激光熔化沉积过程缺陷识别方法

激光熔化沉积加工过程中的缺陷萌生是制约激光熔化沉积技术发展的关键性问题.实现对缺陷的精确自动识别是提高激光熔化沉积技术应用水平的重要途径.提出了熔池瞬态特征提取算法,分析了熔池瞬态特征对沉积层熔合不良缺陷的影响关系,建立了熔池瞬态特征数据集.对主流识别算法进行了模型训练测试,获取了相对最优模型ResNet 34.为解决ResNet 34训练损失拟合效果差、计算速度慢的问题,结合传统卷积网络和LSTM(long short-term memory)网络,建立了训练和测试精度高且计算速度快的LRCN 64模型,测试准确率达95.8%,实现了对熔合不良缺陷的识别,为实现沉积件在线无损检测提供了技术支撑.

基于改进长短期记忆网络的电力系统暂态稳定评估方法研究

现代电力系统海量量测数据为电力系统暂态稳定评估提供可靠的数据基础,与此同时,数据信息挖掘成为研究焦点,暂态稳定分析中不平衡故障样本以及多特征电气量时间序列数据中所蕴藏的信息仍有待深入挖掘。为此,该文提出一种结合注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory network with attention,LSTMA)方法,用以深入挖掘暂态稳定评估样本中所蕴藏的信息。在离线训练环节,以长短期记忆网络为基础分类器,引入Attention注意力机制引导模型学习样本中关键特征,并对损失函数进行改进,以此强化对不平衡样本的学习能力;在线应用环节,在目标域小样本条件下采用迁移学习方法更新成型的离线LSTMA模型,并对比不同迁移学习策略对模型性能影响,经过迁移学习建立的新运行点下的改进LSTMA模型评估精度有效提高,训练时间大幅减少,所得出的迁移学习策略确定方法有利于实际应用环节快速决策。研究在IEEE39节点和IEEE300节点系统上进行实验,验证了所提方法的有效性。

煤炭超临界水制氢反应器内多相流场智能滚动预测研究

煤炭超临界水制氢技术在高温高压条件下利用超临界水充分气化煤炭,实现了高效低排放的转化和制氢过程。为解决因反应器内复杂多相流行为导致的仿真耗时问题,以及常见代理模型时序预测时间短、精度下降快等问题,提出基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和Koopman理论的深度学习模型POD-Koopman,用于捕捉和学习反应器内复杂流场的长时时空演变特征,实现数据驱动的长时滚动预测。测试结果表明其能在较小计算开销下准确滚动预测反应器内多相流场时变行为,助力下游制氢反应器工业化设计及优化任务。

基于时频域瞬时特征的配电网弧光接地故障检测

配电网弧光接地故障对电力系统安全和人身安全带来很大的威胁,快速准确的弧光检测是实现故障隔离与处置、预防电气安全风险的重要技术手段之一。为实现在不同电压等级和系统配置下均具有高水平检测速度和准确度的弧光检测,提出了一种基于时频域特征的弧光接地故障检测方法。首先,通过奇异值分解与变分模态分解将零序电流分解为不同频带的单分量子信号,得到的子信号有不同的频带与中心频率,且避免了模态混叠带来的误差,有利于对不同谐波分量进行细化分析;然后,利用希尔伯特变化获得子信号的瞬时幅值、相位与频率,并将瞬时特征作为检测的主要依据,为保证在线计算时对时序信号分类的准确性,设计了基于长短期记忆(LSTM)网络的故障分类器以区分弧光接地与其他情况;最后,通过不同系统配置的实际配电网弧光接地的故障数据验证了该方法的性能。

基于时空注意机制与LSTM的暂态电压稳定评估

针对新型电力系统发展背景下现阶段机器学习算法难以准确判断风电并网系统暂态电压稳定性的问题,提出一种基于时空注意机制与长短期记忆网络的暂态电压稳定评估方法。首先,基于支持向量机对初始单特征评价进行特征粗筛,并采用皮尔逊相关系数法判断剩余特征的相似度;其次,通过主成分分析-加权负荷评价获取与暂态电压稳定情况相关性较高的特征集;然后,通过时空注意机制,量化系统负载节点间的空间耦合关系和风电接入点间的空间相关性对整个系统暂态进程的影响,构建基于时空注意机制与长短期记忆网络的评估模型;最后,在算例上进行仿真分析,结果表明该模型有利于风电并网系统暂态电压稳定性判别准确率的提升,以及减少误判和漏判。

Respiratory Distress in Full and Post Term Neonates: Prevalence, Etiologies and Outcomes in a Tertiary Health Center in Yaoundé

