解故障距离。在PSCAD/EMTDC搭建±800 kV LCC-UHVDC仿真模型进行验证。结果表明,所提方法在不同故障位置、过渡电阻和故障类型下具有较强的鲁棒性。

融入三维语义特征的常识推理问答方法

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱节点的关系层级、实体层级、三元组层级三维语义特征量化指标;其次,通过注意力机制动态计算关系层级、实体层级、三元组层级三种维度的语义特征对不同实体节点间的重要性;最后,通过图神经网络进行多层聚合迭代嵌入三维语义特征,获得更多的外推知识表示,更新知识图谱子图节点表示,提升答案预测精度。与QA-GNN常识问答推理方法相比,所提方法在CommonsenseQA数据集上的验证集和测试集的准确率分别提高了1.70个百分点和0.74个百分点,在OpenBookQA数据集上使用AristoRoBERTa数据处理方法的准确率提高了1.13个百分点。实验结果表明,所提出的融入三维语义特征的常识推理问答方法能够有效提高常识问答任务准确率。

试验环境水下声信号的特征提取方法

水下试验环境参数的反演是水声学研究领域的重要内容。而当前研究的关键是通过对水下声信号做特征提取从而获取参数信息。针对特征提取较难、模型很难拟合等问题。本文提出了一种试验环境水下声信号的特征提取方法。将水下声信号同时用梅尔频谱倒谱系数及线性预测系数处理,两者运用特征加权组合方法得到新的特征矩阵;再应用映射插值算法对特征矩阵进行处理,获得适应神经网络输入的三通道矩阵。本文选取的网络模型为残差神经网络。利用实验室所录制的对河口水库数据集测试表明,本文提出的特征提取方法普遍优于仅利用梅尔频谱倒谱系数或线性预测系数的特征处理方法。利用单频矩形脉冲信号对环境进行深度5分类,准确率平均提升2%。利用线性调频信号对环境进行深度5分类,准确率平均提升2.03%。本文提出的特征提取方法对线性调频信号在深度分类任务下处理的结果要优于单频矩形脉冲信号处理的结果。

基于多层优选卷积的水声信号样本自动标注方法

针对深度学习在水声研究领域的应用中面临大数据量要求和现有样本量限制的问题,本文提出了一种多层优选卷积网络模型。通过基于相似度的优选方法选出最佳卷积核,以提取更具代表性的特征。利用探索层特征融合策略,叠加多层卷积输出,获取更全面的特征信息。采用约减策略优化模型,有效缩短运算时间。通过优选、特征融合和注意力机制,有效解决此类问题。实验结果表明,该模型在数据集上取得的最好的标注准确率为高基线模型1.12%;同时运行时间减少了43.5%。因此,该模型的使用提高了水声信号标注的准确率和效率。

机械设备振动参数测量系统设计

机械设备振动不仅带来噪音,而且影响机械设备的使用寿命。因此,对机械设备振动监测是十分必要的。根据机械振动的特点,通过加速度和角加速度测量机械设备的三轴位移振动和角位移振动。选用6轴姿态传感器MPU6050测量机械设备振动时的加速度和角加速度,详细分析了MPU6050的I^(2)C接口时序,寄存器配置。以STM32为主控芯片,设计了硬件电路,完成软件程序的设计,可实时将测量的数据显示在OLED屏上,同时通过串口将测量数据送出,供上位机做后端数据处理与故障分析。

基于N掺杂Ti_(3)C_(2)MXene量子点的荧光探针用于Hg2+和S2-的传感检测

基于N掺杂Ti_(3)C_(2) MXene量子点(N-Ti_(3)C_(2) MQDs)荧光探针和配位相互作用,构建了一种检测Hg^(2+)和S^(2-)的“开-关-开”型荧光传感新方法.研究发现,制备的N-Ti_(3)C_(2) MQDs发射蓝色荧光(λem=440 nm),荧光量子产率为15.7%.Hg^(2+)与N-Ti_(3)C_(2) MQDs表面的—NH2,—COOH,—OH等官能团产生选择性配位作用,导致N-Ti_(3)C_(2) MQDs体系荧光猝灭.当加入S^(2-)后,由于S^(2-)与Hg^(2+)之间强的结合力,形成HgS沉淀,从而使N-Ti_(3)C_(2) MQDs体系荧光恢复.基于该原理,构建了一种“开-关-开”型荧光传感方法,实现了对Hg^(2+)和S^(2-)的定量检测.N-Ti_(3)C_(2) MQDs探针的荧光强度与Hg^(2+)浓度在0.02~200μmol/L范围内呈良好线性关系,检出限为10 nmol/L(S/N=3);与S^(2-)浓度在0.07~150μmol/L范围内呈良好线性关系,检出限为30 nmol/L(S/N=3).该方法具有成本低、操作简单、灵敏度高和选择性好等特点,并可用于水样中Hg^(2+)和S^(2-)的检测.

