基于卷积神经网络的电气设备故障诊断研究

电气设备在工业生产中具有重要作用。由于长期运行和环境因素的影响,电气设备难免会出现故障,因此,快速准确地进行电气设备故障诊断尤为重要。文章通过总结探讨将卷积神经网络应用于电气设备故障诊断的技术原理、关键操作流程、故障诊断程序及应用难点后认为,可通过优化网络结构、改进数据预处理方法、模型迁移应用以及与其他故障诊断方法融合,来提高电气设备故障诊断的效率和准确性。

网联自动驾驶货车编队规划与控制研究综述

物流运输联盟内开展货车编队运行,有望成为未来物流运输降低运营成本的新形态。本文以网联自动驾驶货车编队规划与控制为研究对象,通过文献检索来分析网联自动驾驶货车编队的关键技术与研究现状。从市场应用角度,分析目前实现货车编队市场应用面临的挑战,以及相关利益方之间的成本分配问题。从技术方法视角,围绕网联自动驾驶编队规划与运作控制问题,解读相关技术内涵与实现方法。通过评述网联自动驾驶编队技术研究现状,总结该领域未来研究方向,旨在为研究者掌握该方向发展脉络提供参考。

基于SMOTE-IKPCA-SeNet深度迁移学习的小批量生产质量预测研究

随着智能制造技术的发展和客户个性化需求的增加,多品种小批量生产方式逐渐成为制造业的主流。面向大批量生产、以统计过程控制为核心的质量管理方式并不适用于小批量生产。针对复杂生产过程存在参数多、非线性和交互作用的问题,提出利用深度迁移学习的方式将历史生产数据作为源域迁移至小样本目标产品数据进行质量预测。首先,通过合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)和改进的核主成分分析(improved kernel principal component analysis,IKPCA)算法筛选源域和目标域的可迁移特征,这不仅兼顾了特征重要性和可迁移性,还减少了“负迁移”,提高了模型泛化能力;然后,采用结合通道注意力机制的卷积神经网络SeNet构建基于深度迁移学习的质量预测模型。仿真结果表明,随着目标域样本的增加,所提方法的预测准确性明显优于广泛采用的支持向量机建模方法。同时,所提可迁移特征筛选方法显著提高了深度迁移学习的质量预测效果,为复杂的小批量生产过程质量保证提供了新方法。

可信机器学习综述

机器学习技术不断发展,在许多领域都有广泛的应用并展现出超出人类本身的能力。但机器学习方法利用不当或决策存在偏差,反而会损害人们的利益,特别是在一些敏感安全需求高的领域,如金融、医疗等,人们越来越重视机器学习的可信研究。目前,机器学习技术普遍存在一些缺点,如对代表性不足的群体存在偏见、缺乏用户隐私保护、缺乏模型可解释性、容易受到威胁攻击等。这些缺点降低了人们对机器学习方法的信任。尽管研究者已针对这些不足进行了深入探索,但缺乏一个整体的框架与方法系统地提供机器学习的可信分析。因此本文针对机器学习的公平性、可解释性、鲁棒性与隐私4个要素归纳总结了现阶段主流的定义、指标、方法与评估,然后讨论了各要素之间的关系,并结合机器学习全生命周期构建了一个可信机器学习框架。最后,给出了一些目前可信机器学习领域亟待解决的问题与面临的挑战。

新能源极端出力特性及典型电力电量平衡场景研究

随着新能源发电占比的增加,电力系统的电力电量平衡呈现不确定性强、电力过剩/短缺交替出现等特征,给电力系统的供电可靠性带来了严重的影响。基于新能源出力实际运行特性和未来电源发展趋势,研究了含水电的新型电力系统的典型电源结构场景,并以此为基础,建立了电力电量平衡量化分析模型。通过算例结果量化了未来新能源发展场景下的典型电力电量平衡场景及系统灵活调节能力的需求,分析了新能源极端低/高出力对电力平衡的影响。研究可为我国新型电力系统构建提供决策参考。