Introduction: Respiratory pathologies are top listed amongst neonatal morbidities. Our objective was to describe the clinical features, causes and treatment of respiratory distress (RD) in full and post term neonates in a tertiary health center in Yaoundé, the Essos Hospital Centre (EHC). Patients and Method: This was a retrospective study. Full/post term neonates with RD from January 2017-December 2018 were included. Main parameters: incidence of RD, etiologies, risk factors for severity and mortality. Results: We included 186 neonates among 2312 newborn babies. The RD prevalence rate was 8%. Sex ratio of 2.15 was favoring male, median gestational age of 38 weeks. Clinical signs of RD were dominated by a Silverman score above 4/10 in 64%. Main etiologies were pneumonia (44%), followed by transient tachypnea (35.4). Perinatal asphyxia (OR = 9.412, P = 0.005) and cyanosis (OR = 6.509;P < 0.001) were worsening RD, while caesarian section was protective (OR = 0.412;P = 0.050). Mortality rate (MR) was 10.4%. Therapeutic measures briefly consisted in oxygen therapy for 98.9% of patients and probabilistic antibiotic therapy. Conclusion: Neonatal pneumonia was the preeminent etiology of RD in this population;the MR was high.

短期低频脉冲磁场诱导经典瞬时感受器电位通道1对肱二头肌最大自主收缩力与力量耐力的影响

背景:力量素质是人类进行身体活动的必备要素,短暂的低频脉冲磁场刺激可诱导和激活经典瞬时感受器电位通道1(classical transient receptor potential channel 1,TRPC1),并引发小鼠骨骼肌生长与重塑,从而对肌组织产生一系列生理支持效应,该机制是否会引发人体骨骼肌生理结构与工作能力的变化,并作为一种全新的人体肌力提升手段尚无研究。目的:选用可激活TRPC 1的特定低频脉冲磁场作为外源性刺激,以观察并验证短期刺激对人体肱二头肌最大自主收缩力与力量耐力的影响。方法:选择普通成年健康受试者27例,随机分为训练组、照射组、训练+照射组,每组9例。训练组采用抗阻训练,训练+照射组每次接受10 min低频脉冲磁场刺激(强度1.5 mT,频率3300 Hz)后即刻进行抗阻训练,照射组只进行10 min低频脉冲磁场刺激,试验周期9 d,间隔48 h进行1次训练或照射,为了观察低频脉冲磁场与抗阻训练结合是否会产生增益效果,训练组与训练+照射组在5次训练前后采集最大自主收缩力的肌电信息,照射组只在第1,3,5次进行最大自主收缩力测试,跟踪肌力变化情况。试验后观察3组受试最大自主收缩力值、1次重复最大力量、耐力持续时间、中值频率的变化。结果与结论:①在试验过程中,所有被试的最大自主收缩力值变化与时间交互效应显著(P<0.01),随时间的推进均出现显著变化,各组内最大自主收缩力值变化与时间交互显著(P<0.05),组间无交互效应;②各组被试后测最大自主收缩力值、1次重复最大力量、耐力持续时间、中值频率相比前测均显著提升,其中训练组各指标提升率依次为19%,23%,28%,18%,训练+照射组提升率依次为11%,10%,53%,18%,照射组各指标提升率依次为28%,18%,27%,6%;③训练+照射组的中值频率显著高于照射组(P<0.05),与训练组无显著性差异;④通过对训练组与训练+照射组每次训练前后的最大自主收缩力肌电均方根振幅平均值对比发现,训练组前2次训练后最大自主收缩力肌电均方根振幅平均值显著下降(P<0.05)。⑤结果证实:在强度1.5 mT,频率3300 Hz的脉冲磁场短期刺激方案下,人体肱二头肌最大自主收缩力值和力量耐力显著提升,低频脉冲磁场诱导TRPC1促进肌组织工作能力提升这一机制在人体上得到有效验证;在最大力量提升效果上,低频脉冲磁场刺激与该试验进行传统抗阻训练的两组最终力量水平一致;抗阻训练结合脉冲磁场刺激在训练过程中可体现出更好的抗疲劳能力,以及保持肌力稳定增长的功效,这种结合在训练初期可在相同负荷下使局部肌群更多的运动单位获得训练刺激,提升整体训练效率;在力量耐力提升效果上,低频脉冲磁场刺激可使肌肉等长收缩时间延长,抗疲劳能力提升,低频脉冲磁场刺激结合抗阻训练相比单纯进行低频脉冲磁场刺激可带来更加有效的力量耐力增益效果。

