煤矿智能化排水系统的应用研究

排水系统是煤矿井下的关键系统之一,对于排出煤矿井下涌水,保障煤矿安全生产具有重要意义。针对现有矿井排水系统智能化水平较低、系统耗电量较大等问题,提出一种矿井智能化排水系统,系统以可编程控制器PLC为核心,通过模糊控制算法分析井下水仓的液位和涌水变化率,得出排水系统的最佳运行方案,并将该模型结构输入到PLC中,结合排水主管路的流量、水泵压力等数据,达到水泵房智能运行与避峰填谷的目的,并通过随机森林算法解析水泵的振动信号,分析水泵的故障类型和健康状态。该系统有效地提升了井下排水效率,降低了设备磨损率,减少了煤矿排水系统电能消耗,对煤矿智能化排水系统设计具有一定的参考价值。

三峡水库水质时空变化特征及影响机制研究

三峡工程建设运行后水库生态环境问题一直备受关注,水质状况复杂且不断变化,但在水库调度下水库水质时空特征及影响机制仍需探究。基于三峡水库2021年11个长江干流断面和2个支流断面的监测数据,利用水质指数(WQI)评价水库水质状况,并结合主成分分析(PCA)、Pearson相关性分析、单因素方差分析(One-way ANOVA)及随机森林(Random forest,RF)方法探究三峡水库在调度影响下水质的时空变化特征及影响机制。结果表明:①从空间尺度上看,各水质参数的变化具有明显的空间异质性,总体上水质状况从上游至坝前(朱沱到巫峡口断面)有所好转,朱杨溪断面的水质情况最差;②从月尺度上看,不同水质参数和WQI随年度水库调度规划期发生变化,TP和COD_(Mn)的浓度总体上呈现汛期(6~9月)>消落期(1~6月)和蓄水期(9~10月)>高水位期(10~12月)的特征,而DO、pH及WQI与前者相反,在消落期下降,汛期相对稳定,在蓄水期逐渐上升;③生态调度有益于提升三峡水库水质,推测由于2021年5月29日至6月3日和6月16~22日开展2次以“促进产漂流性卵鱼类繁殖”为目标的生态调度使得6月份水库水质明显提升;④多种统计分析手段结合RF方法表明,不同水质参数之间存在明显关联,TN、TP、NH 3-N及COD_(Mn)之间呈显著正相关(r>0.3,p<0.01),pH和DO呈显著正相关(r=0.428,p<0.01),各参数均显著影响三峡水库WQI(p<0.01),其中浊度是影响三峡水库水质的最重要参数。研究结果可为三峡水库水环境可持续发展和水资源合理配置提供理论依据。

基于Random Walk算法的CT图像肺实质自动分割

针对复杂情况下肺实质的分割问题,提出了一种基于Random Walk算法对肺实质自动分割的方法。首先,根据胸部组织解剖学及其计算机断层扫描(CT)图像的影像学特征,在肺实质及其周围组织分别确定目标区域种子点和背景种子点位置;然后,使用Random Walk算法对CT图像进行分割,提取近似肺区域的掩模;接下来,对掩模实施数学形态学运算,来进一步调整目标区域种子点和背景种子点的标定位置,使其适合具体的复杂情况;最后,再次使用Random Walk算法分割图像,得到最终的肺实质分割结果。实验结果显示,该方法与金标准的平均绝对距离为0.44±0.13 mm,重合率(DC)为99.21%±0.38%。与其他分割方法相比,该方法在分割精度上得到了显著提高。结果表明,提出的方法能够解决复杂情况下肺实质分割的问题,确保了分割的完整性、准确性、实时性和鲁棒性,分割结果和时间均可满足临床需求。

