基于广域信息处理的配电网故障隔离技术研究

针对分布式电源并入配电网后,传统算法进行故障检测时存在定位准确度偏低、反应速度较慢的问题,文中基于广域信息处理技术提出了一种配电网故障隔离方法。该方法采用模态分解算法将故障复杂信号分解为多种类基础小信号,使用支持向量机对这些小信号进行数据分类。但由于传统支持向量机的收敛速度较慢,因此通过引入粒子群算法对其参数加以优化,从而提升模型的运算速度。实验结果表明,在加入分布式电源的电网中,所提算法的故障定位准确率为96.7%,平均运行时间则为43.9 s,且这两项参数在对比算法中均为最优。由此证明,该算法可应用于实际工程中,为配电网故障隔离提供技术支撑。

一种支持向量机的相干解调系统误码率模拟预测算法

针对信道中高斯加性噪声引起接收端相干解调系统的误码问题,提出了一种支持向量机的相干解调系统误码率模拟预测算法,为提高通信系统的抗噪特性提供研究基础。文中采用差分进化算法与支持向量机SVM算法相结合的方法,通过差分进化算法优化SVM算法中的惩罚因子与高斯径向基的核函数参数,并对模拟环境下相干解调系统受高斯加性噪声影响所产生的误码数据进行了预测。实验结果表明,基于差分进化的SVM算法预测模型相比经典遗传算法预测精度提高了3.7%,预测精度基本满足误码率数据的预测要求,并具有较强的泛化能力。

基于Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测

为判断电力关键设备两端负载电压与干路总电压之间的数值关系,提出基于Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测方法。在Mask R-CNN网络结构中,判断电量信号的时域范围与频域范围。然后根据负荷阻抗特征计算交流参数的取值结果,再联合已获取的电信号参量,求解连续相关函数,从而检测电力关键设备运行状态。实验过程中,设备两端负载电压、内阻消耗电压之和与干路总电压之间的差值未超过1.5 V,说明该方法能够证明电力关键设备两端负载电压、内阻消耗电压之和等于干路总电压数值的猜想成立,可以根据该验证检测电力关键设备运行状态是否正常。

基于STM32的微流控芯片离心进样机设计

针对某种微流控芯片在使用过程中需要保证微腔室全部充满样品液的要求,设计了基于STM32单片机的离心进样机。硬件方面,选用STM32F103ZET6型单片机作为控制器,选用ECMAC20602RS型伺服电机作为驱动电机,选用TK6051iP型触摸屏作为人机交互界面,设计了设备的整体硬件结构。软件方面,编写了基于Modbus协议的串口通信程序,设计了触摸屏人机交互界面,设计了设备的控制程序流程。通过实验对设备的功能进行了测试,实验结果表明,当转速和时间分别设置为1500 r/min和120 s时,微腔室全部充满样品,并且没有出现液体渗漏,满足了微流控芯片的进样要求。

基于PSO的电气设备绝缘故障诊断系统设计

电气设备一旦发生绝缘故障,其运行状态的平稳性会急剧下降。为了解决该类问题,基于PSO设计了一种电气设备绝缘故障诊断系统。系统硬件由传感器、核心处理器和通讯器组成,传感器模块内部包含定性传感器与定量传感器,并将WQA427J524NC核心处理器作为中央处理器。分解高中低频三个波段的绝缘故障信息,确定特征矢量后,建立故障信息提取程序。利用PSO优化实现信息更新,通过提取数据内部有效信息建立设备故障诊断程序。实验结果表明,该系统对单一故障检测准确率高达99%,对复合故障的检测准确率达到95%,具有较好的诊断能力。

一种MAKLINK图多节点链路建模的路径规划研究

针对传统MAKLINK图规划路径线路改变时,其最优化路径易与环境约束条件冲突的问题,提出了在MAKLINK图中各链路上增加节点数目的方法,以提高系统建模的适应性和鲁棒性。设计的多节点链路通过dijkstra算法得到更为理想的次优化路径,由蚁群算法进行迭代计算获得最优化路径,实现了在保证路径适应度的前提下,提高优化路径对环境约束条件的适应性。实验结果表明,与基本MAKLINK图路径规划算法相比,多节点链路的建模路径规划算法可有效提高次优路径的建模精度,最优路径的适应度值较单节点链路减小了1.43%,具有一定的建模优势。

“信号与系统”教学中引入思政元素的举措

“信号与系统”是电子信息类的核心课程,理论性强,知识点多,教师较难于挖掘课程思政元素并融入在课程教学中。结合课程特点,探讨该课程开展课程思政的思路与举措。在传授科学知识的过程中,通过对科学思想的发展脉络及科学家的事迹激发学生不畏艰险、追求真理的热情;将科学技术与我国的国情相结合,帮助学生树立正确的价值观与家国情怀;通过理论与工程应用结合及工程案例分析,启迪学生的科学思维与工程意识。

