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H_(2)与氨混燃增强火焰燃烧特性模拟研究
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作者 赵争辉 李航锦 +2 位作者 吴超杭 尹倩倩 王睿坤 《电力科技与环保》 2024年第1期18-27,共10页
氢和氨作为清洁能源受到广泛关注,为深入探究氢-氨混燃的燃烧特性和影响因素,本文借助Chemkin仿真平台建立相关反应模型,以氢-氨混合气体为燃料,空气作为助燃剂,采用Otomo等人提出的一种氨氧化机理对其燃烧过程进行模拟计算,并模拟研究... 氢和氨作为清洁能源受到广泛关注,为深入探究氢-氨混燃的燃烧特性和影响因素,本文借助Chemkin仿真平台建立相关反应模型,以氢-氨混合气体为燃料,空气作为助燃剂,采用Otomo等人提出的一种氨氧化机理对其燃烧过程进行模拟计算,并模拟研究了混合气体的点火延迟时间、层流燃烧速度、绝热燃烧温度、NO排放等燃烧特性随当量比、初始压力以及燃料中H_(2)比例的具体变化规律,对不同工况下的层流火焰结构、H和OH自由基的产率(rate of production,ROP)、NO生成的敏感度进行了化学动力学分析。结果表明:纯氨气体的点火延迟时间长、层流燃烧速度慢,掺氢后燃烧特性均有所改善,且提高了火焰的绝热燃烧温度,但掺氢比例越大,NO排放越多。NO摩尔分数随当量比变化的趋势先增后减,在当量比为0.8左右达到峰值。综合考虑氢-氨混燃的一系列燃烧特性以及掺氢、加压的成本和收益情况,推荐H_(2)占比15%、当量比φ=1.1、压力P=0.2 MPa为氢-氨混合燃烧的最优条件。 展开更多
关键词 H_(2) NH_(3) 混合燃烧 层流燃烧特性 数值模拟研究
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污泥秸秆共混水热碳化固体炭产物的燃烧及NO_(x)生成特性
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作者 雷浩洋 乔加飞 +3 位作者 王睿坤 赵争辉 尹倩倩 葛立超 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期181-187,327,共8页
选取市政污泥和玉米秸秆为原料,在不同质量掺混比和反应温度条件下进行水热碳化,通过分析炭产物的燃料性质、燃烧失重和NOx生成规律,探究了共混水热碳化条件对炭产物燃料性质及燃烧NOx生成特性的影响。结果表明:共混水热碳化可得到干基... 选取市政污泥和玉米秸秆为原料,在不同质量掺混比和反应温度条件下进行水热碳化,通过分析炭产物的燃料性质、燃烧失重和NOx生成规律,探究了共混水热碳化条件对炭产物燃料性质及燃烧NOx生成特性的影响。结果表明:共混水热碳化可得到干基高位发热量(HHV)为15.89 MJ/kg的炭产物,同时脱除原料中的部分氨基氮和无机氮,并将挥发分中的氮转化为热稳定性较强的焦炭氮;水热碳化过程中,蛋白质与木质纤维组分间的交互反应会表现出固氮作用,随着原料中秸秆掺混比的增加,水热炭中吡咯氮、吡啶氮和季氮的质量分数增加,但其NO兆焦生成量降低;当污泥秸秆掺混比为1∶1、水热反应温度为220℃时,水热炭的NO兆焦生成量达到最低,为209.8 mg/MJ。 展开更多
关键词 水热碳化 NOx 燃烧 污泥 农林废弃物
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基于小生境协同互联的黑启动网架重构策略研究
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作者 李桐歌 黄永红 +2 位作者 马骏毅 赵正晖 徐艺敏 《电测与仪表》 北大核心 2024年第8期119-126,共8页
随着电网规模的扩大,大停电引发的后果愈发严重,黑启动是重启瘫痪电网的有效措施,网架重构是黑启动过程的重要环节。为提高大停电后电力系统的黑启动效率,充分利用分布式黑启动电源在网架恢复过程中的优势,提出了基于小生境协同互联的... 随着电网规模的扩大,大停电引发的后果愈发严重,黑启动是重启瘫痪电网的有效措施,网架重构是黑启动过程的重要环节。为提高大停电后电力系统的黑启动效率,充分利用分布式黑启动电源在网架恢复过程中的优势,提出了基于小生境协同互联的黑启动网架重构策略。借助图论中的Kruskal算法,以节点和支路权重为导向对待恢复网架进行图抽象,并以网架恢复时间最短为主要目标,构建黑启动网架重构优化模型。在排挤和预选择的双机制作用下,采用改进小生境遗传算法对该模型进行求解,在此基础上融入串并行配合的恢复策略实现小生境协同互联。由上述求解过程,达到对网架重构过程的优化调节。通过与改进前方法的对比,用恢复时间、电压偏移量和有功损耗的指标对IEEE 39仿真结果进行评价,结果表明所提方法能有效提高网架重构速度,保证协同互联的稳定。同时,借助江苏省某市局部电网数据,证实了所建模型的有效性和可行性。 展开更多