考虑高比例新能源消纳和火电机组调峰补偿的电力现货市场交易机制设计

针对新能源参与市场竞争和保障性消纳的矛盾,设计高比例新能源电力系统现货市场交易机制。首先,考虑到新能源的市场性消纳,对电力现货市场现有出清机制进行改进,在新能源和火电机组共同参与市场竞价的交易环境下建立出现弃风弃光时触发的发电替代模型,调动火电机组调峰能力,由新能源替代火电进行发电;其次,提出激励相容的结算机制,由新增消纳空间的新能源给予火电机组调峰补偿;最后,对不同调度场景进行仿真计算,结果表明所提机制能够在电力现货市场中实现调峰资源的供需匹配,促进新能源市场化消纳的同时补偿火电机组调峰费用,保证市场主体竞争公平、收益合理。

随机离散事件系统基于动态观测的安全诊断研究

现有随机离散事件系统研究大都是假设事件的可观测性是固定不变的,而许多实际应用系统中事件的可观测性往往与系统所处的状态有关。为此,本文提出一种动态观测下随机离散事件系统安全可诊断方法。引入一种动态观测,使每一个状态都有各自独立的可观事件;对动态观测下随机离散事件系统安全可诊断性进行形式化;推导出一个基于安全诊断器的动态观测下随机离散事件系统安全可诊断性的充分必要条件,实现动态观测下随机离散事件系统的故障安全诊断。

航天总体设计的智慧研发模式

新一代航天复杂装备的发展,亟须改变传统研制模式,提升总体设计水平,缩短研制周期,降低试验成本。同时,我国航天装备研制过程积累的大数据资源没有形成有效的知识积累与重用手段,并且多专业强耦合的总体设计研制流程信息化程度低,导致专业内部和专业之间协同不高效,难以驱动装备总体方案设计实现敏捷、高效、最优。因此,如何建设智慧研发体系成为当前航天总体设计面向数字化、智能化融合发展的主要焦点问题。本文介绍了航天装备总体设计的智慧研发模式,分析了难点与需求,提出了实施途径、模型体系、研制流程和支撑平台架构,以研制流程高效可控、数据智能学习、知识驱动设计、系统耦合验证为构建思路,用于指导建设新一代航天装备总体设计的智能化、协同化研发环境,支撑产品自主研发能力和产品研发活动规范高效地开展,指导设计持续改进,推动航天装备数字化研制。

基于改进ZSG-DEA的中国省级风光电力消纳配额分配

科学合理的风光电力消纳配额分配是中国可再生能源配额制成功实施的关键。本文旨在提出一种兼顾公平和效率的风光电力消纳配额分配方案,以期促进风光发电产业发展和区域经济均衡发展。首先,测算中国在2025年非化石能源占比约束下的风光电力消纳总量;其次,构建基于改进零和数据包络分析(Zero Sum Gain Data Envelopment Analysis,ZSG-DEA)的风光电力配额分配模型,实现省级风光电力消纳配额的分配;最后,采用基尼系数评估分配方案的公平性。研究结果表明,(1)中国2025年需要消纳风光电力16473−16759亿千瓦时,才能完成非化石能源占比20%的目标;(2)在兼顾公平和效率的分配原则下,东南沿海地区需要消纳更多的风光电力;(3)分配实现DEA有效,且基尼系数为0.2312,达到比较公平的水平。本研究为中国政策制定者科学合理设置非水可再生能源电力消纳责任权重提供参考依据,为成功实施可再生能源配额制提供保障。

基于认知技能图谱的智能问答系统设计与实现

针对电气专业学生获取知识烦琐、实践能力提升困难的问题,该文提出并开发基于认知技能图谱的电力电子开关电源实验智能问答系统,旨在为学生提供个性化指导.首先,引入贝叶斯心理测量模型评估学生能力达成情况;然后,利用知识图谱技术构建陈述性知识图谱和用户数字镜像,分别用于存储电源特定领域知识和用户能力信息;最后,基于问句分析、模板匹配、答案生成3个模块开发电源实验智能问答系统.该系统利用HanLP对学生输入问题进行分词处理和词性标注,使用朴素贝叶斯分类器进行问题分类,并与相应的问题模板进行匹配.根据模板和关键词,系统生成相应的Cypher查询语句,结合学生的能力信息,在知识图谱中搜索符合条件的答案.实验结果表明,该系统能够有效地识别电气专业学生的能力缺陷,并提供个性化的问答服务,实现了更高效、精准的智能辅助.

