基于分数阶小波变换的电力系统谐波检测方法

针对稳态和暂态谐波检测易受噪声干扰的问题,提出一种基于分数阶小波变换(fractional wavelet transform,FRWT)的电力系统谐波检测方法。首先,通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)检测出各频谱的频率,根据频率确定分解层数;其次,利用FRWT对信号进行分解和重构,实现基波与各次谐波分量的分离;最后,对各次谐波分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT),获取各次谐波分量的频率和幅值检测结果以及暂态扰动的起止时刻。对多种谐波信号的仿真试验结果表明,FRWT方法可以有效实现对含噪信号中稳态和暂态谐波的检测,即使信噪比较低也能保证各项结果的检测精度,证明FRWT方法是检测谐波的一种有效新方法。

一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。

时间分数阶(2+1)-维扩展Fisher-Kolmogorov方程的精确解

利用Lie方法对一类时间分数阶(2+1)-维扩展Fisher-Kolmogorov方程进行对称分析,并求得该方程的不变解,借助不变解对方程进行降维处理。对引入分数阶复变换得到的常微分方程运用辅助函数法,从而得到这类时间分数阶方程在参数满足各种不同情况下的精确解,包括三角函数解和孤波解等。最后绘出两类典型精确解的行波图。

含参数Nabla积分比和变限含参数Nabla积分比的单调性法则及其应用

利用时标理论中的Nabla积分建立了含参数Nabla积分比s■∫_(α)^(β)ψ(s,v)△↓u/∫_(α)^(β)Ф(s,v)△↓u和■∫_(v0)^(∞)ψ(s,v)△↓u/∫_(v0)^(∞)Ф(s,v)△↓u以及变限含参数Nabla积分比■∫_(s)^(∞)ψ(s,v)△↓u/∫_(s)^(∞)Ф(s,v)△↓u和■∫_(v0)^(s)ψ(s,v)△↓u/∫_(v0)^(s)Ф(s,v)△↓u的单调性法则.在含参数Nabla积分比部分中,还详细研究了一些特殊情形,包括时标下的多项式之比以及Nabla拉普拉斯变换之比.利用这些单调性法则,证明了函数s■∑_(i=1)^(n)J_(ui)(s)/nJ_(u)(s),s■∑_(i=1)^(n)J_(v)(uis)/nJ_(u)(us),s■∑_(i=1)^(n)J_(ui)(s)/nK_(u)(s),s■∑_(i=1)^(n)y_(ui)(s)/ny_(u)(s)和s■∑_(i=1)^(n)y_(v)(s)/ny_(v)(s),的单调性,其中■分别为第一类和第二类修正的贝塞尔函数,J_(u)(s):=(s/2)^(-u)I_(u)(s)和y_(u)(s):=K_(u)(s)-K_(0)(s).

具有端点质量的一维波动方程半离散格式的一致指数稳定性

无穷维系统主要由偏微分方程描述,可是大部分用偏微分方程描述的控制系统,无论是单纯的数值实验还是需要应用到实际的问题中去,都需要对方程进行有限数值离散.本文考虑了端点带有质量的波动方程在边界反馈控制下半离散格式的一致指数稳定性.首先,原闭环系统通过降阶法变成低阶的等价系统,通过一种间接Lyapunov函数方法证明了降阶等价的连续系统是一致指数稳定的.其次,对等价系统空间变量离散得到半离散的差分格式.平行于连续系统,间接Lyapunov函数方法证明了半离散系统的一致指数稳定性.数值实验证明了基于降阶法的一致指数稳定性和经典半离散格式的非一致指数稳定性.

带导数耦合SchrÖdinger方程组的适定性

带导数非线性Schrödinger方程描述了极化Alfvén波在恒定磁场下磁化等离子体的传播。本文研究带导数耦合Schrödinger方程组的Cauchy问题。利用傅里叶限制范数方法,得到了初始值在Hs(R)×Hs(R)(s>12)中的局部适定性。

大学生灾难教育现状调查与对策分析——以华北和西南地区部分高校大学生为例

汶川大地震造成了人们生命、财产、精神等许多方面的巨大创伤,对于知识界则突显了灾难教育缺失的现状。作为社会特殊群体的大学生肩负着时代的重托和历史的使命,对其进行灾难教育的重要性不言而喻。为此,本文运用深度个案访谈法,对大学生灾难教育现状进行分析,反映了学校灾难教育的缺位和社会灾难教育体系的不健全这一突出问题,并有针对性地提出了改进大学生灾难教育现状的相关对策建议,以期从建立系统化的学校灾难教育体系和完善社会灾难教育体系两方面为深入研究大学生灾难教育提供参考。