基于循环神经网络的工程专业语义智能分析方法研究

针对传统翻译方法学习能力差、翻译质量较低的问题,提出了一种基于循环神经网络的专业英语机器翻译方法。该方法以编码器-解码器为模型框架,利用改进的循环卷积神经网络对输入数据加以训练。同时编码器使用多头注意力机制对输入数据进行共同训练,进而使算法兼具局部与全局特性。解码器单层则采用三子层结构,分别为多头注意力子层、上下文信息子层及全连接子层,可保证句子翻译的流畅性。在实验测试中,所提算法的BLEU值与其他算法相比提升了2.7;而在专业语料翻译测试中,相较于网络翻译,该算法的准确性和流畅度均更优,由此表明其性能较好,具有一定的工程应用价值。

融合蚁群算法框架下区域资源的动态调度模型

针对目前电力作业人力资源调度主要依赖于人工经验的现状,文中提出了基于改进蚁群算法的区域资源动态调度模型。该模型以花费总时间与总成本最小为优化目标,考虑了任务的资源需求、先后顺序等方面的约束条件。同时,结合区域资源动态调度模型的特性,对传统蚁群算法进行了改进设计,提出了优化的编码解码方法、蚁群动态更新机制及2-opt局部搜索方法等策略。算例分析结果表明,所提改进蚁群算法相比于传统蚁群算法具有更快的收敛速度和更高的计算准确度。在实际电力作业调度中,对比传统蚁群算法,所设计模型能够减少总时间约12%,降低总成本约10%。

气象应用业务融入气象大数据云平台的设计

针对现有气象应用不能直接融入气象大数据平台的现状,该文采用“云+端”融入的方法,对气象应用的数据存储、产品加工、业务监控、应用接口以及应用端进行改造设计,使现有气象应用业务能够快速接入气象大数据云平台。该设计在湖北气象业务进行应用,避免了因气象业务智能化建设而造成的重复建设和资源浪费,有利于推动气象业务智能化发展,为今后气象应用改造提供了参考。

基于免疫Agent的电力电缆线路故障检测系统

为区别故障信号、非故障信号,实现对电缆线路故障的准确检测,设计了基于免疫Agent的电力电缆线路故障检测系统。利用前端检测电路为故障分析模块、测距方式切换模块提供电量传输信号,完成系统前端检测装置的连接。按照免疫Agent检测原理提取电力电缆线路故障信号的特征,联合已获取信号对象,求解检测插值指标的具体数值。结合各级硬件设备结构,完成系统设计。实验结果表明,该系统可同时检测波频为10~20 Hz、40~50 Hz、60~70 Hz的故障信号与波频为20~30 Hz、30~40 Hz、50~60 Hz的非故障信号,可以在精准辨别故障与非故障信号的同时,实现对电力电缆线路故障的准确检测。

基于.NET技术的大学生就业信息智能交互平台设计

为帮助大学生顺利就业,提高就业过程中大学生与求职企业的交互程度,本文引进.NET技术,以某试点大学为例,进行大学生就业信息智能交互平台设计的设计与开发。将Syslog Server服务器作为大学生就业信息智能交互平台中的主要硬件设备;在服务器的支撑下开发数据库,建立高校大学生就业信息库;引进.NET技术,进行就业信息智能交互设计与优化。对比试验结果表明,该方法在为大学生提供更全面、个性化就业信息的同时,可在求职、就业过程中与大学生进行频繁交互,辅助大学生快速、顺利就业。

预警机装备形态演变的新特征

自1945年投入使用以来,预警机装备经过近80年的发展,其在作战体系和杀伤链构建中,经历了从低空补忙雷达向空中C2节点的转变。现今,一方面,有人预警机的核心节点作用愈发凸显,主要担负空战场管理任务;另一方面,无人化预警机形态正在加速出现,重点发挥预警探测而不是指挥控制作用,作为有人预警机的重要补充。在产品形态上,未来的预警机将具备敏捷性、协同性以及自主性等重要特征。

基于改进BiLSTM的电力工程数据智能分析算法设计

针对目前电力工程费用计算复杂、时间成本较高且准确性低的问题,文中开展了基于改进BiLSTM的电力工程数据智能分析算法设计研究。从技术、工程量和费用三个维度构建了电力工程数据智能分析指标体系,进而提出了一种基于BiLSTM与Attention联合模型的电力工程费用预测算法。该算法将电力工程数据作为BiLSTM的模型输入,并采用Attention机制提高了对重要数据的关注程度。通过引入数据指标与电力工程费用的自动关联分析技术,实现了对电力工程费用的精准预测。仿真算例分析结果表明,与LSTM及BiLSTM算法相比,所提算法具有更高的预测准确性,平均预测误差小于5%。