面向软件的随机数发生器设计和实现

为解决软件密码模块产品中随机数发生器的设计问题,特别是单一熵源的安全问题,提出一种通用的面向软件的随机数发生器方案。初始随机数采用系统熵池、本地随机数池和服务端采集的随机数3个熵源,其中系统熵池主要指当前操作系统下的环境噪音,本地随机池指加密保存的一次性真随机数,服务端采集的随机数由硬件随机数发生器产生。产生初始随机数的同时,软件密码模块完成对用户的身份认证,建立客户端和服务端之间的安全通道。给出安全通道分析和随机数质量分析。方案实现依赖操作系统和网络通信,适用于移动智能终端、嵌入式终端等多种设备。

产出随机环境下制造商产能投资和共享模式选择

共享经济的迅速发展促进了社会闲置资源的充分利用,解决了供求不匹配的问题。本文针对制造企业产能受限的情形,考虑一个由制造商、产能供应方、共享平台构成的三级供应链,其中产能供应方的产出是随机的。为比较产能投资和共享两种模式,构建以产能供应方为主导的三阶段Stackelberg博弈模型,并通过逆向归纳法进行求解。研究表明:首先,无论共享平台如何分配产能供应延迟惩罚收入,其利润总是随着服务费率的增加而先增加后减小;其次,共享平台将产能延迟供应惩罚收入留给自己并不一定总是最优的,当市场潜在需求较小或者制造商的原始产能较大时,共享平台应该将延迟惩罚收入给制造商;再次,制造商向产能供应方订购的产能数量和产能供应方的生产量呈线性关系;最后,只有当单位产能投资成本小于某一阈值时,制造商才会选择扩建产能。研究结论丰富了共享经济环境下基于平台的产能共享相关研究成果,同时也为平台运营者以及受产能约束的制造商提供了决策依据。

高速公路拥堵工况下自动驾驶车辆切入场景测试集构建与安全性评估

为评估中国高速公路拥堵工况下自动驾驶汽车在切入场景中的安全风险,从自然驾驶数据集中提取64个切入样本,采用六层次模型和相关性分析方法确定场景要素范围,通过抽样生成1 000个测试用例并构建安全评估指标体系分析车辆运行安全,运用随机森林算法确定引发风险的关键因素。结果表明:在1 000个测试用例中,风险场景占比5.3%,纵向相对速度是导致风险的关键要素;拥堵工况下,环境车辆速度低于自动驾驶车辆速度23%时形成高风险切入场景,该指标可作为拥堵切入场景下自动驾驶汽车识别风险的预测指标,亦可用于该场景下的事故责任认定。

基于离散哈里斯鹰算法求解车辆路径问题

针对带容量约束车辆路径问题,提出一种离散哈里斯鹰算法。在哈里斯鹰算法的基础上,根据车辆路径的编解码特点,重新定义算法在全局搜索和局部开发阶段的更新策略;在全局搜索阶段利用随机插入和反转策略更新哈里斯鹰个体的位置,提高算法的全局开发能力;在局部开发阶段利用转移算子和移除算子设计哈里斯鹰个体的更新机制,提高算法的局部精细化搜索能力;通过改进逃逸能量平衡全局搜索和局部开发能力。实验结果表明,重定义的更新策略均能有效提升算法效率,将该算法和其它启发式算法的结果相比较,所提算法在求解精度和稳定性方面更具优势。

融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法

将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分进化算法中的交叉操作,采用淘汰机制随机搜索策略,提高算法的全局搜索能力,提高算法收敛速度。为了验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)的性能,与基于压缩学习因子的粒子群算法(yield-based particle swarm optimization,YPSO)、自适应加权粒子群算法(self-adaptive particle swarm optimization,SPSO)等PSO相关算法以及蜘蛛蜂优化算法(spider wasp optimization,SWO)、能量谷算法(energy valley algorithm,EVA)等2023年最新算法相比较,验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(IPSO)的有效性。在不同维度下解决12个常用基准函数,对12个测试函数进行实验,并与其他的几种算法进行比较,实验结果表明,改进后的PSO算法收敛速度快,收敛精度高。