组合八邻域跟踪算法监测全闪电雷暴活动时空演变过程及特征

雷暴是威胁电力系统安全可靠运行的重要因素,监测雷暴活动可以为电力系统雷电防护提供雷暴活动路径及预警信息。该文提出一种组合八邻域雷暴跟踪算法及跟踪结果评估指标,并采用该算法对珠三角地区九次雷暴活动进行时空演变特征分析和定量评估。结果表明,九个雷暴活动共识别出大于18 min的轨迹1490条,其中简单轨迹和含分裂合并过程的复杂轨迹各占一半。雷暴活动平均速度为51.4 km/h,速度中值为43.0 km/h,简单轨迹平均速度比复杂轨迹慢。评估指标命中率(POD)、虚假警报率(FAR)和临界成功指数(CSI)分别为64.3%、40.4%和42.7%,轨迹时长中值、平均轨迹偏差、非连贯性和平均合并分裂次数分别为24 min、2.80 km、0.0327 s^(-1)和2.51次。该方法可以很好地描述雷暴活动时空演变过程和评估跟踪结果,为雷电预警提供了有效手段。

面向电网灾后恢复过程的移动应急资源分体式调度方法

移动应急资源的优化调度已被证实是提升电网灾后恢复能力与韧性的“助推器”。已有调度方法均将载体与其承载的功能模块“捆绑”为一体,低估了资源的实际效用。为此,该文提出移动应急资源的分体式调度方法,其特征在于将载体与功能模块“分解”为独立的调度单元,从而涌现出“一带多”与“载体共享”机制,以挖掘移动应急资源的利用潜力、探寻更优的调度效果。通过对载体、功能模块、电网三者间的交互行为进行分析,引入关键0-1变量,将实现分体式调度所需的各逻辑条件分别建立为线性约束条件;围绕电网灾后恢复场景,以最大化负荷供应为目标,并兼顾资源部署成本,建立计及移动储能、移动发电机、维修资源3类移动应急资源分体式调度的混合整数线性优化模型。最后,在IEEE配电系统上进行算例测试,结果表明,所提模型能够有效实现载体与功能模块间的灵活搭配与协同,并验证了分体式调度方法相对于传统方法的优势及其可扩展性。

禽源大肠杆菌荧光定量PCR方法的构建及应用

为建立一种灵敏、准确且快速检测禽源大肠杆菌的方法,根据禽源大肠杆菌uidA基因的一节特异性保守序列设计引物,建立用于禽源大肠杆菌的荧光定量PCR(qPCR)检验方法,并对其各方面进行评价。试验数据表明所建立的qPCR方法的Ct值与标准品在4.69×10^(2)~4.69×10^(9 )copies/μL范围内存在优良的线性关系,线性相关系数为R2=0.993;该方法标准曲线方程为y=-3.2786x+39.032,熔解曲线表现为单峰,不存在非特异性扩增。对重组质粒标准品的最低检测浓度为4.69×10^(2) copies/μL,是普通PCR方法的1000倍。该方法检测临床样本阳性率为68.3%(41/60),普通PCR阳性检出率为23.3%(14/60),阳性检出率高出45%。此次研究建立的检测禽源大肠杆菌的荧光定量PCR检测方法可用于禽源大肠杆菌的快速诊断,对于禽大肠杆菌病的监测具有重要意义。

布氏杆菌性脊柱炎的诊疗现状

布氏杆菌病是一种由布氏杆菌引发的具有高度传染性的细菌性人畜共患疾病,在我国属乙类传染病。脊柱炎是布氏杆菌病常见的并发症之一,可严重降低患者劳动能力,影响患者生活质量。目前临床诊断布氏杆菌性脊柱炎(BS)需结合患者的接触史、临床表现和实验室检查等综合判断,利用基因检测行早期诊断已成为研究热点。目前关于BS主要采用药物治疗为主,手术治疗方法也逐渐趋向于微创技术。全面了解目前BS诊断和治疗的现状,可以为患者的治疗提供新思路。

大电网广域安全稳定控制系统远传测试技术研究

为应对电力系统数字化、复杂化导致的安全稳定控制系统可靠性降低的问题,研究了一种大电网广域安全稳定控制系统远传测试技术,通过对关键技术的研究应用,构建大电网广域安控系统远传测试系统,实现对安控系统的系统级功能逻辑及动作可靠性检测。最后基于该技术搭建测试系统并进行验证,结果表明:该测试系统能够方便快捷地实现异地安控系统联合测试,具有较高的应用价值。