关键词 黑启动 网架重构 小生境技术 协同互联 串并行恢复
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面向新型能源结构的系统调频技术回顾与展望 被引量:4
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作者 蔡文亮 赵正晖 +3 位作者 汪洋 王一帆 李斌 姬伟 《电测与仪表》 北大核心 2023年第10期1-9,共9页
随着我国风光电源近年来跨越式的发展,当前电力系统朝着构建高比例可再生能源系统体系的目标高速前进。与此同时,以火力发电为代表的传统电源占电力系统比例逐渐降低,导致了电力系统惯性下降以及调频能力减弱等突出问题。文中对新型电... 随着我国风光电源近年来跨越式的发展,当前电力系统朝着构建高比例可再生能源系统体系的目标高速前进。与此同时,以火力发电为代表的传统电源占电力系统比例逐渐降低,导致了电力系统惯性下降以及调频能力减弱等突出问题。文中对新型电力系统下的多种潜在调频资源进行深入挖掘,从源-荷-储不同环节出发,梳理了风电机组、光伏机组、负荷资源以及储能系统参与系统调频的方式和原理。在此基础上,从考虑单一资源和考虑多种资源参与系统调频的角度,针对风光荷储参与系统优化运行问题进行总结,对比分析了优化模型中不确定因素的处理以及模型的求解算法。最后对系统优化调度中如何完善调度机制,合理安排新能源机组、负荷资源以及储能系统调频备用容量等问题进行了展望。 展开更多
关键词 新能源 调频 储能 备用 优化调度
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Dual-stream coupling network with wavelet transform for cross-resolution person re-identification
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作者 SUN Rui YANG Zi +1 位作者 zhao zhenghui ZHANG Xudong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2023年第3期682-695,共14页
Person re-identification is a prevalent technology deployed on intelligent surveillance.There have been remarkable achievements in person re-identification methods based on the assumption that all person images have a... Person re-identification is a prevalent technology deployed on intelligent surveillance.There have been remarkable achievements in person re-identification methods based on the assumption that all person images have a sufficiently high resolution,yet such models are not applicable to the open world.In real world,the changing distance between pedestrians and the camera renders the resolution of pedestrians captured by the camera inconsistent.When low-resolution(LR)images in the query set are matched with high-resolution(HR)images in the gallery set,it degrades the performance of the pedestrian matching task due to the absent pedestrian critical information in LR images.To address the above issues,we present a dualstream coupling network with wavelet transform(DSCWT)for the cross-resolution person re-identification task.Firstly,we use the multi-resolution analysis principle of wavelet transform to separately process the