基于MFCC和随机森林的GIS动作声纹特征辨识和操作机构异常分类

针对气体绝缘金属封闭开关(GIS)设备的操作机构异常或故障而导致其开关动作时出现分合闸失败或不到位的问题,提出了一种基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)和随机森林的GIS设备操作机构异常分类模型。首先,对采集到的声纹信号进行预处理,使用MFCC提取声纹信号的特征;然后,构建随机森林对提取的特征信息进行辨识,得到GIS动作异常的分类结果;最后,以某110 kV的GIS设备为例,采集断路器、隔离开关的储能机构和传动机构异常或故障时的声纹信号,构建了音频样本库,并对所提分类模型与多种经典模型进行了对比测试。结果表明,MFCC能够有效提取出不同工况下GIS动作的声纹信号特征,且随机森林在众多分类识别模型中表现最优,有效提高了GIS动作异常工况识别的准确率。

燃煤电站空冷系统智能优化平台设计与实现

直接空冷机组在实际运行时受环境影响较大,运行人员依靠经验调控背压,导致机组无法在最佳背压下运行,严重影响了机组运行的经济性和安全性。以某600 MW直接空冷机组为研究对象,在实现监测与优化的需求下,以随机森林算法为基础建立优化模型,开发设计了空冷岛智能优化指导平台。采用Python、SQL Server、HTML5等工具实现了软件平台后端数据采集、模型训练与前端界面展示等功能,该平台可为运行人员提供空冷设备监控环境,实现空冷机组背压优化指导。

基于随机森林模型的城市非法营运车辆识别

区域经济社会的快速发展与交通出行的需求发展不匹配,在一定程度上为非法营运车辆提供了市场契机。城市高速公路的ETC(Electronic Toll Collection)数据可有效稽查高速公路的非法营运车辆,从而优化运行秩序并提升管理水平。文中提取ETC数据的有效字段,采用随机森林算法建立非法营运车辆识别分类器,加入CART(Classification and Regression Tree)分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器与之对比,并以西南某市高速公路自2022年2月6日~2022年3月8日的ETC指标数据进行实证分析。结果表明,随机森林模型分类器比CART分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器预测效果更好,其准确性高达98.75%。

基于随机森林的智能变电站一次侧设备运行状态监测方法研究

变电站对于保证电力系统的安全、稳定运行具有重要意义。针对智能变电站一次侧设备运行状态复杂,难以进行统筹评估,以及常用状态评估算法计算资源消耗大等问题,文章研究并提出了基于随机森林的智能变电站设备运行状态监测方法。设计了智能变电站设备运行状态监测系统结构,对智能变电站主要一次侧设备的运行状态检测原理进行了描述,在设备运行数据的基础上提出了基于随机森林的状态评估方法用于变电站设备运行的实时评估。通过实验分析验证了所述方法的有效性。

基于随机森林的电缆管网综合监测系统研究

配电电缆管网的安全稳定运行对于保障电力系统的供电安全进而保证用户用电的可靠性具有重要意义。针对现有配电电缆管网在线运行监测系统中存在的监测变量单一和数据集中处理等问题,文章研究并提出一种基于边缘计算和多源数据评估的运行监测方法。文中首先论述了基于边缘计算的电缆管网多源状态监测系统结构,然后基于管网系统的多源检测数据,提出了基于随机森林的多源运行状态数据评估方法用于对电缆管网的综合运行状态进行实时监测。最后,通过实验分析验证了所述方法在电缆管网运行状态评估中的有效性。

基于随机效应模型的可靠性数据转换因子估计

融合相似装备在性能试验和作战试验阶段的可靠性试验数据可以获得更为准确的转换因子估计,从而利用转换因子将受试对象的性能试验数据向作战试验折合,以扩充样本量。利用随机效应模型来建模此过程,假设相似装备寿命服从指数分布,转换因子总体服从伽玛分布,通过试验数据估计伽玛分布的参数,进而得出转换因子总体均值估计。在此基础上利用贝叶斯理论,结合各装备本身的试验数据导出各自的转换因子增强点估计和区间估计,实现借助相似装备数据增强受试对象可靠性数据转换因子估计的目标。模拟数据算例分析表明提出的方法具有合理性、可行性及优越性。