深度学习技术在地震储层预测中的应用及挑战

传统地震储层预测技术已无法满足储层精细评价的需求,深度学习具有强大的特征提取和高维数据处理能力,近年来广泛应用于地震储层预测并取得了较好的效果。为此,本文深入讨论深度学习技术在地震储层预测中的应用、进展及它在实际工作中面临的挑战,并提出未来的发展方向。主要认识有:(1)在烃类定性检测方面,深度学习技术有助于综合利用多属性地震数据去提高效率和预测结果的准确率;在定量预测方面,深度学习技术可以更精准地逼近地震数据与目标之间复杂的非线性关系,实现储层的精细定量评价。(2)深度学习技术的应用面临的挑战主要是标签数据不足和样本不均衡等容易导致模型过拟合,泛化能力差;模型复杂,计算成本高;模型的“黑匣子”特征使预测结果缺乏物理可解释性;缺乏定性预测模型的评价标准和高精度的不确定性量化算法。(3)未来的研究方向应致力于克服数据可用性的不足和深度学习的局限性等,构建地球物理知识图谱,实现多源数据与知识的有效融合、共享,将深度学习与反馈强化学习等其他机器学习算法相结合,为油气勘探和开发提供更可靠的技术支撑。

七步循环站立平衡训练联合Soundsory认知训练对脑卒中病人的影响

目的:探讨七步循环站立平衡训练联合Soundsory认知训练对脑卒中病人运动、认知功能的影响。方法:选取2022年2月—2023年2月河北省保定泰和康复医院存在认知障碍的脑卒中偏瘫康复期病人80例作为研究对象,采用随机数字表法将病人分为对照组和试验组,每组40例。对照组给予常规物理疗法、作业疗法等康复疗法,试验组在对照组基础上应用七步循环站立平衡训练联合Soundsory认知训练进行干预。于干预前、干预2周后、干预4周后分别对两组病人进行运动、认知功能测试。结果:重复测量方差分析结果显示,干预因素和时间因素在“站起-走”计时活动能力测试(TUGT)用时的主效应显著(F组间=8.560,F时间=380.633,均P<0.05);两组TUGT用时在干预因素和时间因素之间存在交互作用(F交互=41.949,P<0.05);干预2周后、干预4周后,试验组用时均少于对照组(P<0.05)。洛文斯顿作业疗法用认知评定成套测验(LOTCA)总分的重复测量方差分析结果显示,干预因素和时间因素在LOTCA总分水平的主效应显著(F组间=12.066,F时间=442.491,均P<0.05);两组LOTCA总分在干预因素和时间因素之间存在交互作用(F交互=128.475,P<0.05);干预2周后,试验组定向力、视运动组织、思维运作3个维度评分及总分均高于对照组(均P<0.05);干预4周后,试验组定向力、知觉、视运动组织、思维运作4个维度评分及总分均高于对照组(均P<0.05)。结论:七步循环站立平衡训练联合Soundsory认知训练可改善脑卒中病人运动功能、认知功能。

不同植棉模式下全生物降解地膜对K07-12产量和纤维品质的影响

以全生物降解地膜为试验材料,常规聚乙烯(polyethylene,PE)地膜为对照,在1膜3行、1膜4行和1膜6行种植模式下,探究5 cm、10 cm、15 cm、20 cm和25 cm土层土壤温度的变化及覆膜对K07-12产量和纤维品质等的影响,为全生物降解地膜的推广应用提供科学依据。结果表明:与PE地膜相比,全生物降解地膜在1膜3行、1膜4行和1膜6行种植模式下的5~25 cm土层土壤平均温度分别降低1.24℃、1.95℃和2.41℃,K07-12籽棉单产分别下降26.26%、24.70%和16.53%。全生物降解地膜和PE地膜均在1膜4行种植模式下获得最高的籽棉和皮棉单产。同一种植模式下,全生物降解地膜处理与PE地膜处理的马克隆值有显著差异,纤维上半部平均长度、长度整齐度指数、断裂比强度和断裂伸长率均无显著差异。

乳腺癌手术患者上肢功能障碍危险因素分析及风险模型构建

目的:分析乳腺癌手术患者发生上肢功能障碍的危险因素,构建影响上肢功能障碍的危险因素风险模型并验证其性能。方法:2021年2月至2022年2月选取350例已行乳腺癌改良根治术2~5个月的女性患者进行非匹配的病例对照研究。经过Rowe肩关节评估量表评定,将评分<75分者作为病例组,评分≥75分者作为对照组。采用Logistic统计分析乳腺癌手术患者上肢功能障碍的危险因素,构建列线图风险预测模型并进行内部验证。结果:大学及以上文化水平、满意夫妻关系、高水平自我效能是乳腺癌手术患者上肢功能障碍的保护因素(P<0.05);年龄65~80岁、伤口痛、失眠、极少主动运动上肢、非常恐惧运动、复发乳腺癌、从不渴望娱乐活动、一点也不和朋友亲近是乳腺癌手术患者上肢功能障碍的危险因素(P<0.05)。将以上因素纳入并构建列线图风险预测模型,结果显示,伤口疼痛、夫妻关系、失眠、主动运动上肢等可干预因素对乳腺癌手术患者上肢功能障碍发生风险影响较大。内部验证结果显示模型的ROC曲线下面积为0.858。校正曲线表明列线图预测出的乳腺癌上肢功能障碍发生风险和实际发生风险之间有较好的一致性,校正后C指数为0.837。结论:构建的乳腺癌手术患者上肢功能障碍的危险因素风险模型的预测效果较好,可以辅助临床医护人员筛选影响上肢功能障碍的高风险因素,尤其是可干预的疼痛症状、失眠症状、主动运动行为及夫妻关系等,采取早期应对措施,促进术后康复。

