DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 松材线虫是松树的毁灭性病害，在1982年被人们发现时便迅速蔓延，对大片的松林构成了毁灭性威胁。它具有传播途径多种多样、发病部位较隐蔽难以发现、病情潜伏时间长难以提前察觉、发病速度迅速、治理不方便等特点 [ 1 ]。树木针叶颜色逐渐变成黄色或者褐色是被感染松树的表面症状，而红褐色的针叶是重病时期松树。为了防治松材线虫对森林资源的伤害，必须及时清理死树或者染上疾病的松树 [ 2 ]。此外，一旦病情蔓延会造成大量的松树死亡，如果不及早发现和治疗，松材线虫病的出现将会给国家带来巨大的经济损失以及对森林的生态产生一定的破坏。根据不完全统计，松材线虫病已在浙江、广东、四川的244个县级行政区域及其他16个省出现，累计死亡松树达到500多万株，造成的直接和间接经济损失达到约275亿元 [ 3 ]。 如今病虫区域的检测有很多种，其中人工方式监测病害树木虽然可行但部分发病区耗时耗力、成本高且人力难以到达。但是如果可以利用将无人机技术、卫星导航定位技术、计算机技术等手段相结合的方式 [ 4 ]，便能对松材线虫病树进行实时的监测，这样有害生物监测和预警就会变得高效有用，还可以解决一旦病情爆发发现不及时的重大问题 [ 5 ]。 目前，利用遥感技术识别枯木的方法多种多样 [ 6 ]。在对研究区马尾松进行多光谱校正和分割后，使用依赖于先验知识的决策树分类方法对马尾松进行信息提取 [ 7 ]。并且在监测过程中，还可以通过松树的纹理和颜色的特征，利用隶属函数法对患病松树进行识别，进而可以将松树的疾病程度分为轻度、中度和重度。利用计算机图像分析技术比如说图像分割算法提取无人机航拍图像中的害虫区域。利用面向对象分类算法和支持向量机、k近邻、随机森林等机器学习分类算法对无人机高光谱图像中的植被种类和灾害等级进行分类 [ 8 ]。 与传统的目标探测相比，深度学习模型具有较强的表现能力，多尺度问题上的特征提取和时间效率上有优势。这种病虫树的有效提取，不仅可以降低人工筛选的成本，而且可以对人迹罕至的深山林区进行监测，提高病虫树的筛选效率，及时发现病虫树和枯树，防止进一步扩大病虫害的范围，并减少因病虫害造成的经济损失 [ 9 ]。本文主要研究深度学习目标检测的方法RetinaNet结合ResNet主干网络对松材线虫病枯死树训练样本进行训练，训练出来的模型能很好地识别受灾地区松材线虫病树的位置。
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user: 2. 基于深度学习的目标检测发展 在过去十年中，自然图像对象检测算法可分为两个不同的阶段，第一阶段是在2013年的期间基于传统的人工时代，第二个阶段则是以深度学习为基础进行的目标检测。如果从目标检测技术演变的角度来看，技术的发展则分别经历了包围框回归时期、多参考窗口时期、深度神经网络兴起时期、难样本挖掘与聚焦时期和多尺度多端口检测时期 [ 10 ]。 此外，在图像识别领域，目前深度学习通过构建神经网络学习的方法使错误率降低，可以分为基于候选区域的方法和回归方法。前者是two-stage类，主要包括SPP-Net [ 11 ]、RCNN [ 12 ]、Fast R-CNN [ 13 ]、Faster R-CNN [ 13 ] 等，包括候选区域提取，特征提取，卷积神经网络分类和回归的边界框。这种基于候选区域的检测方法与以往基于机器学习的检测方法相比检测精度有了很大的提高，但处理速度不能满足实时检测的要求，与病树检测对时效性要求较高的要求违背。后者是基于回归的one-stage类方法，主要有SSD [ 14 ] 和YOLO [ 15 ] 系列算法。目标检测任务被这些算法看成回归问题，直接返回目标类别和目标边界框，大大提高了检测速度，但检测精度不及前者算法。