基于精细化模拟的电力系统电力电量平衡研究

为了解决高比例新能源电力系统保供、电力电量平衡和新能源合理利用难的问题,精细化考虑新能源特性以及多种灵活调节资源特性差异,提出了一种计及源网荷储灵活互动的电力系统精细化时序模拟模型和概率化电力电量平衡方法,构建了完整的新能源消纳计算框架,并分析了影响新能源消纳能力的主要因素。以2025年某新能源发电大省的系统规划为实例进行验证,得到了多种运行场景精确数据,有效计算了新能源弃电量、电力需求等平衡指标,为电力系统规划建设提供建议。

融合随机重启爬山算子的改进遗传算法求解FJSP

针对传统遗传算法在求解柔性车间调度问题时,存在种群的动态适应能力差、容易陷入局部最优等问题,提出一种融合随机重启爬山算子的改进遗传算法。通过双种群交叉,增强种群间的信息交流能力。引入收敛准则,在维护种群多样性的同时防止种群的优良个体被过度破坏。结合随机重启爬山法的思想进行局部搜索,提升了算法的局部搜索能力。仿真实验表明,所提出的算法在不同规模的问题中,都有着明显的寻优能力。

一种基于FPGA的高速随机数发生器

随机数的质量在一定程度上决定了信息安全系统的性能,利用电源噪声随机性特性,设计了一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的高速随机数发生器,并详细讲述了方案的原理、芯片的选型以及实现的电路图,然后开展数据的随机性和自相关性测试。结果表明,由电源噪声放大后再进行模/数转换得到的高速随机数发生器,可以获取随机性能好、速率较高(1 Gbit/s以上)的随机数,并且速率可扩展,方案实现简单、成本较低。

考虑噪声影响的柴油发电机组并联运行自动化监控系统

设计考虑噪声影响的柴油发电机组并联运行自动化监控系统,实时监控柴油发电机组并联运行状态,确保其安全稳定运行。采集柴油发电机组并联运行状态数据,广义S变换的时频滤波算法合理去除所采状态数据噪声后,改进随机森林算法的故障感知与预测方法监测柴油发电机组并联运行状态,并将监测结果以及监控画面合理呈现于远程监控终端,供用户查看。实验结果表明,该系统可有效监控柴油发电机组并联运行状态,数据去噪效果较好,将其应用于实际工作,可获得较为理想的柴油发电机组并联运行自动化监控效果。

基于随机矩阵理论的柔直配电网运行状态检测方法

文章介绍了随机矩阵理论的基础知识,阐述了柔直配电网运行状态检测方法,探讨了如何利用随机矩阵理论构建配电网状态的特征表示,通过特征值分析揭示了配电网运行的内在规律,设计并实现了一套高效的运行状态检测机制,该机制能够实时监控配电网状态,快速识别异常,并提供状态评估和分类。试验结果表明,该方法在柔直配电网的状态检测中展现出优异的性能,可为配电网的安全稳定运行提供坚实的技术后盾。

基于随机森林算法的电力数字化优化评估模型

针对当前电网电能质量现状,提出基于随机森林算法的电力数字化优化评估模型。通过分析随机森林算法在电力数字化优化中的应用,建立电力数字化优化模型架构,计算相关指标权重。分析电力电网中的基础设施资源提供能力和运营管理能力得出,采用所提模型确定最终选定的方案和备选方案时,选定方案(输出结果>0.95)与备选方案(0.75~0.95)比例分别为0.99%、1.32%,且计算主观权重结果趋于另外两种方法的权重值之间。所提模型对备选网架优化方案的容忍度更低,筛选精度更高,验证了所提优化评估模型的合理性。