含电流型潮流控制器的柔性直流电网故障电流抑制特性分析

为有效抑制多端柔性直流电网的短路电流,提出基于限流贡献度的电流型潮流控制器(CFC)故障抑制特性量化方法,以分析CFC参数对故障电流的影响。首先,分析了由全桥开关与电容器并联组成的桥式拓扑结构CFC的工作特性,提出了在故障发生时故障限流控制模式下的控制策略,以及与直流断路器协调配合的动作时序。然后,构建含CFC限流的直流电网等效电路,推导了故障发生各阶段电流的解析表达式。在此基础上,提出CFC限流贡献度的分析方法,研究CFC不同参数和动作时序下对柔性直流故障电流的抑制特性。

抽水蓄能静止变频器换相超前角动态控制策略研究与试验验证

静止变频器是我国抽水蓄能电站的核心设备。而在静止变频起动过程中,自然换相阶段逆变器换相一般采用换相超前角恒定的控制策略,易造成换相失败的问题。针对该问题,提出了一种逆变器换相超前角动态控制策略。该策略主要通过机端电压和回路电流进行动态控制换相超前角,以避免采用恒换相超前角策略易出现的问题;同时还引入换相裕度,以提高换相成功率,提升系统稳定性。最终通过试验,以功率因数和起动效率等指标验证了该策略的可行性,证明了该策略相比传统控制方法具有起动效率佳、功率因数高等优点。

盐度和饵料密度对文蛤滤水率的影响

为了解文蛤(Meretrix meretrix)在不同条件下的滤食特性,研究了不同盐度(16‰、20‰、24‰、28‰、32‰)和饵料密度(5×10^(4) cell/mL、10×10^(4) cell/mL、15×10^(4) cell/mL、20×10^(4) cell/mL、25×10^(4) cell/mL)对文蛤滤水率的影响。结果显示,在盐度16‰~32‰范围内,文蛤滤水率随盐度的升高呈先升后降的变化趋势。在盐度28‰时,滤水率为(0.5011±0.0694)L/(g·h),达到最大值,显著高于盐度16‰、20‰和32‰时的滤水率(P<0.05);与盐度24‰时滤水率间差异不显著(P>0.05)。盐度(x)与文蛤滤水率(y)影响的关系可拟合为:y=-0.0487x^(2)+0.2989x-0.0058(R^(2)=0.6291)。在饵料密度为10×10^(4) cell/mL时,滤水率达到最大值,为(0.7986±0.0592)L/(g·h)。饵料密度10×10^(4) cell/mL~15×10^(4) cell/mL组显著高于其他组(P<0.05)。盐度和饵料密度对文蛤滤水率有显著影响。

基于GD32的同轴电缆长度检测系统设计

为快速精确地检测同轴电缆长度,以同轴电缆电容为检测对象,选用555定时器搭建多谐振荡电路,以GD32控制器为测量模块,通过GD32边沿捕获测出频率,利用频率与电缆电容、电缆长度的对应关系构建数学模型,实现电缆长度的测量。结果表明:电缆长度测量相对误差绝对值不超过2%,达到了较好的性能指标;系统按键控制与显示由串口屏实现,可实现测量控制与结果实时显示,人机交互界面友好。

基于深度学习的110kV电网监控信号语义解析及态势感知模型

新型电力系统的大力建设对电网监控信号的高效准确识别技术提出了更高的要求。首先分析了Soft-Masked BERT语言模型的基本原理,建立了基于Soft-Masked BERT的信号文本纠错模型。根据国家电网典型事件表梳理了包含常规与故障情况下的“信号语义—电网事件”规则字典。综合上述模型建立了基于RNN的电网态势感知模型,提出了基于深度学习的电网监控信号语义解析及态势感知求解流程。最后,以某地110kV变电站实际监控信号为测试数据,利用所提RNN模型并结合Pycorrector工具包及Pytorch软件对该地区电网监控信号进行语义解析及态势感知仿真分析,验证了模型的有效性及正确性。