正是因为检测速度比two-stage快，因此精度方面相比就有所下降。其根本原因就是one-stage类别虽然检测速度快但却受制于类别不平衡。类别不平衡是指在目标检测算法的前期会生成一大波的包含物体的一个紧致矩形边界框。在检测一幅常规的图片中，需要识别的对象并不会有很多，这意味着绝大多数的先验框属于不需要识别的背景，导致先验框数量爆炸。先验框中属于背景的框远远超出识别物体的边界框，所以如果分类器会自动地把所有先验框统一归类为背景框，这样精度即使可以刷得很高，但很明显不符合要求。在第一次生成类别极不平衡的先验框中one-stage类型的目标检测直接就进行难度极大的细分类，希望能直接输出先验框和检测的结果。而损失函数无法从根本上解决类别的巨大不平衡，这样还是会导致模型的训练失败。因此，one-stage类型的检测在保持住了检测速度的同时却丧失了检测精度 [ 16 ]。
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user: 3. RetinaNet的突破 3.1. Focal Loss的特点 RetinaNet其实在目标检测的框架上相对于YOLO、SSD没有什么特别改进，脸书团队通过后续实验证明了Focal loss可在one-stage类型中的成功使用，最终以two-stage系相似或者更加优秀的效果和更快的速率实现。 Focal loss的特点在于两个方面一是控制了正负样本的权重，二是控制容易分类和难分类样本的权重 [ 17 ]。正负样本就是一张图可能会生成巨大数量的候选框，只有少部分有我们要检测的物体，有这些物体的候选框就是正样本，没有就是负样本。对于常用的交叉熵loss公式(1)。 C E ( p ， y ) = C E ( p t ) = − log ( p t ) (1) 显然需要在公式上做改动减少正样本和负样本的影响，可以通过增加系数 α t 实现即将交叉熵变为公式(2)。 C E ( p t ) = − α t log ( p t ) (2) 当真实标签为1的时候， α t = α ；当真实标签为otherwise也就是0的时候， α t = 1 − α ， α 的范围也是0到1。当把 α 的值设置在0到0.5之间的时候公式(3)和公式(4)。 α t = α   ( y = 1 ) (3) α t = 1 − α   ( otherwise ) (4) 这两种情况中 α 的值可以看出，正样本的权重降低，而负样本的权重增加。当把 α 的值设置在0.5到1之间的时候，正样本的权重增加，而负样本的权重降低。如此一来 α 就能解决正负样本权重不平衡的问题。 同理，控制容易分类和难分类样本的权重的问题也需要得到解决。调节正负样本权重的公式(5)。 F L ( p t ) = − ( 1 − p t ) γ log ( p t ) = ( 1 − p t ) γ C E ( y ^ ) i (5) 容易分类的样本是当输入的样本为正样本时，pt接近于1意味着此时的网络可以正确识别输入进来的样本，那么权重就会很小。难分类的样本是当输入的样本为负样本时，pt接近于0时，此时当前网络没有办法正确识别输入进来的样本，那么权重与容易分类的样本的权重相比会大很多。 如果pt的值接近于0时，调制系数 ( 1 − p t ) γ 的值就会趋于1，这样对交叉熵的贡献很大。如果该值接近于1，对应的调制系数就趋于0，也就是对于交叉熵贡献就会很小。这样pt能控制难以分类和容易分类样本的权重，前面提到通过控制α的大小能调节正负样本对loss的贡献。这样将这两个可控的因素合在一起就变成最终版本的focal loss公式(6) [ 18 ]。 F L ( p t ) = − α t ( 1 − p t ) γ log ( p t ) (6) 3.2. RetinaNet的实现思路 由图1中RetinaNet抽象的结构图可知，主要分为三个部分。