结合特征融合与增强注意力的少样本目标检测

为了更充分地利用支持特征和查询特征中的关键信息,提出一种基于特征融合和增强注意力的少样本目标检测方法FFA-FSOD(Feature Fusion and enhanced Attention Few-Shot Object Detection)。首先引入迭代注意力特征融合(iAFF)模块,以有效融合支持图像和查询图像的关键特征;其次在iAFF模块后添加特征增强操作,充分利用支持特征信息对查询图像中的目标特征进行增强。为避免上述两次处理可能导致的查询图像特征部分细节信息的丢失,对iAFF模块中的多尺度通道注意力模块(MS-CAM)进行改进,以捕获更多的上下文信息。在MS COCO数据集上的实验结果表明,在2-way 10-shot条件下,与小样本目标检测(FSOD)方法相比,加入iAFF模块、特征增强操作并改进MS-CAM后,FFA-FSOD的平均精度均值(mAP)提升了8.0%。实验结果验证了所提特征融合增强方法充分关注到了特征中的细节信息,从而实现了更好的少样本目标检测效果。

基于功率控制环扰动的DC-DC变换器能量信息一体化研究

针对实现DC-DC变换器之间的信息交互较为复杂的问题,提出了一种基于功率控制环扰动实现其能量信息一体化的方法。通过在DC-DC变换器的传统功率控制环中叠加二进制频移键控(binary frequency shift keying,2FSK)信号作为扰动,将数据信息叠加到传统脉冲宽度调制(pulse-width modulation,PWM)信号中,使得该PWM信号同时包含数据信息,实现能量信息一体化。首先,给出基于2FSK的功率/数据双载波调制以及实时的滑动离散傅里叶变换(sliding discrete Fourier transform,SDFT)解调方案。然后,通过对Buck变换器的能量信息一体化模型进行小信号建模与分析可知,降低输入阻抗可提升通信的信噪比。最后搭建一个由两个Buck变换器并联的实验装置进行验证。实验结果表明在稳态和负载突变的工况下均可实现3 kb/s的稳定通信,验证了所提方法的可行性。该方法使得DC-DC变换器能同时进行功率变换和数据传输,提升数字化和智能化水平。

5G基站和数据中心的中长期负荷预测研究

为实现在电网规划中考虑5G基站和数据中心的大规模建设所带来的电能需求,针对该负荷的长期负荷预测问题,提出了可变增长率的趋势预测方法和负荷预测流程。通过增长率修正,改进了趋势预测模型。在考虑技术进步对能耗的影响以及未来发展饱和趋势的条件下,给出了5G基站和数据中心电量预测流程,实现了5G基站和数据中心未来5~10年的电量预测,并给出高、中、低3种增长率场景下的预测结果,为电网规划中考虑信息基础设施电能需求提供了依据。

面向低碳园区供需平衡的混杂负荷系统聚合和控制模型构建

随着“双碳”目标的持续推进,园区系统的低碳转型受到了广泛关注。低碳园区具备高比例的清洁能源,其间歇性和波动性问题给园区的安全稳定运行带来了挑战,传统增加储能设备的手段成本高且灵活性低。为此,该文提出了利用园区内丰富的可调节负荷资源,经过有效的聚合管控充分挖掘负荷调节潜力,提供功率转移容量以实现园区自身供需平衡。以园区内各种可调负荷组成的聚合系统为控制对象,针对负荷物理参数的异质混杂特性,提出包括设备嵌入控制、异质聚合控制、系统辨识控制以及混杂协同控制的分层控制算法,由设备嵌入控制自底而上形成稳定可控的异质集群,从混杂协同控制自上而下控制大量混杂负荷输出稳定收敛响应。在系统辨识控制层,构建基于径向基函数神经网络的系统参数辨识模型,辨识异质集群的聚合参数,从而构建稳定可控的异质聚合模型,能够适用于不同负荷种类的异质集群,具有通用性。在混杂协同控制层,构建异质集群协同管控模型,随机选取容量合适的集群参与清洁能源消纳。最后,通过提供清洁能源出力跟踪服务验证了方法的有效性。仿真结果表明,在该文的异质聚合模型下负荷聚合数量提高了11.2%,表明了该文的异质聚合方法能够有效提升负荷的聚合数量。此外,该文混杂负荷分层控制算法的跟踪误差在0.02%以内,验证了该文算法的准确性。

MIMO-PLC直接序列扩频系统编码方法研究

多输入多输出传输方式的引入可以让传统电力线通信系统获得额外的传输增益,但电力线通信信道存在的复杂噪声仍对通信系统可靠性造成严重影响。为有效减少电力线通信信道噪声对多输入多输出电力线通信(multipleinput multipleoutput-powerlinecommunicationMIMO-PLC)系统的影响,该文提出MIMO-PLC直接序列扩频方案,并对MIMO-PLC直接序列扩频编码方法开展研究。该文针对两种MIMO-PLC直接序列扩频编码模式,分别给出对应的直接扩频序列编码传输方案,并利用MIMO-PLC信道特性仿真平台,对该文提出的MIMO-PLC直接序列扩频系统性能进行仿真分析。实验结果表明,在采用该文提出的直接扩频方法后,MIMO-PLC系统的空间复用误码率和空时分集的误码率得到了较大的下降,经扩频处理后系统抗噪声性能明显提高,系统可靠性显著提升。

基于无线携能传输和多级边缘卸载的空地协作巡检算法

变电站采用智能机器人和无人机可实现高效、自动设备巡检。地面机器人在地上和室内近距离巡检方面具有优势;无人机更加灵活,巡检范围和效率更大,但是易受供能等限制。为了充分发挥空地联合巡检的优势,文章提出一种基于无线携能传输和多级边缘卸载的地面机器人和无人机协作巡检算法。首先针对典型变电站场景,给出各级设备在本地计算和卸载时的能耗、速率和时延计算方法,并建立无线携能传输和无人机中继条件下的多级任务卸载模型。接着兼顾时延和能耗要求,将最优化巡检问题描述为马尔科夫决策过程,提出一种基于Q-Learning的最佳任务卸载算法。仿真对比验证了论文算法的有效性与可靠性,通过灵活的卸载算法可实现系统综合性能最大化。

基于3D电子地图和信道实测数据的市区路径损耗机器学习模型研究

随着5G移动通信系统的发展部署以及网络性能的优化,高精度和低复杂度的路径损耗预测模型尤为重要。该文针对大型城市场景,使用目前5G热点频段700 MHz,2.4 GHz,3.5 GHz的实测数据,将收发端位置、3维距离、相对余隙、建筑物密度、平均高度等作为环境特征,建立了基于3D电子地图的机器学习路径损耗预测模型,结果表明在复杂城市环境下,该文方法因其预测精度高而优于传统的基于收发端距离的路径损耗模型。另外,该文提出了基于频率迁移学习的路径损耗预测模型,并用均方误差、平均绝对百分比误差、均方根误差、决定系数等指标对其性能进行评估。该文方法可以解决建筑物遮挡严重的复杂城市环境以及在无大量测试数据的路径损耗预测问题,精确地预测城市环境中视距非视距混合信道的路径损耗值。

重要用户供电设备安全与可靠性敏感度分析

首先,给出了重要用户对自身供电设备安全与可靠性的敏感度定义,并从供电电源、配电变压器、电缆3个方面建立了评价指标体系;然后,给出了基于层次分析法的多层级模糊综合评价算法;最后,用该评价算法对某区域内10家重要电力用户进行敏感度评价。结果表明,通过该算法得到的重要电力用户的敏感度等级与相关规定中认定的重要等级基本相符。