微配网多端柔性多状态开关载荷负荷控制系统

微配网多端柔性多状态开关具有多端灵活多态切换等特性,该特性造成载荷负荷具有不确定性和随机性,易出现负荷不均衡情况。为此,设计双层嵌套负荷均衡控制系统。设计多状态开关载荷主控子系统模块,在开关载荷负荷控制微处理单元,控制接收外部发送命令。通过负荷控制多端通信接口,实现多端接入通道的多源数据传输。构建供区层和馈线层的双层嵌套加权最小目标函数,充分考虑开关两端等效损耗约束目标函数,避免损耗影响系统控制效率。设计双层负荷动态分配方案,使得开关载荷负荷达到均衡状态。由系统应用仿真结果可知,该系统控制核心三维坐标为(2,6,200),能够达到相对理想的控制目标。

微磁检测技术在Cr12MoV钢和3Cr13钢屈服/抗拉强度检测中的应用

利用微磁无损检测方法对Cr12MoV钢和3Cr13钢的屈服强度(R_(p0.2))和抗拉强度(R_(m))进行无损定量预测。首先,采用先淬火后回火的工艺改变材料的拉伸力学性能,得到不同屈服/抗拉强度的拉伸试样;其次,对2种材料先后进行微磁特征参量测试和屈服/抗拉强度的测定;然后,分别利用格拉布斯(Grabbs)准则和ReliefF特征筛选方法,剔除系统误差并得到对强度指标敏感的微磁特征参量;最后,通过神经网络模型寻优,构建BP神经网络预测模型,实现Cr12MoV钢和3Cr13钢屈服强度和抗拉强度定量预测。研究结果表明:微磁检测方法可以对Cr12MoV钢和3Cr13钢屈服强度和抗拉强度进行无损定量预测,模型得到的屈服强度和抗拉强度预测平均误差分别小于3%和5%。提出的研究方法和结论可为铁磁性材料屈服强度和抗拉强度的微磁无损检测提供参考。

考虑需求响应和共享储能的微网联盟两阶段优化调度

随着共享储能的推广,能源信息的流动与共享得到进一步发展,为促进能源管理和提升利用效率,提出一种基于共享储能和需求响应的微网联盟两阶段优化调度策略。首先,建立多微网联盟-共享储能系统运行框架,并基于综合贡献度对微网利益分配过程进行建模;其次,建立两阶段优化调度模型,第一阶段以多微网联盟-共享储能系统净收益最大为目标,第二阶段考虑用户的需求响应,求解耗能用户的最低购能费用;再次,利用求解器对两阶段模型分别进行求解,得到多微网系统的分时能源价格、各微网设备的运行状态、需求响应后负荷和各微网利益;最后,设置4个方案作为算例,验证所提优化策略在提高各微网收益和激励用户需求响应的有效性。

YASA轴向磁通永磁电机定子槽漏感计算

定子槽漏感是定子无轭模块化(yokeless and segmented,YASA)轴向磁通永磁电机电感的主要分量,会降低电机的功率因数和最大输出转矩。该文提出定子槽内微小单元磁场能量法计算YASA电机的定子槽漏感,通过建立计及铁心饱和影响的二维等效磁网络模型准确计算槽内微小单元储存的磁场能量,进而计算定子槽漏感。基于所提出的方法,进一步研究定子结构参数以及极槽配合对YASA电机定子槽漏感的影响规律。有限元仿真和实验结果表明,该文所提出的YASA电机定子槽漏感计算方法的可行性和准确性。

微观地块服务设施可达性评价及路网优化影响分析

针对现有的服务设施可达性评价方法分析尺度大、数据精度低且无法依赖网络地图应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)评价路网规划方案等问题,提出一种可用于规划方案评价的微观地块综合服务设施可达性评价方法.依据土地利用性质将研究区域划分为565个微观地块,利用实际居住建筑物空间分布测算各地块的人口分布;基于实际路网构建地铁-公交加权复合网络模型和小汽车网络模型,并设计通行时间的计算方法;利用改进潜力模型精确地计算各地块的医疗、教育、就业、商业和文化休闲5类设施的可达性,加权得到综合可达性.此外,考虑路网规划方案对交通网络的更新,以评价规划方案对可达性的具体影响.研究结果表明:可达性与服务设施及交通网络的空间分布呈现强相关性,公共交通网络的合理布局可有效缓解由服务设施和路网差异引起可达性分布差异;优化路网能有效提高可达性水平,但这种改善效果在不同区域间存在差异,设施密度较高的区域提高幅度较大.此评价方法可以为城市各类公共服务设施的合理配置、交通网络的规划与优化,以及社会公平性的增强提供新的视角和工具.