基于Lyapunov函数的电力系统随机稳定性

随着新能源电力系统的发展、大规模随机性新能源的接入,电力系统的随机稳定性研究势在必行。对电力系统稳定性的判定,Lyapunov函数的确定往往依赖于系统本身而没有一般的构造方法,特别是能量型Lyapunov函数的构造,另外Lyapunov直接法给出的是系统稳定的充分条件,给系统稳定性的判别带来很大困难。以带有高斯型随机激励的单机无穷大系统为例,提出了能量函数法、分离变量法、变梯度法等三种不同的方法来构造Lyapunov函数并证明了系统的弱随机渐近稳定性,随后用Euler-Maruyama (EM)方法对系统的随机响应进行模拟计算加以验证,进而总结比较了三种方法各自的优势并在系统等效的基础上对电力系统随机稳定问题给出研究展望,最后通过与相关学者的研究成果比较分析来阐明本文方法的优势。

基于中国大学MOOC下的高等数学在线教学

2020年新冠肺炎疫情的爆发使得大部分的高校都采用在线教学的方式进行教学。文章通过回顾在线教育的发展历程及其特点,提出了基于中国大学MOOC下的高等数学在线教学方法。从在线活动的架构、教学内容的重新设计、具体直观和形象化的呈现方式,以及互动优先的教学活动设计等几个方面来介绍在线教学的设计方法。通过问卷调查,发现学生对基于本文所提出的设计方法的教学效果是满意的,最后讨论了在线教学相对于线下教学的优势。

基于微分代数方程的电力市场模型的研究及应用

结合Alvarado提出的电力市场动态模型,利用特征值技术与不等式相结合的方法从理论上讨论了电力市场在Lyapunov意义下的稳定性。首先将电力市场的数学模型转化,给出两个矩阵的和及两个矩阵之积的特征值与原矩阵特征值的关系;再利用这些不等式给出了直接利用模型系数判断电力市场稳定和不稳定的一系列充分条件。利用这些条件只需少量的计算即可判定电力市场的稳定,该方法简单易行,最后用实例进行了验证。

基于相似数据选取和改进梯度提升决策树的电力负荷预测

针对高精度电力负荷预测问题,构建了相似数据选取和改进梯度提升决策树的新预测方法。该方法借助灰色关联分析等方法计算历史日与待预测日在气象、时间和前趋势等类特征因子上的局部相似度,依据取小综合相似度选择相似历史日数据组成训练数据集;进而,引入相似度加权损失函数,改进梯度提升决策树算法。仿真结果表明,其预测平均绝对百分比误差小于2.2%,日最大误差不超过6%;与BP神经网络和梯度提升决策树相比,其日平均绝对误差、日最大误差及周平均误差均方差分别减少1.136%和0.316%、4.738%和1.324%以及1.062和0.822。

基于数学建模大学生创新实践能力培养的探索与实践

创新实践能力培养是实施素质教育的一个重要组成部分。数学建模由于其创新性和实践性,是培养创新实践能力的有效途径。文章提出以数学建模为依托,将数学建模思想方法贯穿数学基础课教学、数学建模课教学、数学建模培训和数学建模竞赛全过程,探索和实践提高理工科大学生创新实践能力的新途径。

高等数学在电力工科专业中的基础性研究

本文以华北电力大学2006级电气专业学生的高等数学成绩和专业课程成绩为研究内容,通过对高等数学与电气专业课程的相关性分析,以及高等数学与专业课程平均学分绩的相关性分析,探讨高等数学在电力工科专业中的基础性作用,为电力工科专业中高等数学的教学改革提供理论依据。

应用于电力设备图像的数学形态学边缘检测

目的:近年来,电厂以及电网的新型化与网络化逐步展开,远程监测系统在电力行业中广泛应用,数字图像处理在其中扮演着重要的角色,边缘信息的提取对于图像后期处理的效果尤其关键。因此,提高图像检测的精准程度,对于全面推行和深化电力设备的维护与检修意义重大:一方面可以提升企业生产运输的效率;另一方面维护了厂区与工作人员的安全。方法:本文通过分析电力设备图像的特点,充分发挥数学形态学的优势,提出了一种自适应权重的多尺度多方向新型算子。并且引入权重的概念,使边缘检测模式与对应图像之间达到最佳配准,进而提取到更全面更精细的图像边缘。结果:大量数值实验表明,该算法可以更好地提取到边缘细节,其边缘检测评价指标(品质因数F)提升到了0.9以上的超高数值,表明提取到的图像边缘非常完整,而且对噪声的抑制与消除也有明显的改善。结论:本文所提出的多尺度多方向的数学形态学边缘检测新思想,在图像的边缘检测方面具有明显的优势,为电力公司的图像监测提供了有益思路和算法支撑,具有很好的应用价值。