第一个部分是主干网络的特征提取，主干网络是ResNet深度残差网络。有一条残差边经过处理直接从某一个特征层的输入跨越到某一个特征层的输出也就是意味着将靠前若干层的某一层数据输出跨越到后面输入的数据层 [ 19 ]。第二个部分是在主干特征提取网络里面加上的图像金字塔(feature pyramid net)，主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅度提升了小物体检测的性能，它通过高层特征进行上采样和低层特征进行自顶向下的连接。第三个部分是将前面提取到的有效的特征层传输过class + box subnets获得预测结果。class subnet可以用于预测每一个网格内每一个先验框的种类。box subnet是预测每一个网格上每一个先验框调整结构。 图1. RetinaNet网络结构
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user: 4. 实验过程 本次实验数据选用航空遥感数据10张湖北省宜昌市夷陵区航空遥感影像(大小13，527 × 9113，分辨率0.1米)大图，将其裁剪成200小图，然后通过一款开源的图像标注工具labellmg，采集每张图片中病树的训练样本。实验选用台式机作为部署平台，硬件信息如表1所示。 Table 1 Specific information of computer hardware environmen 硬件信息 环境信息 平台 型号 主频/内存 平台 版本 RAM ChannelB-DIMM1 16G tensorflow-gpu 1.13.2 CPU i7-9700 3.0 GHz CUDA 10.0 GPU GTX 1650 12G CUDNN 7.4.1.5 Windows 10 64位 Python 3.6 表1. 计算机硬件环境具体信息 病树的数据集为VOC2007格式，模型的训练必须依赖数据集，将文件夹命名为VOCdevkit。该数据集格式中会有三类文件夹分别名为Annotations文件夹，ImageSets文件夹和JPEGImages文件夹。Annotations文件夹内存放的是与图像对应的检测目标的标签文件，该文件是对图片的解释，不同的图片对应于一个同名的xml文件，也与图片文件夹里的图片相对应。ImageSets文件夹中的txt文件将VOCdevkit里保存的图片分类为各种集合。 此外，深度学习目标检测的模型训练过程中通过设置初始化参数、调整数据规模是提高整体训练效率的有效方式。参数的设置需要在不断调整中充分考虑到训练精度、训练速度和硬件条件。初始化参数方面，num_classes代表需要检测的种类，本论文只需要检测病树区域也就是病树区域，因此num_classes设置为1。验证集和数据集划分时，设置90%的用于训练剩下10%的用于验证，因此val_split设置为0.1。训练参数方面，batch_size、learning rate和epochs非常重要。batch_size代表一次训练所选取的样本数，它大小影响模型的优化程度和速度，同时其直接影响到GPU内存的使用情况，batch_size设置为2。learning rate是监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值，合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值，learning rate设置为0.001。epochs为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代，考虑到数据集，epochs设置大小为100。在本文中，使用微软发布的Microsoft COCO作为预训练数据集，该数据集包含约30多万张图片、200多万个物体被标注、分为91个类型，每一类物体的图片包含精确的分割信息，是目前每张图片平均包含目标数最多的数据集。通过该数据集训练原始的RetinaNet，将训练后的模型参数对本文模型中相同的部分进行初始化，然后再用自己制作的病树数据集继续训练，这样可以实现迁移学习，解决样本不足的问题。