low-frequency and high-frequency regions of LR images,which is applied to restore the lost detail information of LR images.Then,we devise a residual knowledge constrained loss function that transfers knowledge between the two streams of LR images and HR images for accessing pedestrian invariant features at various resolutions.Extensive qualitative and quantitative experiments across four benchmark datasets verify the superiority of the proposed approach. 展开更多
关键词 cross-resolution feature invariant learning person re-identification residual knowledge transfer wavelet transform
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跨模态异构行人再识别的研究进展 被引量:2
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作者 孙锐 赵争晖 +1 位作者 杨梓 高隽 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期1066-1082,共17页
同构行人再识别技术研究基于可见光图像的行人检索问题,但无法完全应对复杂多变真实场景,大量研究工作开始探索基于可见光图像与其它异构数据之间的行人检索问题,即跨模态异构行人再识别.该研究相比同构行人再识别,更具挑战性.文中首先... 同构行人再识别技术研究基于可见光图像的行人检索问题,但无法完全应对复杂多变真实场景,大量研究工作开始探索基于可见光图像与其它异构数据之间的行人检索问题,即跨模态异构行人再识别.该研究相比同构行人再识别,更具挑战性.文中首先简述跨模态异构行人再识别的概念及与一般行人再识别的区别,再针对文本与图像、图像与视频、跨分辨率图像、红外图像与可见光图像、深度图与可见光图像、素描与可见光图像这6类场景,归纳整理和分析跨模态异构行人再识别的代表性工作、常用数据集及一些算法的性能表现.最后,总结目前整体研究进展,展望未来发展趋势. 展开更多
关键词 行人再识别(ReID) 异构行人再识别(Hetero-ReID) 跨模态 度量学习 特征表示 深度学习
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基于动态电压恢复器的低电压穿越控制技术研究 被引量:8
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作者 黄永红 张敬芸 +1 位作者 赵正晖 黎家明 《电测与仪表》 北大核心 2020年第19期105-110,共6页
大规模风电接入电网给电网安全运行和管理带来了较大的挑战,新的电网导则要求风电机组应保证具备低电压穿越能力。考虑到动态电压恢复器(Dynamic Voltage Restorer,DVR)具有在短时间内快速准确进行电压补偿的优势,提出了基于动态电压恢... 大规模风电接入电网给电网安全运行和管理带来了较大的挑战,新的电网导则要求风电机组应保证具备低电压穿越能力。考虑到动态电压恢复器(Dynamic Voltage Restorer,DVR)具有在短时间内快速准确进行电压补偿的优势,提出了基于动态电压恢复器的风电机组低电压穿越方案。针对DVR中滤波器带来的检测延时和衰减,采用基于瞬时无功功率理论的积分检测法,降低滤波器带来的延迟和衰减。根据DVR的控制特性,提出一种基于坐标变换的双Q-P理论的DVR控制算法,该算法可以补偿瞬时电压扰动,并且能有效改善动态电压恢复器的补偿性能。利用PSCAD/EMTDC仿真软件建立仿真模型,仿真结果表明,电网发生短路故障时,DVR能快速检测电压变化并且准确补偿所需电压,获得理想的瞬态特性,协助改善风电机组的低电压穿越性能。 展开更多
关键词 动态电压恢复器 低电压穿越 瞬时无功功率理论 双Q-P控制策略
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基于动态随机规划的共享电动汽车充电站规划 被引量:2
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作者 汪洋 汤宽武 +3 位作者 赖科星 赵正晖 熊军 刘文亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3485-3495,共11页
