基于5G通信的电力输电线故障目标检测方法

本文提出了一种基于5G通信的电力输电线故障目标检测方法,通过构建超密集网络增强信号覆盖,利用5G核心网实现低时延高可靠通信。该设计采用长短时记忆单元优化数据处理,利用边缘智能降低数据传输延迟,采用波束成形技术实现精确信号覆盖,并用混合自动重传请求机制增强通信可靠性。实验结果表明,该方法在数据传输延迟、信号丢包率、检测准确率和网络覆盖率等方面表现优异,显著提升了故障检测的实时性和准确性。

基于PLC与5G技术的电流计量设备异常自动化监测方法

为稳定用户用电过程中出现的电压、明确电流失流情况,降低安全事故的发生概率,提出基于PLC(Programmable Logic Controller)与5G技术的电流计量设备异常自动化监测方法。采用5G技术物联跟踪技术采集电力用户负荷数据,基于负荷曲线提取电流异常特征;应用PLC技术分析用电三相不平衡的影响,计算实际功率、相电压与相电流,评估异常用电结果,自动驱动电流计量设备执行监测任务,完成电流计量设备异常的自动化监测。实例测试结果证明,所提方法监测的电压越限、电压断相、电流失流与人工方法监测的结果吻合度较高,自动化监测精度得到保证。

一种适用于5G行业专网的无线网络规划方法

本文提出了一种适用于5G行业专网无线网络规划方法,该方法首先形成行业用户的业务需求,基于基站能力配置实现业务需求和网络各项业务指标及网络技术能力的关联映射。对5G无线专网所需采用的组网方案、设备形态和各项关键技术进行分析,完成规划方案。

基于贝叶斯优化LightGBM算法的主动式搜索时间调整方法

针对5G配电终端延迟波动较大导致保护闭锁的问题,提出一种基于贝叶斯优化LightGBM算法的主动式搜索时间调整方法。该方法以无线通信终端延迟波动历史数据以及温度、日期时间等特征变量为输入,对延迟进行预测并动态调整设备参数。首先,对原始特征变量进行特征工程预处理,然后同历史延迟数据一并通过LightGBM算法进行数据的拟合,在训练过程中引入贝叶斯优化算法进行参数寻优,并利用最终加权组合,结合终端实时监测延迟进行预测值的调整,最终实现5G终端延迟的高精度预测。以河北南网某5G配网试点的数据进行训练与验证,结果表明所提方法能有效实现延迟预测,较随机森林回归,XGBoost等算法有更高的预测精度。

一种考虑g敏感性的MIMU系统级标定方法研究

针对微机械惯性测量单元(micro-electro-mechanical-system inertial measurement unit,MIMU)中存在陀螺漂移的g敏感性以及因漂移误差大而无法进行自主方位对准问题,建立了MIMU系统级标定Kalman滤波状态空间模型,考虑g敏感性误差状态的影响,在量测方程中加入方位失准角变化率以增强g敏感性的状态估计可观性;直接采用外输入粗略初始方位角进行导航解算,降低地球自转角速度的影响,提高陀螺漂移估计精度。设计了一套完整的系统级标定转位编排方案,陀螺标定和加速度计标定相互依赖,共同协作完成MIMU系统级标定,能够有效分离出所有30个标定参数,利用某型号弹载MIMU进行了实物标定试验验证,分别用标定前后数据进行导航解算,对比导航结算结果发现标定后的3个方向的导航速度都降低了,加速度计的刻度因数和零偏标定精度更高。特别在MIMU存在多轴大角度转动情况下,近10 min内达到优于30 m/s的导航速度精度,验证了系统级标定具有较高的精度。

PDA-8G设备无法正常启动故障原因及解决方法

海上油气平台在导管架安装时,尤其对于浮托平台,由于导管架跨度较大,土层差异大,需要在打桩时对钢桩进行打桩动态监测,用以计算钢桩最后的承载力,本文通过介绍在某项目打桩动态监测信号采集测试时,打桩动态监测分析仪器PDA-8G设备无法正常启动的故障现象以及解决方法,解决了PDA-8G设备无法正常启动的故障现象,顺利完成打桩数据采集工作。