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user: 5. 结果分析 结果精度评价 在目标检测模型中，为了定量评价模型性能需要用到一些重要指标，包括精确度(Precision)、召回率(Recall)和F1 score。 这些评价指数依赖于TP、FP和FN。TP (True Positive)就是指那些正样本被正确分类。FP (False Positives)就是指那些负样本被错误的分类为正样本。FN (False Negatives)就是正样本被错误的分类成负样本。 精确度翻译就是分类时被认为是正样本而且确实是正样本的部分占所有分类过程中被当作是正样本的比例。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是精确度如公式(7)。 T P ÷ ( T P + F P ) (7) 召回率公式实际上就是分类时正样本确实被正确分类的部分占所有的正样本包括被错误分类正样本的百分比。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)召回率如公式(8)。 T P ÷ ( T P + F N ) (8) 在本次实验中，在同一环境下分别使用RetinaNet、YOLO v3和SSD 3种目标检测主流one-stage类检测框架，并用同样的标记好的病树数据集进行训练，对最终的预测结果进行分析对比，3种框架平台的训练识别效果如图2所示。其中红色框为算法检测到的病树区域，黄色框为漏检的病树区域，蓝色框为错检的病树区域。各个框架对病树的识别效果如表2所示。由识别效果得出，在实验区域相同的情况下基于one-stage类检测框架种RetinaNet的识别效果最好，没有错检的病树区域，少数病树区域未能被框架检测到，精确度、召回率和F1 score在三种框架皆为最高分别高达100%、90.4%和94.9%。其次的效果是YOLO v3，能够基本实现对病树区域的判别，但是一旦病树区域较多或者病区接近时便出现漏检和错检的情况。相比之下同样基于one-stage类检测框架的SSD的识别效果最差，不仅将区域相近的病树错检，而且还有一些明显病死的枯树没有被框架识别，但总体上看SSD算法和YOLO v3算法的精确度和召回率都很接近。 图2. 多张病树区域检测结果图 Table 2 The recognition effect of each frame on disease tre 检测方法 TP FN FP 精确度 召回率 F1 score RetinaNet 19 2 0 100% 90.4% 94.9% SSD 12 8 1 92.3% 60% 72.7% YOLO V3 13 8 1 92.8% 61.9% 74.2% 表2. 各个框架对病树的识别效果
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user: 6. 总结与展望 从整体上来说，实现了RetinaNet深度学习网络对无人机影像中的真实场景下松材线虫病树区域目标物的高效检测，比SSD和YOLO v3检测效果更好，论证了Focal loss的改进使RetinaNet有更好的优越性。实验结果显示，该方式能够有效准确地检测无人机影像中的病树区域，既能减少人工筛查的成本，更能监测人工无法到达的深山林区，提升了筛查病害树木的效率，及时发现害病树木和枯死树木，防止病害进一步扩大感染范围，减少病虫害造成的经济损失，为以后深度学习在松材线虫病树的应用提供更加先进的思路。 但同时也存在个别病树区域未识别到的现象，在后续的研究中可以通过提高病树集图片的质量、数量和多样性来给模型提供更丰富的病树特征，增强模型的识别效果；也可以通过提高计算机硬件配置、计算速度从而修改框架参数获得更好的拟合模型。