基于图卷积和双向长短期记忆网络的受端电力系统暂态电压稳定评估

为快速、准确评估受端电力系统故障后暂态电压稳定状态并定位电压失稳节点/区域,提出一种基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long/short-term memory network,Bi LSTM)的受端电力系统暂态电压稳定评估方法。首先,基于暂态电压时序响应特性及空间分布规律,以及电力系统拓扑连接关系和各节点电气量测数据,构建表征电力系统运行状态的输入特征矩阵,以有效计及暂态电压的时空演变规律;然后,搭建由GCN和BiLSTM相结合的深度神经网络,提取具有最大相关性的暂态电压时空特征信息,进而建立时空特征与暂态电压稳定状态间的映射关系,实现暂态电压失稳节点/区域的精确定位;最后,通过修改后的IEEE-39节点测试系统和某实际电网系统算例对所提方法进行分析、验证,结果验证了所提暂态电压稳定评估方法的准确性和有效性。

考虑新能源短时波动的大电网在线暂态安全稳定控制方法

随着新能源的大规模并网,运行方式的时变特性增强,对在线紧急控制策略提出了新的要求。首先,基于扩展等面积准则,分析了惯量比、新能源故障穿越特性对新能源短时波动后等值发电机轨迹的影响,给出了新能源短时波动对控制影响的最恶劣场景。然后,推导了最恶劣场景下紧急控制时刻等值发电机电磁功率突变量计算公式,进而快速得到紧急控制临界量。最后,制定了故障发生后根据实际运行方式字匹配相应控制策略的方法。仿真结果验证了所提方法的准确性和有效性,减少了在线紧急控制在新能源短时波动场景下的欠控风险。

基于长短期记忆神经网络的检修态电网暂态稳定评估方法

随着电网规模不断扩大,电力元件持续增多,电力系统检修方式日趋复杂,仅依靠传统方法难以对海量检修方式下电网的暂态稳定风险进行评估。针对此问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的检修态电网暂态稳定风险评估方法。首先提出电力系统检修方式的统一编码方法,使计算机能够快速、准确识别电网在各种检修方式下的运行状态,然后建立长短期记忆神经网络并基于大量检修态电网故障样本对网络进行训练,最终实现对不同检修方式下电网暂态稳定程度的准确评估。最后,以华中地区某省级电网为算例,验证了所提方法的准确性。

时序数据驱动的微电网暂态稳定运行评估

微电网中存在大量过载能力弱、缺乏物理惯性的电力电子逆变器,微电网故障时存在极高的失稳风险,急需研究暂态稳定评估方法确保微电网安全稳定运行。因此提出了一种时序数据驱动的稳定运行评估方法。首先以恒功率变换控制器与虚拟同步机(virtual synchronous machine,VSG)并联并网系统为对象,研究二者的暂态交互机理;然后根据交互机理构建了一组具有强表征能力的特征数据集。最后,基于长短期记忆神经网络,建立了时序数据驱动的微电网稳定运行评估模型。仿真结果表明,所提方法特征量选择合理,在复杂工况下可以快速准确地实现稳定运行评估,具有良好的评估性能。

基于多粒度NRS和改进Bi-LSTM的电力系统暂态稳定评估

当前基于数据驱动的深度学习算法在电力系统暂态分析领域被广泛应用,但是实际中电力系统测得的数据样本中暂态失稳的情况较少并且对失稳样本的重视不足,导致分类模型的抗干扰性、泛化能力较弱,影响整个模型的评估性能。针对此问题,提出一种基于多粒度邻域粗糙集和改进双向长短期记忆网络(IM-Bi-LSTM)的电力系统暂态稳定评估方法。首先采用邻域粗糙集在不同粒度级别下寻找最优的约简子集,再利用Bi-LSTM神经网络完成对特征子集进行时序信息的提取,并且在模型中引入注意力机制,对与失稳样本相关的特征增加更多的权重;通过焦点损失函数,引入权重系数调整模型训练的倾向性,解决失稳样本与暂态稳定样本间的不平衡问题,提高模型的评估性能。在IEEE10机39节点系统上的试验结果表明,相较于其他算法,所提方法的分类精度更好、结果更稳定。

基于Attention机制的CNN-BiLSTM瞬变电磁实时反演方法

瞬变电磁一维反演方法存在耗时长、参数难以调控、过于依赖初始模型等缺陷。为此,提出一种基于Attention机制的卷积−双向长短时记忆神经网络(AC-BiLSTM)瞬变电磁实时反演方法,充分利用时间差,在非观测时间进行模型训练,在观测时间对当下采集数据进行实时反演。整个过程中,以实测数据加入一定比例正演数据作为数据集,以监督学习方式将采样时间−视电阻率作为输入特征,以测井约束的Occam反演结果作为学习目标,基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络搭建编码器−解码器模型,并针对数据特性,在解码器部分加入Attention机制对隐藏层输出数据进行重点提取,最后经全连接层获得深度−电阻率数据。研究结果表明:AC-BiLSTM算法能充分挖掘数据时空特性,快速获得符合地层电性特征的电阻率成像结果,在瞬变电磁正演数据集上的预测值与正演模型拟合优度达0.898、均方根误差18.44、平均相对误差0.065,与单一长短期记忆神经网络及Occam方法相比,拟合优度分别提高了0.086、0.176,均方根误差分别减小了2.97、9.32,平均相对误差分别减小了0.012、0.068。通过对V8电法工作站实测瞬变电磁数据的AC-BiLSTM反演,快速实现了研究区地层的精准分层、圈定了煤矿采空区分布范围,获得成果与真实情况一致。研究成果突破了传统反演方法局限性,提高了瞬变电磁数据解释精度及效率。