计及5G基站及需求响应的综合能源系统日前优化调度

5G基站的大量接入为综合能源系统(IES)的低碳化发展注入了新的活力,通过激励5G基站参与需求响应并将其纳入IES的调度框架,可以有效促进IES的节能减排,并提高IES整体的经济效益。据此,提出了一种考虑5G基站低碳赋能的IES日前调度模型。首先,分析了5G基站内部的基本结构及主要能耗,构建了5G基站与IES系统的灵活互动模型;其次,构建了基于弹性矩阵的价格型需求响应模型以及基于电能-热能相互转换的替代型需求响应模型,并以调度成本最低为目标函数构建了IES日前调度模型;与此同时,针对可再生能源出力的不确定性,采用信息间隙决策理论对其进行处理,进一步构建了IES风险规避鲁棒模型。最后,以某IES系统为例,通过多种典型运行场景验证了所构模型以及所提算法的有效性。

基于通信负载站间迁移的配电网与5G基站日前互动运行方法

当前,将5G基站作为灵活性资源参与电网互动的研究多关注于5G基站储能资源的利用,忽视了5G基站通信负载的调节潜力。为此,提出了一种基于通信负载站间迁移的配电网运营商(DNO)与移动网络运营商(MNO)日前互动运行方法。首先,构建了DNO-MNO双层互动运行优化模型,其中,DNO是综合考虑系统网损成本与5G基站激励成本的激励策略,并以系统N-1安全运行准则为约束,以系统总运行成本最低为目标;MNO综合考虑5G基站功耗成本与电网需求响应收益,并以5G基站净运行成本最低为目标制定5G基站功率运行方案。其次,针对下层MNO 5G基站调度模型存在非凸、非线性约束难以解析求解的问题,提出了一种基于可行域迭代的算法以实现对模型的精确求解。再次,提出了基于精英遗传算法的DNO内嵌MNO双层互动模型求解算法。最后,通过算例验证了文中所提方法的有效性和实用性。

建立检测猕猴三磷酸腺苷结合盒转运蛋白G2的mRNA相对表达水平的RT-qPCR方法

目的本研究旨在建立一种实时荧光定量PCR方法,用于检测猕猴三磷酸腺苷结合盒转运蛋白G2(adenosine triphosphate-binding cassette transporter protein G2,ABCG2)mRNA的基因转录水平。方法使用NCBI上GenBank数据库猕猴(Macaca mulatta)的ABCG2核苷酸序列号NM_001032919.1及内参GAPDH核苷酸序列号NM_001195426.1,借助Primer premier 5.0软件设计PCR引物。提取猕猴新鲜肾组织的总RNA,并反转录合成cDNA。接着,利用PCR引物进行实时荧光定量PCR扩增,并根据反应体系中荧光的变化情况定量分析ABCG2的mRNA相对表达水平。结果PCR产物测序结果显示,扩增的ABCG2和GAPDH核苷酸序列与NCBI上猕猴的序列同源性分别为90.91%和91.14%。ABCG2和GAPDH的扩增效率均达到80%~120%,实时荧光定量PCR标准曲线的熔解曲线为单峰,R2接近1。结论本研究建立的检测猕猴ABCG2 mRNA实时荧光定量检测方法,为研究高尿酸血症的发病机制以及新药开发奠定基础。

基于智慧教室+SimMan 3G模型人中医临床技能教学方法

中医临床技能教学是新时代高层次中医药人才培养的重要环节。以中医临床医生岗位胜任力为导向,以培养应用型医学人才为目标,践行“以学生为本”的教育理念,通过创新教学方法、丰富教学内容、提升教学效率以实现临床技能教育教学改革。此文以综合急救虚拟仿真实训教学为例,探讨“智慧教室+SimMan 3G模型人”的中医临床技能教学方法的优势效果。