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user: 摘要 攀爬机器人可实现攀爬和工作，代替或者辅助人工完成危险工作，具有较强的实用性。本文按攀爬结构分为杠杆原理攀爬、缠绕攀爬、环抱攀爬、夹持攀爬以及桁架攀爬，从以上方面综述了我国现有爬杆机器人的研究现状。对其中的关键技术进行总结，包括结构设计、可靠性、智能性分析。最后浅谈其攀爬机器人的发展趋势，为新型爬杆机器人的研究和设计过程中提供理论参考。
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user: 1. 引言 为促进我国经济可持续发展及资源的合理运用，西电东送输电规模的大幅增长 [ 1 ]，于是高压塔架、电线杆等拔地而起，同时随着交通的发展带来指示牌等，随着而来的便是大量的杆状物体，而这些需要人们进行攀爬检测维护或更换等，大量退耕还林中林木的修剪等，无一不涉及高空攀爬。在各行各业的维护中高空作业所带来的危险性远远大于地面作业的。为此，开展了很多杆状物体攀爬机器人的研究，高压塔架攀爬主要采用机械爪夹持和磁吸附原理进行设计 [ 2 ]，电线杆的攀爬机器人采用仿生式和摩擦为主 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。目前国内普遍属于实验研究阶段，还没有达到大范围推广，有必要对国内研究现状进行总结。为我国后期新型攀爬机器人的研究和设计过程中提供理论参考和借鉴。
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user: 2. 研究现状 2.1. 杠杆原理攀爬器 利用杠杆原理制作成的攀爬器，借助人体的体重通过攀爬器与电线杆之间的摩擦以达到攀爬的目的，是国内使用最为普遍的电线杆攀爬器，在攀爬过程中只需要将脚蹬规定在脚上，在腰部围绕电线杆套一根安全绳。该结构仿滑性能具有一定的缺陷，在冰雪覆盖的情况下，摩擦不能达到要求，于是在2019年齐齐哈尔大学制作了一种新型攀爬器 [ 6 ]，结构如图1通过在脚扣前后掌加锯齿以便于镶嵌入冰层中，这样可以起达到更好的防滑效果。 图1. 新型攀爬器结构示意图 2.2. 缠绕式攀爬机器人 缠绕式攀爬机器人最具有代表性的便是仿蛇缠绕式攀爬机器人，在杆件上进行攀爬，普遍对执行器和控制器的设计较为复杂。作为软体机器人，具有良好的灵活性、复杂环境适应性等，仿蛇攀爬机器人在搜救、探险、攀爬等很多方面都有着广泛运用。 苏州市职业大学研制的能够垂直缠绕攀爬蛇形机器人 [ 7 ]，该机器人便是仿蛇形研制，拥有24个万向关节构成，以确保其运动灵活性，在缠绕攀爬(见图2)的实现过程中，以空间三连杆结构建立了蠕动步态模型，通过缠绕式攀爬根据圆柱体的大小和摩擦力决定其上升的转角大小。 西南科技大学研制一款通过仿蛇软体缠绕攀爬机器人 [ 8 ]，该仿蛇机器人主要包含软体缠绕执行器和伸缩执行器构成(见图3)，在仿蛇头部和尾部用缠绕执行器在充入一定气压时实现缠绕，在仿蛇身体部分用伸缩执行器通过管内气压的变化进行伸缩，交替缠绕伸缩实现杆的攀爬。 图2. PR样机缠绕攀爬 图3. 仿蛇软体攀爬机器人样机 2.3. 环抱式攀爬机器人 环抱式攀爬机器人主要运用柱体于较于平整，在攀爬的过程中没有分支，或者分支不影响该机器人的正常工作，环抱式柱体攀爬机器人相比较其他形式柱体攀爬机器人可以承受负载较高。 