电动汽车共享企业与充电站建设公司的合作呈递增趋势,探讨充电站建设与电动汽车共享服务调度的协同优化问题具有重要现实意义。该文采用动态随机规划框架整合了多周期下的各种运行场景,以反映交通网络、充电站建设和维护成本、司机和乘... 电动汽车共享企业与充电站建设公司的合作呈递增趋势,探讨充电站建设与电动汽车共享服务调度的协同优化问题具有重要现实意义。该文采用动态随机规划框架整合了多周期下的各种运行场景,以反映交通网络、充电站建设和维护成本、司机和乘客行程等的不确定性。在共享电动汽车车队实时运营模型基础上,建立了共享电动汽车充电站布局与类型选择优化模型。该模型旨在通过确定充电设施最优位置和类型,来提高乘客福利以及降低运送总成本。以实际交通网络为例进行数值研究,验证了所提出模型的实用性和有效性。结果表明,通过对电动汽车充电站安装预算、权重因子和充电价格等影响因素的调整可以根据实际需求来确定共享电动汽车充电站布局与类型选择,通过计算随机解的值和对预测误差和成本分析的讨论,验证了动态随机框架的优越性。 展开更多
关键词 汽车共享 电动汽车 电动汽车充电站规划 动态随机规划
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基于校园一卡通数据的贫困学生消费异常数据检测分析 被引量:3
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作者 蒲飞 赵正辉 +1 位作者 涂旭东 陈苗 《电子测试》 2018年第6期58-60,共3页
高校一卡通系统是数字化校园建设的重要组成部分,具有信息服务、身份识别、金融服务、消费等主要功能。利用一卡通系统采集在校生的基础数据,通过数据挖掘技术,进行贫困生辅助认定分析,为学校的奖惩助贷管理和决策提供数据基础。首先通... 高校一卡通系统是数字化校园建设的重要组成部分,具有信息服务、身份识别、金融服务、消费等主要功能。利用一卡通系统采集在校生的基础数据,通过数据挖掘技术,进行贫困生辅助认定分析,为学校的奖惩助贷管理和决策提供数据基础。首先通过数据预处理技术提取相关特征;其次利用经验样本进行正态分布验证;最后针对候选贫困生样本采用基于正态分布的一元离群点检测算法进行异常点检测,检测所得异常结果用于学校学生工作人员在对贫困生最终认定时做辅助参考。 展开更多
关键词 一卡通数据 数据挖掘 正态分布 一元离群点检测算法
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基于神经网络的图像视频编码 被引量:9
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作者 贾川民 赵政辉 +1 位作者 王苫社 马思伟 《电信科学》 2019年第5期32-42,共11页
深度神经网络近年来在人工智能领域进展显著,并引发广泛深入研究神经网络的热潮,近期基于神经网络的图像视频编码也成为热点研究问题之一。系统梳理了基于神经网络的图像视频编码技术及进展,对基于多层感知机、随机神经网络、卷积神经... 深度神经网络近年来在人工智能领域进展显著,并引发广泛深入研究神经网络的热潮,近期基于神经网络的图像视频编码也成为热点研究问题之一。系统梳理了基于神经网络的图像视频编码技术及进展,对基于多层感知机、随机神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等框架的图像压缩,以及基于深度学习的各类视频编码工具进行了综述介绍,同时对神经网络编码的未来发展趋势进行了分析与展望。 展开更多
关键词 神经网络 深度学习 卷积神经网络 图像压缩 视频编码
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吸附剂表面含氧官能团对苯酚吸附特性的分子动力学模拟 被引量:3
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作者 赵振 王睿坤 +2 位作者 叶学民 赵争辉 曾显清 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第S01期296-304,共9页
煤、炭及氧化石墨烯对酚类化合物有良好的吸附性,常用作吸附剂去除含酚废水中的有害物质。上述吸附剂表面含氧官能团复杂多样,含氧官能团对酚类化合物的吸附作用尚未明确。本文采用石墨烯基底作为煤、炭等吸附剂的模型,分别采用羧基、... 煤、炭及氧化石墨烯对酚类化合物有良好的吸附性,常用作吸附剂去除含酚废水中的有害物质。上述吸附剂表面含氧官能团复杂多样,含氧官能团对酚类化合物的吸附作用尚未明确。本文采用石墨烯基底作为煤、炭等吸附剂的模型,分别采用羧基、羟基和羰基对基底进行修饰。利用分子动力学模拟方法,研究苯酚在不同含氧官能团改性吸附剂基底上的吸附过程,从范德华作用、静电相互作用、π-π相互作用、氢键作用、相互作用能等方面,探讨不同含氧官能团对吸附苯酚的影响。3种含氧官能团会对基底与苯酚之间的范德华作用、静电相互作用、π-π相互作用及氢键作用造成不同的影响。范德华作用和π-π相互作用是影响苯酚在基底吸附的主要因素;静电相互作用和氢键作用是次要的影响因素。当氢键形成位置不同时,会对苯酚的吸附产生促进或阻碍2种作用,当基底上的含氧官能团与苯酚形成氢键时会促进基底吸附苯酚,水分子与水分子之间、水分子与苯酚之间的氢键则会阻碍苯酚在溶液中的迁移。相互作用能的大小则反映了吸附过程的自发性及吸附后的稳定性,相互作用能绝对值越大表明吸附平衡后系统更加稳定,羧基有利于提高吸附剂基底吸附苯酚后的稳定性。不同含氧官能团修饰基底会使基底的亲水性有不同程度的增强,羧基最强,羟基次之,羰基几乎不增加基底的亲水性。 展开更多