基于改进卷积神经网络的心理状态预警技术

针对传统问卷法难以真实反映被调查者心理状态的问题,基于光流法和卷积神经网络提出了一种微表情判断方法,并将其作为心理状态预警技术的核心模块。对于数据集中人脸数据离散的问题,该方法采用人眼权重法对图像进行预处理,且通过金字塔光流算法提取预处理图像序列的光流特征,再利用三维卷积神经网络对该特征加以训练。与传统算法相比,所提方法在减少模型训练参数与运算时间的同时还具有更优的学习能力。实验测试结果表明,该算法在CASME数据集上的微表情识别准确率为89.2%,F1值为0.6751,均优于其他对比方法。由此证明,该算法可实现对人脸微表情的准确识别,进而为学生心理状态预警提供客观的数据支撑。

考虑产消者响应与不确定性的微能网双层混合博弈优化

随着分布式能源的发展,传统用户具备发电能力而成为产消者(production and consumption users,PCU)的趋势愈演愈烈,该文主要研究了同一微能网下大量产消者的协同运行问题。电价不确定性和产消者响应给微能网协同不同利益主体的PCU之间的调度带来困难。在此背景下提出考虑产消者响应与电价不确定性的微能网与产消者混合博弈优化策略。首先,构建产消者响应模型和电价不确定性模型,引入效用函数来描述PCU的满意程度,采用鲁棒优化和机会约束方法描述电价的不确定性与新能源出力的不确定性。其次,构建混合博弈模型,即上层微能网运营商(integrated energy operator,IEO)与下层PCU之间的主从博弈模型和下层PCU联盟之间的合作博弈模型。上层IEO作为主从博弈的领导者以运行成本最小化为目标,通过为产消者制定电价、热价引导产消者的用能需求;下层产消者作为跟随者,以效益最大为目标通过合作方式对IEO的决策进行产消者响应。PCU之间的合作博弈以纳什议价的方式进行,将PCU模型等效为联盟收益最大化和合作分配两个子问题。基于KKT条件利用Big-M法和Mc Cormick包络法将双层问题转换为单层混合整数线性规划问题求解主从博弈,结合交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)求解下层合作博弈。结果表明,该文所提策略有效协调了微能网与PCU的调度并保证了PCU合作联盟的公平性。

多站融合的微能源系统站 网协同布局

为了促进资源的共享,提高能源利用率,建立了双层站网优化布局模型,对多站融合的微能源系统的融合站数量、位置、设备容量配置,以及管线分布进行了协同规划。上层模型采用最小生成树和谱聚类求解,解决了融合站数量、位置和管线分布问题;下层模型采用提出的改进的粒子群优化算法,解决了设备容量配置问题。通过对规划区域进行算例仿真,得出了系统站网协同布局的优化结果,验证了所提模型和算法的可行性与合理性。

基于微服务和物联网的配电网智能计量架构

为实现电力系统向智能电网模式的演进,依赖于配电网(DN)的自动化,需要新的基础设施、技术和应用。提出一种基于微服务和物联网(IoT)的配电网自动化的智能计量设施,支持各种有助于实现配电网自动化和管理的服务。首先,在测量基础设施中对特定硬件、设备和底层协议进行抽线;然后,利用消息队列遥测传输(MQTT)作为以事件为导向的发布/订阅协议来实现,同时支持发布/订阅和请求/响应机制来实现;最后,使用以大数据为导向的可群集软件模块来实现可扩展性。分布式状态估计(SE)和网络拓扑重构算法验证了智能计量设施支持交互和协同操作。

云边环境下微服务通信网络入侵行为识别方法

通信网络入侵行为具有多样性,难以保障入侵行为的识别效果,因此提出一种云边环境下微服务通信网络入侵行为识别方法。引入非线性变换函数,对微服务通信网络入侵行为的特征进行半监督学习,通过将原始入侵行为映射到高维空间,获取正常运行状态下特征向量的参数。在构建以改进降噪自编码网络为基础的网络入侵行为识别模型的过程中,引入注意力机制,根据网络状态数据的重构误差与所设定的网络入侵行为特征阈值之间的差异,判断具体的入侵行为。根据测试结果,该方法能够准确识别出不同类型的入侵攻击。