融合轮速因子的视觉惯导定位算法

提出了一种通过视觉、惯性测量单元(IMU)、轮速计信息的紧密融合的定位算法,以应对在地面移动平台上应用视觉惯性定位系统面临尺度估计退化和定位性能下降的挑战。结果表明,融合轮速因子的视觉惯导定位算法有效解决了尺度不确定性问题,显著提升了地面移动平台定位的准确性和鲁棒性。

基于标准特征多项式的变电站光储直柔系统双向AC/DC变换器控制策略

为增强变电站光储直柔系统的可靠性,针对其在并网过程中会对变电站电能质量造成不良影响,以及现有设计方法难于工程化问题提出了一种面向工程化的基于标准特征多项式配置方法(SCP)的双向AC/DC变换器控制策略。通过建立变电站光储直柔(PEDF)系统变换器的数学模型,并分析控制器参数对变换器在不同运行模式下的电能质量的影响,然后采用SCP方法来配置闭环系统特征值,分析该方法对抑制并网电流谐波、改善AC/DC变换器并网电能质量的作用,最后对此进行仿真分析并和传统PI控制器效果进行比较,结果表明:所提策略降低了AC/DC变换器在谐波畸变率和并网电流不对称度,系统设计简便,且具有很好地鲁棒性,适合工程实践。

基于区块链碳通证的碳排放权与绿证联合交易市场机制设计

绿证和碳交易机制是现阶段推动电力系统经济低碳运行的有效手段。但现行的绿证制度在鼓励可再生能源并网、缓解财政补贴压力等方面的表现不佳,现行的碳市场对促进减排效果也不明显,且总体呈现“孤立运作”特征。因此,为打破传统绿证和碳市场交易的壁垒,做好市场机制层面的有效衔接,设计了基于区块链的碳权-绿证联合交易市场框架与激励机制。首先,编写智能合约将购/售电及碳权、绿证交易在以太坊平台运行,确保联合市场交易的安全高效自动执行与信息透明;其次,引入碳通证概念,提出了考虑碳通证的DPoS-CT共识算法,激励市场主体对碳减排做出更多贡献;最后,通过算例分析验证了所提机制可有效激励可再生能源交易和限制火电机组的碳排放量,为碳权-绿证联合交易市场建设提供新思路。

考虑中断风险的电子信息制造企业采购合同设计

为降低上游的供应中断对电子信息制造企业生产运作及供应链绩效的影响,运用信息甄别模型,针对由多家供应商与一家电子信息制造企业组成的二级供应链,在信息不对称的情况下,综合考虑可能存在的中断风险以及供应商努力水平投入,设计了较贴近现实情形的采购合同。研究结果表明,考虑中断风险的采购合同能够有效甄别供应商私有的应对中断风险能力类型信息,更灵活地适应不同的供应链环境和市场条件,从而更好地实现优先选择应对中断风险能力更强的供应商;同时,当市场变动导致采购成本上升时,电子信息制造企业会适度降低采购价格,给予应对中断风险能力更强的供应商更多的生产补贴,从而使激励契约更加精准有效。