高比能二次锂电池电极材料的储能系统配电网运行建模与仿真研究

对于包含储能系统的配电网运行建模与仿真,传统方法由于缺少对储能系统变量增补约束,导致建模后储能系统的电热转换效率较低。为此,提出高比能二次锂电池电极材料的储能系统配电网运行建模与仿真研究。依据储能系统在配电网中的运行特性,建立储能系统等效电路,并以高比能二次锂电池电极材料的储能系统的经济性指标构建电网运行模型,同时对其加以变量增补约束,以动态描述配电网的运行过程。实例应用结果显示,所提方法能够有效提高储能系统的电热转换效率,建模结果更加可靠。

基于改进A*算法的机器人路径规划与避障技术

移动机器人在作业过程中内存消耗大、行进路径不平滑且极易与障碍物发生碰撞,而传统的A*算法无法较好地解决此类问题。针对上述情况,文中通过考虑栅格点精度处理、关键点选取及转折点平滑处理等多种因素,并结合传统的A*算法提出了一种新的移动机器人路径规划与避障方法。在相同测试场地下的仿真实验结果表明,与传统A*算法相比,当α取0.75时,文中算法的路径长度降低了1.80%,机器人的转折数量减少了40%,运动时间则下降了10.78%。由此可知,考虑多种因素的路径规划方法所得到的路径较短且距离障碍物较远,同时转折点数量显著减少,路径也更为平滑。

复杂环境下基于视觉/惯性的单兵自主定位性能评估

针对在卫星信号拒止等复杂环境下单兵自主定位精度低的问题,提出基于视觉/惯性测量单元(IMU)的单兵自主定位技术。将高效的IMU初始化方法融合到ORB-SLAM3算法并应用于单兵自主定位技术中,评估了单兵实时运动整体定位精度,重点分析了改进ORB-SLAM3算法在单目/IMU、双目/IMU下的定位精度准确性和鲁棒性。实验表明:在复杂树林环境下,单兵在基于视觉/IMU自主定位时,改进算法的IMU初始化时间最少提高了10 s,双目/IMU的估计轨迹曲线更加吻合实际运动轨迹曲线。在绝对轨迹误差的各项评估指标中,双目/IMU比单目/IMU的均方根误差提高了24.67%,而且定位精度和鲁棒性都要优于单目/IMU,为城市巷战中单兵自主高精度定位的实现提供了一种切实可行的思路和举措。

注意力密集连接网络的早期AD脑形态学表征与分类

针对阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)这种神经退行性疾病早期阶段难以被及时发现,无法进行诊断与干预的问题,提出基于注意力密集连接网络的早期AD脑形态学特征提取与分类方法。采用密集连接网络为主干架构、多视角三维图像信息作为网络输入的设计策略,引入注意力机制使得网络能够捕获对AD分类具有重要贡献的脑区。实验结果表明,提出算法对认知正常(cognitively normal,CN)与轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)、MCI与AD、CN与AD的分类正确率依次达到了98.37%、97.63%、98.60%,在AD分类领域处于较高水平。此外,通过对注意力机制得到的注意力图进行分析,可发现AD患者脑形态学演变轨迹,由CN转化为MCI涉及皮层下结构的脑形态学异常改变,再转化为AD则进一步涉及皮层结构的脑形态学异常改变。

数字化网格语音平台的研究与应用

为助力数字化网格等典型场景落地,推进营销数字化转型,打造了能源互联网营销服务系统。随着营销服务系统业务的发展,利用移动掌机与用电户沟通的语音通话需求量逐步增大,文章采用人工智能(artificial intelligence,AI)、自动呼叫分配、智能路由等技术搭建了一套集灵活部署、覆盖需求、智能服务、易于集成等特色的数字化网格语音平台,满足现场作业人员的通话需求和移动办公的需要,实现客户信息反馈和客户的及时跟踪。

基于用户画像的暖通空调智能调控

目前,建筑物中的暖通中央空调系统基本上是根据行业准则设置的,然而,多项研究表明,由于用户的偏好、姿态和需求各异,这种传统做法不太可能满足大多数用户的热量需求。为了更精准地满足用户热量需求,使得基于用户行为模式来针对性提高热舒适性成为可能。文中采用深度强化学习的方法实现智能化暖通空调智能送风策略,该策略能够根据环境和用户行为模式动态地确定最佳暖通空调设置(温度设置和送风设置),从而极大提高用户的热舒适度,同时,实验结果还表明该智能调控策略相比传统固定值控制策略具有一定的节能效果。