基于氢储能的偏远地区零碳微能网构建及运行策略研究

针对绿色能源富集的偏远地区外部供能代价大、内部绿色微电源可靠性低、柴油发电机作为后备电源成本较高等问题,文章提出了离网型储氢供能场景下基于氢储能的微能网设计。根据可再生能源富集偏远地区能源时空分布特性,提出了基于氢储能的零碳微能网构建框架,构建了绿色能源富集区建设氢能零碳微能网的资源禀赋约束及微能网运行约束,制定了能源富裕及短缺期微能网运行策略,并对云南省某村镇案例进行仿真。结果表明,文章构建的微能网运行策略能有效消除区域绿色微电源出力不稳定以及季节性短缺对供电系统可靠性的影响,减轻区域热负荷负担。研究成果可为偏远地区、海岛等绿色能源富集区域的用能改善及降碳提供参考。

基于微多普勒角点特征与Non-Local机制的穿墙雷达人体步态异常终止行为辨识技术

穿墙雷达能够穿透建筑物墙体,实现室内人体目标探测。利用深度学习提取不同肢节点的微多普勒特征,可以有效辨识障碍物后的人体行为。但是,当生成训练、验证集与生成测试集的受试者不同时,基于深度学习的行为识别方法测试准确率相对验证准确率往往较低,泛化能力较差。因此,该文提出一种基于微多普勒角点特征与Non-Local机制的穿墙雷达人体步态异常终止行为辨识技术。该方法利用Harris与Moravec检测器提取雷达图像上的角点特征,建立角点特征数据集;利用多链路并行卷积和Non-Local机制构建全局上下文信息提取网络,学习图像像素的全局分布特征;将全局上下文信息提取网络重复堆叠4次得到角点语义特征图,经多层感知机输出行为预测概率。仿真和实测结果表明,所提方法可以有效识别室内人体步行过程中存在的坐卧、跌倒等突发步态异常终止行为,在提升识别准确率、鲁棒性的前提下,有效控制泛化精度误差不超过6.4%。

面向公路交通的光水互补自洽微网系统规划模型

自2020年9月中国提出“碳达峰·碳中和”目标后,公路交通领域绿色转型发展成为亟待解决的重点任务。利用高速公路沿线清洁能源建立自洽微网系统,发展交通与能源一体化已成为减少碳排放、完成交通用能清洁化的必由之路。结合我国西部偏远地区公路交通系统难以接入大电网且光水资源丰富的特点,本文以偏远地区的独立交通微网为研究对象,研究了基于小水电的光水互补系统架构,并建立了基于该架构的公路交通光水互补自洽微网系统规划模型。提出了小水电为主导、光伏为辅助的光水互补系统控制运行策略;以系统经济性和供电稳定性最优为优化目标,采用粒子群优化算法进行了典型算例优化求解与研究方案对比分析,形成了面向公路交通的光水互补自洽微网系统规划推荐方案。研究结果表明:在光水互补方案中,系统的稳定供电率可以达到99.64%,相较于单一光伏电站供给方案,其综合年成本降低43.05万元,系统缺电率降低2.5%;相较于单一小水电站供给方案,其综合年成本仅增加1.53万元,而系统缺电率降低1.59%,验证了提出的光水互补自洽微网系统规划模型的有效性,为后续相关工程实践提供了参考借鉴。

基于社会网络分析的城中村公共空间“微改造”研究——以广州园夏村为例

在我国城镇化由高速发展转为高质量发展的背景下,城中村的全面更新已经成为城市建设的迫切需求。将城中村公共空间作为研究对象,采用“社会网络分析”方法,探讨如何将城中村公共空间与城中村居民日常活动结合起来,更加全面地了解城中村居民的实际需求,通过“微改造”的方式来改善城中村居民的生活环境。以广州市园夏村为例,在实地调研的基础上采集人群活动数据,运用社会网络分析方法,借助社会网络分析软件Ucinet及可视化插件Netdraw对城中村公共空间网络进行分析,建构城中村公共空间网络模型,研究公共空间网络和公共生活网络、空间与活动网络匹配度。从而明确存在问题,由此提出针对园夏村公共空间的“微改造”策略,为激活城中村公共空间提供新的思路。

基于网络资源的翻转课堂在外科手术学教学中的应用探讨

目的探讨基于网络资源的翻转课堂资源建设在外科手术学教学中的应用效果。方法选择2020年3月—2022年7月甘肃中医药大学临床医学本科2016级、2017级全科医学班的164名学生为研究对象。将2016级设为对照组,共90名;2017级设为试验组,共74名。对照组采用传统以课堂训练为主的教学法,试验组采用基于网络资源的翻转课堂。课程结束后,比较两组学生实践操作评分和教学效果评价。结果试验组6个单项方面评分、毕业客观结构化临床技能考核(objective structured clinical examination,OSCE)外科部分成绩及体现人文关怀、团队合作、无菌观念、爱伤意识等素质方面的综合得分均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。93.24%(69/74)的学生认为“翻转课堂教学法”有利于自主学习能力的培养,95.95%(71/74)的学生认为有利于提高临床思维能力,90.54%(67/74)的学生认为有利于提高表达和创新能力,提高自信心。结论基于网络资源的翻转课堂在外科手术学教学中的应用有助于提高医学生的操作技能,提高教学效果,体现“以学生为中心”的教学理念,教学实施方便、可行、效果较好。