北京航空航天大学研制了一款轮式攀爬机器人 [ 9 ]，由攀爬和锁杆两关键结构组成，首先对设计进行静力学分析，在进行Solidworks进行建模(见图4)，最后进行样机的制作和测试优化，可实现在不同直径下工作，在负重20 kg的条件下，速度4.24 m/s。 山东建筑大学研制了一种仿蠕虫爬行设计的负重攀爬机器人 [ 10 ]，该攀爬机器人主要由加紧结构和升降结构共同实现树木的攀爬(见图5)，在检测到树木时通过旋转角度进行攀爬，采用自适应夹紧机构拥有良好的攀爬性，在攀爬的过程中下升降夹紧后升降装置上升，上升完成后上夹紧装置夹紧后下夹紧装置松开，后升降装置上升，循环往复完成攀爬。 图4. 攀爬机器人样机模型 图5. 爬树机器人样机模型 华北科技学院研制了一种全向移动攀爬机器人 [ 11 ] 和新型三轮全向移动攀爬机器人 [ 12 ]，该攀爬机器人设计采用两个主动轮一个从动轮的攀爬方式(见图6)，保证动力的同时又提升了该机器人的负重能力，利用摩擦实现攀爬，利用四个塑料瓶储存气源为气动提供能量伸缩气缸实现立柱的夹紧。 东莞理工学院研制了一款应用与柱体的攀爬机器人 [ 13 ]，该设计以轮子作为传动，综合运用电推杆和连杆的组合运用合理的进行不同大小柱体进行调节(见图7)，形成杠杆原理实现机器人的抱紧功能，在实践及仿真验证中具有可行性。 速生林修剪机器人是运用较为成熟的环抱式攀爬机器人，山东农业大学设计了一种速生林高效爬树修枝机器人 [ 14 ]，该设计主要由攀爬机构、修枝机构、动力系统和控制系统四个部分组成(见图8)，攀爬机构由四个驱动轮和四个夹紧轮以一定角度布置，同时利用摆动梁调整爬升轮的工作位置，提高攀爬、越障以及对不同直径树木的适应性。该设计主要用于速生林侧枝的修剪，环抱性设计侧枝需要保留时无法实现攀爬。 图6. 全向移动攀爬机器人样机模型(左)受力分析图(右) 图7. 柱体攀爬机器人结构示意图 图8. 爬树剪枝机样机装配图 2.4. 夹持式攀爬机器人 夹持式攀爬机器人重要靠爪子部分完成杆的攀爬，该结构对爪子部分材料要求较高，负重能力相对较差。 中国石油大学胜利学院研制一款可实现越障的爬杆机器人 [ 15 ]，该爬杆机器人主要靠三部分的夹紧装置和爬升装置相配合完成攀爬(见图9)，利用蜗轮蜗杆减速器的自锁性能和丝杆等实现架夹紧的功能，通过步进电机和连杆的相互作用实现夹紧和松开。其攀爬方式为中部夹紧装置夹紧，爬升装置带动主体杆件上升后下夹紧装置夹紧，中部夹紧装置松弛后利用丝杆向上攀爬，实现杆的攀爬。 厦门工学院研制了一款拟人爬杆机器人 [ 16 ]，该机器人采用拟人主要用于斜拉钢索监测与维修，主体有四个机械爪组成，通过模拟动物攀爬过程，其爪手左右各两幅(见图10)，在攀爬过程中，在一边爪手抓紧后另外一边爪手向上或向下利用丝杆运动，循环往复实现攀爬的动作。 吉林大学研制来一种小型自翻转攀爬机器人 [ 17 ]，该机器人由五连杆、四关节、二抓手组成，适用环境多样化，可夹持不同形状的杆，同时拥有良好的夹持能力，通过关节的翻转实现攀爬(见图11)。 在广东工业大学的仿生与智能机器人实验室(BIRL)开发了一种双爪式攀爬机器人 [ 18 ] [ 19 ]，该设计由回转关节、摆转关节、夹持器三个模块构成(见图12)，攀爬时依次依靠两端的夹持器交替抓夹杆件，夹持器采用三级传动方式，不断“换手”，实现攀爬运动。 西安交通大学设计一种新型气动攀爬机器人 [ 20 ]，该设计将爬杆机器人和地面移动机器人融合在一起(见图13)，移动轮采用双粉臂式独立悬挂，从而适应野外不同环境，上下爪手在提升机构的作用下实现攀升。 图9. 越障爬杆机器人模型 图10. 拟人爬杆机器人结构模型 图11. 自翻转攀爬机器人 图12. 双手爪攀爬机器人 图13. 新型气动爬杆机器人 2.5. 桁架攀爬机器人 在电力输送的过程中伴随着高压桁架的建立，在铁塔高空作业中危险性极高，高空作业时人工攀爬过高容易产生疲劳，安全带换位等等容易发生事故。