考虑5G基站备用储能优化调控的配电网重构双层优化方法

5G基站建设数量激增带来的大量负荷影响了配电网的运行经济性,但基站备用储能在保证可靠性的动态备电前提下能够参与削峰填谷,如何利用配电网重构和储能调控提高双方运行经济性亟待研究。该文首先分析了5G基站备用储能的调控潜力,建立了基站储能可调控容量模型。针对配电网不同拓扑结构的节点可靠性,利用序贯蒙特卡洛法进行评估,提出了考虑节点可靠性的基站储能备电时长确定方法。在此基础上,构造了考虑5G基站备用储能优化调控的配电网重构双层优化模型。通过算例说明,该文提出的重构模型考虑了基站备用储能削峰填谷,使配电网运行经济性更高;重构提高了节点的可靠性,使基站储能拥有更大的调控空间,有效地降低了基站运行成本,实现了双方的互利共赢。

5G场景下基于风险敏感的动态资源调度方法

针对超可靠低延迟通信(uRLLC)和增强型移动宽带(eMBB)动态复用场景中的资源切片问题,eMBB服务专注于高数据速率,而uRLLC在延迟和可靠性方面具有严格要求。鉴于此,资源切片问题被表述为一个eMBB/uRLLC联合资源分配优化问题,其目的是考虑eMBB数据速率的方差以减少立即调度的uRLLC流量对eMBB可靠性的影响。提出一种基于风险敏感的公式为传入的uRLLC流量分配资源,同时最大限度地降低eMBB传输风险,确保uRLLC的传输可靠性,并将优化问题分解为3个子问题,然后将非凸的子问题转换为凸优化问题以获得资源分配的近似解。仿真结果表明,该传输方案在为传入的uRLLC流量分配资源的同时,保证了eMBB和uRLLC业务的传输可靠性。

面向V2G调度的可信联邦学习方法

车网互动(vehicle to grid,V2G)技术利用调度模型生成的决策调度电动汽车(electric vehicle,EV)有序参与电网管理,可实现高效削峰填谷,采用联邦学习方式可以在充电站不愿共享原始数据的条件下完成调度模型训练,因此选定符合多方利益的训练标签和保证模型参数聚合结果的正确性对于V2G调度决策至关重要。为此,提出一种面向V2G调度的可信联邦学习方法。首先,构建V2G实时调度模型可信联邦学习架构,其包括标签生成模块、可验证联邦学习模块和实时调度模块3个部分;然后,综合考虑EV用户、运营商及电网侧负荷波动,提出一个计及电网多方主体利益的实时调度标签数据生成模型,并设计调度模型标签的动态更新方法;其次,提出模型参数聚合的安全存证与验证方法,确保联邦学习模型参数聚合的正确性;最后,对3种充电时段类型EV占主导生成的标签数据和所提出验证方法的时间开销、存储开销和Gas开销进行分析。算例结果表明,所提出的标签模型展示了EV用户、运营商以及电网侧负荷波动的最优值特征,构建聚合树的时间开销达到毫秒级,相比于传统验证方式,聚合验证智能合约的Gas开销显著降低。因此,所提出的可信联邦学习方法与电网中多方主体利益一致,并具有较好的性能。