关键词 分子模拟 含氧官能团 吸附作用 含酚废水处理
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基于滑动块的深度卷积神经网络乳腺X线摄影图像肿块分割算法 被引量:2
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作者 梁楠 赵政辉 +5 位作者 周依 武博 李长波 于鑫 马思伟 张楠 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第12期1513-1519,共7页
目的:提出一种基于滑动块的深度卷积神经网络局部分类、整图乳腺肿块分割的算法,为临床诊断提供有效的肿块形态特征。方法:首先通过区域生长算法和膨胀算法提取患者乳腺区域,并进行数据归一化操作。为了得到每一个像素位置上的诊断信息... 目的:提出一种基于滑动块的深度卷积神经网络局部分类、整图乳腺肿块分割的算法,为临床诊断提供有效的肿块形态特征。方法:首先通过区域生长算法和膨胀算法提取患者乳腺区域,并进行数据归一化操作。为了得到每一个像素位置上的诊断信息,在图像的对应位置中滑动提取肿块类及非肿块类图像块,根据卷积神经网络提取其中的纹理信息并对图像块进行分类。通过整合图像块的预测分类结果,进行由粗到细的肿块分割,获得乳腺整图中像素级别的肿块分割。结果:通过比较先进的深度卷积神经网络模型,本文算法滑动块分类结果DenseNet模型下准确率达到96.71%,乳腺X线摄影图像全图肿块分割结果F1-score最优为83.49%。结论:本算法可以分割出乳腺X线摄影图像中的肿块,为后续的乳腺病灶诊断提供可靠的基础。 展开更多
关键词 乳腺X线摄影图像 乳腺肿块 滑动块 深度卷积神经网络 图像分割
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基于学生综合素质评价的行为画像系统的构建与实现 被引量:6
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作者 涂旭东 蒲飞 +1 位作者 赵正辉 陈苗 《电子测试》 2021年第17期84-85,63,共3页
在信息时代科学有效地对学生的综合素质进行评价,是现代职业教育发展的必然要求。文章通过采集学生在校期间产生的校园数据,按照摸清家底、落地标准、搭建平台、明确职责、共享交换等五步法实现了海量数据的清洗,预处理和交换。进一步... 在信息时代科学有效地对学生的综合素质进行评价,是现代职业教育发展的必然要求。文章通过采集学生在校期间产生的校园数据,按照摸清家底、落地标准、搭建平台、明确职责、共享交换等五步法实现了海量数据的清洗,预处理和交换。进一步通过数据标签化实现了社交关系画像、身体素质画像、德育素质画像、消费画像、学习画像、三餐画像等模型,为学生综合素质评价方法和职业教育人才培养模式提供了一定的参考和借鉴。 展开更多
关键词 行为画像 大数据 学生综合素质 评价
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疫情期间高校学生不在校预警系统的设计与实现 被引量:1
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作者 涂旭东 蒲飞 +1 位作者 赵正辉 陈苗 《电子测试》 2020年第12期62-64,共3页
当前国内疫情逐步转向了常态化防控,各高校开学后将严格实施封闭式管理。利用智慧校园中各应用系统中的学生状态数据,通过大数据分析技术,对学生不在校状态进行识别,能有效提升学校的安全管理效率。首先确立学生在校状态的数据源,并对... 当前国内疫情逐步转向了常态化防控,各高校开学后将严格实施封闭式管理。利用智慧校园中各应用系统中的学生状态数据,通过大数据分析技术,对学生不在校状态进行识别,能有效提升学校的安全管理效率。首先确立学生在校状态的数据源,并对其进行数据治理;其次建立学生不在校状态的判定模型;最后制定不在校学生的预警策略,系统按照预警机制自动输出不在校学生名单,可用于疫情期间高校对学生的安全管理。 展开更多
关键词 疫情期间 大数据 不在校预警系统 安全管理
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