在桁架攀爬机器人的设计中大多采用机械爪夹持和磁吸附原理进行设计，仿生桁架攀爬机器人主要以仿尺蠖结构设计。 山东建筑大学研制了一款铁塔攀爬机器人夹持结构的设计 [ 21 ]，该结构为V型角钢夹持，主要由夹持爪、外展机构和顶出机构构成(见图14)，工作时要避免与塔架脚钉等发生干涉，需要控制上升长度同时机器人机体要与攀爬角钢保持平行，在攀爬的过程中两夹持结构交替夹紧角钢进行攀爬。 内蒙古民族大学研制了一种仿尺蠖运动的高压塔架攀爬机器人 [ 22 ]，该攀爬机器人采用仿尺蠖运动设计，主要由抓卡机构、推杆等构成(见图15)，在攀爬的过程中头部抓卡结构打开，推杆推动前移后，通部抓卡机构抓紧，尾部放松同时推杆回收，实现向前运动后尾部抓卡机构抓紧，往复运动实现攀爬。西南交通大学也根据尺蠖运动进行设计设计了一款角钢塔攀爬机器人 [ 23 ]。 哈尔滨工业大学设计了一款输电线电力铁塔攀爬机器人 [ 24 ]，充分利用电力铁塔由角钢构成采用磁吸附原理进行设计，电磁铁紧密贴合在角钢两侧，总质量3.1 kg，收缩时总高度为255 mm，完全伸长为450 mm，攀爬较为稳定，但攀爬越障能力不足。 图14. 输电铁塔攀爬机器人三维模型 图15. 仿尺蠖攀爬机器人三维模型
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user: 3. 关键技术 3.1. 结构设计 在攀爬机器人的研究中，结构是机器人研制的基础，根据现有的爬杆机器人其主要攀爬结构上主要分为环抱式、缠绕式、夹持式等，其中环抱式攀爬机器人在林业修剪 [ 25 ] [ 26 ] 方面较为成熟。其各种攀爬结构适用环境优缺点见表1。 Table 1 Analysis of different structures of climbing robo 攀爬结构 适用环境 优点 缺点 环抱式 单一杆状无分支 负载能力强，可靠性能高 局限于平整无分叉的的环境下使用 缠绕式 过程需要越障 与攀爬物接触紧密，越障能力强 多采用多关节设计， 设计成本高，负载能力较低 夹持式 攀爬直径小，夹持材料强度较高， 桁架结构等 结构灵活，机动性好 夹持材料强度要求较高，易损伤攀爬物 表1. 攀爬机器人不同结构分析 3.2. 可靠性分析 安全可靠性是一个设计的必须要考虑的事，能够稳定运行并且准确完成预定任务，在应对突然事物时反应的能力，在发生故障时，机器人的安全防护措施。首先是机械结构的可靠性，在设计的过程中充分考虑材料的刚度和强度问题，预防因为机械设计过程中材料强度等可控因素导致机械的失效，连接等配合是否达到设计要求。在发生意外事故时设备的主动防护系统，利用电动机等进行动力输出，加大与攀爬物之间的摩擦等；被动防护系统，主动失效时手动控制等。 3.3. 智能化分析 智能化是机器发展成熟的表现，在不同环境中具有较强的适应能力，对事件的自我识别处理。合理的运用传感器等及时调整机械的越障、夹持力度大小等，减少对攀爬物所带去的伤害，同时攀爬机器人智能化，在无人操作过程中路径的规划、信息的处理、越障等自我规划与完成，在设计过程中向控制反应快速、适应性强等使得机器人设计智能化程度度更高的关键。
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user: 4. 发展趋势 4.1. 智能化发展 在未来攀爬机器人的设计研究中，逐渐向智能化发展，在实际使用中环境复杂多变，充分利用不同传感器的特征进行融合处理，实现多种传感器之间信息的处理，实现功能的互补，机器人进行自我识别与判断，反应灵敏度等进一步提高，未知环境中获取更多的信息，在攀爬过程中可以更快更准确等完成指令。同时建立合理的检测平台，将操作人员与机器人之间进行信息交换，操作人员可以掌控机器人工作时的位置及承受分析，机器人通过图像和传感器等获取分析信息及时调整机器人的运动状态，顺利完成攀爬任务。 