SimMan3G情景模拟教学方法在住院医师规范化培训中的应用

目的:探讨SimMan3G模拟教学方法对提升规范化培训住院医师危机资源管理(CRM)能力的效果。方法:采用整群抽样法,选取2022年1—10月在云南省第一人民医院麻醉科进行规范化培训且报名过敏性休克课程的24名住院医师纳入本研究,采用随机数字表法将其分为麻醉SimMan3G情景模拟教学组(M1组)和麻醉传统教学组(M2组),每组12名;同时,采用整群抽样法,选取同年度在云南省第一人民医院急诊科、内科、外科进行规范化培训且报名过敏性休克SimMan3G情景模拟教学组(Z1组)和综合传统教学组(Z2组),每组48名。以术中过敏性休克为切入点,麻醉和综合SimMan3G情景模拟教学组(M1组和Z1组)采用SimMan3G情景模拟教学方法,麻醉和综合传统教学组(M2组和Z2组)采用传统教学方法。以问卷调查、非技能考核、理论及技能考核的方式来评价教学效果。结果:M1组学习兴趣、学习主动性、基础理论和技能、CRM、教学满意度方面的认可度评分均高于M2组,差异有统计学意义(P<0.05)。Z1组基础理论和技能、CRM方面的认可度评分均高于Z2组,差异有统计学意义(P<0.05)。M1组与Z1组对教学模式的认可度比较,差异无统计学意义(P>0.05)。M2组学习兴趣、学习主动性、CRM、教学满意度方面的认可度评分低于Z2组,差异有统计学意义(P<0.05)。M1组任务管理、团队协作评分高于M2,差异有统计学意义(P<0.05)。Z1组任务管理、团队协作、状况认证和决策能力评分高于Z2,差异有统计学意义(P<0.05)。M1组任务管理、团队协作评分高于M2,差异有统计学意义(P<0.05)。Z1组任务管理、团队协作、状况认证和决策能力评分高于Z2,差异有统计学意义(P<0.05)。M1组与Z1组非技能考核评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。M2组任务管理、团队协作评分高于Z2组,差异有统计学意义(P<0.05)。四组培训后理论及技能考试成绩比较,M1组技能考核成绩高于M2组,Z1组技能考核成绩高于Z2组,差异有统计学意义(P<0.05)。M1组与M2组、Z1组与Z2组理论考核成绩比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:SimMan3G情景模拟教学能显著提升规范化培训住院医师对临床危机的处理能力,有助于激发其学习兴趣、增强其学习主动性、提高学生参与度。

基于N和G蛋白的HeV抗体间接ELISA检测方法的建立

为了建立亨德拉病毒(HeV)抗体的间接ELISA检测方法,人工合成HeV的N和G基因,并将其分别连接到原核表达载体PET-30a,经IPTG诱导、变复性处理及纯化后获得表达蛋白,免疫健康马获得阳性血清,用矩阵法对蛋白包被浓度和一抗稀释倍数进行确定,优化包被时间、封闭剂以及孵育时间等技术参数,并对建立方法的灵敏性、特异性、重复性和准确性进行评估。经SDS-PAGE和Western blot验证,N和G两个蛋白均实现高效表达,间接ELISA方法中二者的最佳包被浓度分别为10μg/mL和8μg/mL,一抗血清的稀释倍数为1∶800,优化后的最佳反应条件为:N蛋白4℃包被过夜,5%脱脂奶粉37℃封闭2 h,一抗孵育时间30 min,二抗按1∶8000稀释后37℃作用60 min;G蛋白4℃包被过夜,2%BSA 37℃封闭2 h,一抗孵育时间80 min,二抗按1∶8000稀释后37℃作用80 min。结果表明,所建方法N蛋白的灵敏性大于1∶12800,G蛋白大于1∶6400,二者的临界值分别为0.235和0.267,特异性良好,批内、批间变异系数均小于10%,重复性良好,二者ROC曲线下面积分别为0.91和0.93,准确性高。试验结果可为海关、口岸以及出入境检验检疫等部门HeV临床血清学诊断提供技术支撑。