电力系统全过程动态仿真的组合数值积分算法研究

全过程动态仿真是将电力系统机电暂态和中长期动态过程有机地统一起来的一种数字仿真。仿真模型中的时间常数差别很大,是典型的刚性非线性系统。数值积分算法是全过程动态仿真的核心。分析非线性刚性系统求解的特点和电力系统动态仿真中现有数值积分算法存在的主要问题,提出一种新的适合全过程动态仿真的组合数值积分算法。该算法有机地结合了固定步长隐式梯形积分法和变步长吉尔(Gear)法的优点,克服现有变步长吉尔法在机电暂态过程中计算效率低下和间断处理复杂的问题。算例仿真与分析的结果表明了新算法的有效性和可行性。

一种新改进的SIMPLE算法

SIMPLE算法是求解不可压缩流体流动 Navier-Stokes方程数值解应用非常广泛的算法 .但是在求解非稳态流体流动问题时 ,对非稳态项的处理一直是个棘手问题 .本文扼要介绍了 SIMPLE算法的基本思想 ,重点阐述非稳态流场的数值计算中密度和压力的时间不均匀性对非稳态项的影响 .通过对气相密度的修正和压力修正方程的改进 ,达到改进非稳态源项的目的 ,从而使解收敛 .结果表明 ,对

动量方程瞬态项对单相受热管仿真模型的影响

给出了一个单相受热管模型,以某电站锅炉过热器受热管为对象,通过仿真研究了忽略动量方程瞬态项对模型性能的影响。研究发现,忽略动量方程瞬态项会显著降低单相受热管模型的动态精度,在各种阶跃扰动下忽略动量方程瞬态项都会使模型焓-温通道的动态响应速度加快近4倍,在入口蒸汽流量阶跃扰动下忽略动量方程瞬态项会改变模型压力-流量通道的动态特性类型;忽略动量方程瞬态项所换来的计算耗时下降不足7%;并且忽略瞬态项后模型保持数值稳定的能力也有所降低。

DTS技术及其展望

为提高调度员对电力系统正常调度控制以及处理各种突发事件的应变能力 ,调度员培训仿真技术(DTS)在电力系统中得到了广泛的应用。文中对DTS技术的要求、分类以及结构作了详细的介绍。同时通过对DTS发展现状的分析 。

电力系统不同时间尺度仿真对比研究

电力系统的运行需要数字仿真来进行分析。电力系统非实时仿真技术包括电磁暂态过程仿真、机电暂态过程仿真以及中长期动态过程仿真。针对不同的动态过程需要采取不同的仿真方法。在参考已有相关文献的基础上,对电磁暂态、机电暂态、中长期动态过程仿真在步长、数据形式、规模、适用场合上进行了对比分析。以逆变器为例研究了电力电子电路在这3种仿真方法中建模的区别,并在PSCAD/EMTDC和Matlab中搭建模型,用波形更清楚地表明了3种仿真方法的区别,验证了逆变器不同建模方法的合理性,该建模方法可以为其它电力电子电路的建模提供依据。

地下电缆群暂态温度场和短时载流量数值计算方法

利用有限差分法将地下电缆群暂态过程分为离散的时间步,然后利用有限元法分析每一时间步的地下电缆群温度场分布,给出了土壤直埋电缆群的暂态温度场分布。在此基础上,利用牛顿迭代法计算了土壤直埋电缆群的短时载流量。试验和计算结果表明,利用有限差分和有限元计算地下电缆群暂态温度场和短时载流量为工程实际提供了一种新的计算方法。

基于功率电流变化关系的电压失稳判别方法

在对电压失稳的机制和电压崩溃的过程进行分析后,提出一种判断电力系统发生扰动后的暂态及中长期过程中电压是否失稳的方法。该方法基于扰动发生后部分母线处功率电流的变化关系来判别暂态及中长期电压稳定性,需要监测的电气量少,可方便地应用于送受端间由输电通道连接的受端系统的电压稳定判别,具有适用性强、使用简单及计算量小的特点。仿真算例表明,该方法可准确地判别电压失稳。