水美乡村建设中的小微水网、河流廊道与自然景观

农村水系是乡村自然生态系统核心组成部分。近年来,国家和地方高度重视水美乡村建设工作,农村水系连通及综合治理的相关工作正在大力推进。现已开展的治理工作在改善和恢复天然河流的自然属性、恢复河湖多样性水文地貌条件、引导河湖生态系统自修复等方面还存在欠缺。鉴于此,本文基于恢复区域水生态功能,塑造河流自然结构的理念,围绕水美乡村建设中的小微水网、河流廊道与自然景观建设,总结梳理了相应的技术。其中,小微水网构建包括水网连通性评价及水系布局优化,河流廊道近自然化生态修复包括廊道空间—平面形态—生态节点—栖息地改善,最后通过自然景观营造提升,形成生态健康、自然美观、承载乡愁的农村水系特征,提升农村地区水系生态系统质量和稳定性。

基于改进Faster RCNN的微操作空间目标检测算法

将Faster RCNN引入微操作系统的目标检测之中。针对微操作空间下待检测目标存在尺度变化和在显微镜放大倍数较小时,待检测目标尺度过小、特征不明显的问题,提出了一种基于改进Faster RCNN的微操作空间目标检测算法。使用在图像分类任务中性能优越的深度残差网络提取图像的特征。引入递归特征金字塔网络,对特征进行融合。改进区域建议网络的采样策略,对损失函数进行优化。实验结果表明:这种改进的Faster RCNN算法能有效解决由于目标尺度变化和目标尺度过小带来的问题。相比通用的目标检测算法,该算法的准确度更高,速度更快,具有实际应用价值。

“微时代”背景下《计算机网络》微课程建设

随着移动互联网的普及和智能终端设备的发展,“微时代”已到来。在这个时代背景下,信息传播速度更快,获取信息的渠道更多样化,这对于教育领域提出新的挑战和机遇。为满足现代学生的学习需求,教师需对传统的教学方式进行改革和创新。基于此,文章将从以下几方面出发,详细阐述“微时代”背景下《计算机网络》微课程建设策略,以期能为相关教育工作者提供一些有效的参考。

基于集成正交实验与CNN方法的微细电火花微孔加工精度

针对改善微细电火花微孔加工精度问题,提出一种集成正交试验与卷积神经网络的方法。首先,利用正交试验研究进给速度、主轴转速、脉冲占空比和脉冲频率4个因素对微细电火花加工H62黄铜微孔入口过切(En-OV)、出口过切(ExOV)和锥度(TA)的影响规律及其最优加工工艺参数。然后,采用基于PyTorch框架的卷积神经网络对试验结果进行预测。结果表明:对于微孔加工入口过切,各因素按影响程度由高到低依次为脉冲占空比、脉冲频率、进给速度和主轴转速;对于微孔加工出口过切,各因素按影响程度由高到低依次为进给速度、主轴转速、脉冲占空比和脉冲频率;对于微孔加工锥度,各因素按影响程度由高到低依次为进给速度、脉冲占空比、主轴转速和脉冲频率。综合考虑并分析各因素之间关系,通过验证实验得到微孔加工精度最优组合参数:进给速度为0.02mm/s、主轴转速为1000r/min、脉冲占空比为60%、脉冲频率为3000Hz。微孔加工入口过切、出口过切和锥度的预测值与试验真实值吻合程度较高,两者相对误差均小于12%。基于PyTorch框架的卷积神经网络(CNN)具有较高的预测准确性,满足实际生产加工需求,为微细电火花微孔加工精度预测研究提供了新方法,也为实际生产加工指导提供了依据。

基于深度学习和多域决策融合的轴承故障智能诊断技术

鉴于滚动轴承振动信号的不平稳性及单一信息域特征的局限性在一定程度上增加了故障诊断难度,提出一种基于深度学习和多域决策融合的轴承故障诊断技术。采用S变换和递归图变换技术将振动信号从一维时域扩展至二维时频域和空间域;为使诊断模型适应故障数据稀缺的现状,构建泛化性和自适应性较好的微型卷积神经网络,学习提取信号的多域特征,并使网络参数低至6个数量级,可实现快速训练和故障诊断;最后引入D-S证据理论对单域诊断结果进行融合。所提方法对凯斯西储大学数据集的9类轴承故障的平均诊断准确率达到99.84%。