基于5G通信技术的多信道数字媒体信息快速采集方法

为提高对数字媒体信息的采集准确率,提出了基于5G通信技术的多信道数字媒体信息快速采集方法。首先,设计面向5G的资源分配体系,通过信息传输业务流分配最佳的数字媒体资源。计算数据流的虚拟带宽满足时延的要求,根据不同传输优先级调度待采集的数字媒体信息。然后,运用全双工的通信模式控制无线传感网络,获得同一时隙较多的并发传输链路数量,再分配信息采集信道,根据网络节点的初始状态计算节点传输能力,运用博弈论自主分配采集信道。最后,根据决策选择,占用最大效用值所在的采集信道,运用DOM树快速生成信息采集路径,再通过链接扩展生成新的规则来获取完整信息从而完成采集。实验结果表明,相比于传统方法,该方法的采集准确率更高。

g-C_(3)N_(4)基纳米复合材料的合成及电化学传感性能研究

石墨相氮化碳(g-C_(3)N_(4))是一种新型的半导体纳米材料,较高的比表面积、良好的稳定性赋予了其强吸附性和易于修饰等特点,有望用于解决电化学传感器所要求的低成本、快速检测、良好的灵敏度和优异的选择性等难题。本文对g-C_(3)N_(4)基纳米复合材料的合成方法及电化学传感性能进行了综述,在此基础上重点介绍了基于g-C_(3)N_(4)纳米复合材料的电化学传感器在食品、环境、生物医药检测等领域中的应用,并展望了开发复合材料传感器的重要性,以期为g-C_(3)N_(4)基纳米复合材料的合成及应用拓展提供参考。

一种基于5G+XR虚拟仿真的轨道交通课程虚拟教学资源应用效果的评价方法

结合5G网络的高速传输、低延迟特性与XR技术的沉浸式,为轨道交通课程带来变革与提升。为了更好地实现对轨道交通课程虚拟教学资源应用效果的评价,该文提出一种基于5G+XR虚拟仿真的轨道交通课程虚拟教学资源应用效果评价方法,并进行仿真实验。该方法是利用XR技术构建逼真场景,5G技术筛选优质资源,制定出合理的评价方法,计算初始权重。实验结果显示,该方法综合评价得分为94分,证明其可行性和有效性。

基于负荷准线的5G基站虚拟电厂优化控制方法

在新型电力系统中,亟待深度挖掘需求侧资源以提升系统灵活性和新能源消纳能力。在“新基建”背景下,5G基站作为一种新型需求侧资源正迅速发展。研究如何在保证基站备用需求的前提下,由铁塔公司组建含大规模5G基站的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)并常态化参与需求响应。首先,提出了考虑储能动态备用容量的5G基站运行可行域构建方法,建立了5G基站VPP的聚合模型。然后,建立了5G基站VPP响应负荷准线的日前优化模型,提出了适合对大规模5G基站进行协调控制的日内解聚合方法。最后,建立了含高比例新能源的区域电网仿真算例。仿真结果表明,聚合大规模基站参与准线型需求响应,可以显著降低5G基站的运行成本,同时提高电网的新能源消纳能力。

针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘方法

随着5G在全球范围内的广泛商用,5G网络安全问题广泛受到关注。针对5G核心网协议的自动化漏洞挖掘手段主要以黑盒模糊测试为主,但由于5G核心网协议设计复杂,黑盒模糊测试存在效率低、通用性差、拓展性不足等问题,不能有效检测到5G核心网协议安全漏洞。针对上述问题,深入了解5G核心网架构和重点接口协议的工作原理,总结在5G核心网场景下基于静态分析的自动化漏洞挖掘方法相较传统黑盒模糊测试方法的优势。对5G核心网的开源解决方案进行了源代码审计,发现在5G核心网协议实现中一类变量生命周期管理不当而导致的内存泄露安全问题,可导致5G核心网网元被拒绝服务攻击。基于此,提出了针对此类安全问题的通用漏洞模型,设计并实现了基于控制流和数据流混合分析的自动化漏洞挖掘方法。通过实验对该方法进行了有效性测试和效率评估,成功挖掘到了通用5G开源解决方案——Open5GS中的5个未公开安全漏洞,涵盖多个接口协议应用场景,获得了4个CVE编号。通过模拟环境,验证了该系列漏洞的影响范围广且利用条件低,充分证明了所提自动化漏洞挖掘方法的有效性,并向相关厂商进行了披露。