基于分数阶小波与引导滤波的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合中存在易丢失细节信息、图像边缘处产生伪影等问题,提出了一种基于离散分数阶小波变换(DFRWT)结合引导滤波的多聚焦图像融合新方法。首先,采用DFRWT将多聚焦源图像进行多尺度分解,得到低频部分与高频部分。其次,为了使图像信息有效地融合,根据小波模系数的能量在不同阶数下的分布特征,选取最适合分数阶阶数,在低频部分应用拉普拉斯能量并获得初始决策,再用引导滤波修正决策图得到融合规则;高频部分采用分数阶空间频率的融合规则。最后,通过DFRWT逆变换获得融合后的图像。新方法与现有5种算法进行视觉对比和定量评估,仿真实验表明,本文方法有效抑制了Gibbs效应和边缘处的伪影效应,视觉效果和客观评价均令人满意,融合图像的质量优于已有的几类经典算法。

基于自适应布谷鸟搜索算法的分数阶PID控制器设计

针对分数阶PID(fractional order PID,FOPID)控制器的设计问题,提出一种基于自适应布谷鸟搜索算法的分数阶PID控制器参数整定算法。为改进经典布谷鸟算法的收敛速度与计算精度,并充分发挥全局搜索和局部挖掘两者各自的优势,采用了基于系统误差的自适应步长策略。为保证布谷鸟搜索算法初始化种群的均匀性,采用佳点集法初始化种群替代经典算法中的随机初始化种群。最后对2类系统进行仿真实验,并将实验结果与现有结果进行对比,验证了基于自适应布谷鸟搜索算法的分数阶PID控制器的设计和参数整定方法的有效性和优良性。

基于Sigmoid效用函数的大学生非理性消费模糊评价

本文运用统计模型法、模糊评价法和熵权法等深入研究大学生非理性消费行为。首先,采用Sigmoid函数设计了一种加权效用函数,该函数仅与大学生对商品的评价和资源投入相关,因此可以将非理性这一模糊概念具体量化,从而衡量消费者购买商品后获得的综合利益。其次,通过数据可视化,发现存在退款和冲动消费行为时,效用大概率偏低的规律,并进一步得到可以反映非理性程度的重要指标。最后,根据这些综合指标设计分类算法,利用隶属度来划分非理性程度,评价大学生在具体行为下非理性消费的倾向。

虚实结合下的大学物理实验教学模式研究与实践

文章从大学物理实验教学的现状出发,具体分析了传统实操实验和虚拟仿真实验的优缺点,介绍了虚实结合下的大学物理实验教学模式的内涵,阐述了虚实结合下大学物理实验教学模式的应用优势和构建措施。文章认为这种虚实结合的教学模式激发了学生对大学物理实验的学习兴趣,培养了学生的创新意识,丰富了现有的实验教学模式,使教学效果得到了极大提高。

基于BERT-BiLSTM-CRF模型的畜禽疫病文本分词研究

针对畜禽疫病文本语料匮乏、文本内包含大量疫病名称及短语等未登录词问题,提出了一种结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF畜禽疫病文本分词模型。以羊疫病为研究对象,构建了常见疫病文本数据集,将其与通用语料PKU结合,利用BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练语言模型进行文本向量化表示;通过双向长短时记忆网络(Bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)获取上下文语义特征;由条件随机场(Conditional random field,CRF)输出全局最优标签序列。基于此,在CRF层后加入畜禽疫病领域词典进行分词匹配修正,减少在分词过程中出现的疫病名称及短语等造成的歧义切分,进一步提高了分词准确率。实验结果表明,结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF模型在羊常见疫病文本数据集上的F1值为96.38%,与jieba分词器、BiLSTM-Softmax模型、BiLSTM-CRF模型、未结合词典匹配的本文模型相比,分别提升11.01、10.62、8.3、0.72个百分点,验证了方法的有效性。与单一语料相比,通用语料PKU和羊常见疫病文本数据集结合的混合语料,能够同时对畜禽疫病专业术语及疫病文本中常用词进行准确切分,在通用语料及疫病文本数据集上F1值都达到95%以上,具有较好的模型泛化能力。该方法可用于畜禽疫病文本分词。

一种组合电极电容层析成像重建图像融合方法

提出一种基于电容层析成像(ECT)组合电极重建图像及层次聚类的ECT图像融合方法。首先,构建组合8电极及12电极ECT阵列传感器,研究2种组合传感器激励测量方案;其次,采用层次聚类法对两种组合电极ECT重建图像进行聚类,从而消除重建过程中产生的伪影;最后,将聚类后的2种图像再进行小波融合重建。实验结果表明,相较于原始重建图像,所提方法重建图像平均相对误差最小,最大降幅达到23.4%,平均相关系数最大,最大增幅达到10.56%。