中国芯片产业政策“目标—工具”匹配研究——基于文本量化分析

以1978—2020年我国中央政府颁布的芯片产业政策文本为研究对象,从提升我国芯片技术创新动力、加快促进科技创新和产业转化的视角出发,构建政策“目标—工具”分析框架,并进行政策文本内容挖掘和量化分析。研究发现,我国芯片产业政策目标重点关注应用创新,以积极推进芯片科技与经济社会融合,而对基础研究关注较少;较多使用供给型政策工具,以满足生产要素供给和外部环境保障,而需求型政策工具相对稀缺;政策目标多宏大性、少具体性和操作性,目标与工具存在数量和结构错配。最后,对其背后的原因和逻辑进行理论探讨,并提出相应政策建议。

电气工程及自动化技术在电力系统中的应用

随着经济的不断发展,电力系统在社会中的地位越来越重要。电力系统是社会生产和国民生活的重要组成部分,其安全、稳定、高效的运行关系到整个社会经济的发展。在电力系统中,电气工程是一项关键性的工程技术,关系到整个电力系统的安全性、可靠性及稳定性。与此同时,自动化技术在电力系统中的应用地位日益突出,通过各种自动化手段和后台监控系统,对电力系统进行自动监测、专家库故障诊断以及电力负荷峰谷调度,从而使电力系统的运行效率、能效管理得到极大的提升。

数字孪生技术:驱动数字化转型的关键应用与发展

随着数字化时代的到来,数字孪生技术作为一种新兴的技术手段,正在逐渐成为驱动企业数字化转型的关键应用之一。该文旨在探讨数字孪生技术的定义、原理及其在不同领域的应用,分析数字孪生技术对企业数字化转型的影响,并展望数字孪生技术的发展趋势。通过对相关文献的综述和案例分析,为读者提供关于数字孪生技术的全面信息,以及在实践中应用数字孪生技术的指导和建议,最后总结数字孪生技术在研究和应用中存在的不足和改进方向。

电力市场环境下需求侧资源评估与调控综述

随着高比例新能源接入以及尖峰时段电力需求增长,中国电力供需平衡压力日益加大,亟需深入挖掘需求侧资源调节潜力,建立健全完善的电力市场机制,推动新型电力系统下“源随荷动”向“源荷互动”转变。首先对需求侧资源进行多维梳理,并总结了其参与的市场类型,接着从需求侧资源可调潜力量化评估、需求侧资源聚合调控、需求侧管理系统装备3方面总结需求侧资源评估与调控的技术进展,最后结合新型电力系统要求,对市场环境下的需求侧资源利用提出一些建议。

不对称信息下新型储能容量租赁市场的博弈均衡分析

新型储能容量租赁由于低风险和高灵活性正成为一种受到广泛关注的商业模式。为解决能源社区内独立储能商和多个发用电一体产消者在不对称成本信息下的储能容量租赁问题,先通过Harsanyi转换将不对称信息转化成完全信息。然后建立了储能商和产消者间的两阶段扩展式博弈模型。接着设计了基于统一价格机制的市场出清和结算规则。最后分析了统一价格机制下储能商和产消者两阶段完全信息扩展式博弈的子博弈精炼纳什均衡,并通过Brouwer不动点定理证明了均衡的存在性。仿真研究表明,储能容量租赁能显著降低产消者的用电成本和提高储能利用效率。而且基于统一价格机制的博弈均衡在寻找公平租赁价格、增加储能商利润、提高储能容量租赁规模以及提升社会福利等方面均优于基于歧视价格机制的博弈均衡。

基于有限状态机的电网多源时空数据的区块链追溯方法研究

电网基础数据类型多、变化关系复杂,地理空间、时间周期跨度大,数据追溯困难,该文提出基于区块链技术的电网多源数据追溯方法。根据电网基础数据时空分布及数据流变动性特点,建立了基于区块链的多源数据追溯架构,研究了数据追溯依赖关系及溯源路径结构。提出了基于有限状态机模型的数据溯源的路径结构分析图,及路径构建算法,研究了多源时空数据区块的平行追溯方式。构建了基于有限状态机溯源路径的电网多源时空数据追溯优化流程,研究了多层次溯源数据区块时空序列关联性。工程实例表明,基于区块链、有限状态机可高效灵活追溯电网基础多源时空数据的完整可信分布序列。