4.2. 速度和准确性 攀爬机器人攀爬能够快速、准确完成预定工作是一项重大优势，工作环境复杂，攀爬速度慢是现有攀爬机器人普遍存在的技术性难题。速度是考验机器人对各方面的协调能力的一项重要指标，要充分利用机械和软件等综合系统的设计，使得各构件之间运动更加协调，解决攀爬速度慢、准确度低等问题。 4.3. 总体设计与负载能力 目前攀爬机器人部分质量较大不便携带，同时对能源的供应要求较高，在攀爬时容易出现能源供应不足失去动力等造成安全隐患。此外，攀爬机器人还需要具备较好承载能力，合理的设计重心各部分合理的受力，可大幅度降低攀爬物自身的要求。减轻整体质量、便携式、能源供应和负载能力等是未来攀爬机器人重要的研究方向。
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user: 5. 总结 攀爬机器人可代替人们完成很多高风险的工作，可以大大降低在攀爬过程中由于操作失误、攀爬疲劳等导致事故的发生率，在我国电网的领域中攀爬机器人更是显得尤为重要。我国在爬杆机器人的研究设计中，虽然取得了一定成果，但是在实际运用中还是需要很大的改进，实验时场所过于特定化，现实使用中环境复杂，还需要相关研究人员做出更多的改进设计。
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user: 摘要 受古代丝路之路思想影响，孟中印缅经济走廊的科技合作从2013年后就逐渐被提上了议程。本文主要采用研究孟中印缅科技合作的演化博弈路径。首先，根据前提假设建立适应度函数，进一步得出复制动态方程。其次对各国进行综合的演化均衡分析，并探究在不同初始概率下各国科技合作演化博弈的情形。然后通过仿真模拟的方式对该系统的演化博弈路径进行分析，并采用例证方式来验证该算法的可行性。最后，给出孟中印缅经济走廊科技合作的政策建议。
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user: 1. 引言 合作现象一直贯穿于动物群体和人类社会中。在动物层面，有狼的群体捕猎活动，犀牛鸟与犀牛之间的合作以及蜜蜂集体采蜜行为等等。演化博弈理论 [ 1 ] [ 2 ]，即将经典的博弈理论和生物进化论相结合的桥梁。演化博弈理论并不要求局中人完全理性，也不要求完全信息条件，即有限理性论 [ 3 ] [ 4 ]。 近年来国内外对演化博弈论的研究成为新的热点。演化思想的萌芽要追溯到20世纪中叶，马歇尔指出，演化的概念比博弈静态分析更复杂 [ 5 ]。阿尔钦建议在经济分析中用自然选择代替收益最大化，随后发展到纳什均衡 [ 6 ] [ 7 ]，为演化博弈论的发展提供了全新的思路。纳什的“群体行为解释”被认为是最早的演化博弈思想理论成果 [ 8 ] [ 9 ]。温布尔系统完整地总结了演化博弈论 [ 10 ] [ 11 ]。巴苏研究了城市居民的规范和演化之间的关系，认为规范的长期存活依赖于演化过程和自然选择 [ 12 ]。 而国内学者对演化博弈论方面的研究较少，孙庆文等对不完全信息条件下演化博弈均衡的稳定性进行了分析 [ 13 ]。吴昊，杨梅英等对合作竞争博弈中的复杂性与演化均衡的稳定性进行了探讨 [ 14 ]。张良桥论述了经典博弈理论与进化博弈理论之间的关系 [ 15 ]。汪勇杰研究政府补贴机制下的演化博弈系统，发现策略跃迁的临界值 [ 16 ]。孙文娟、王宏宇等研究了我国在国际市场上能源合作的演化博弈理论 [ 17 ] [ 18 ]，提出了国际能源合作动态演化过程的非线性特征。 中国与孟加拉国、印度和缅甸在地域、资源、文化等方面有着良好的合作优势，近年来随着中国与这些国家在经贸合作领域的不断深入，合作规模持续扩大，双边数字化经济合作日益密切。因此，也受到众多国内学者的青睐。李新燕从孟中印缅经济走廊地缘角度来考虑国家间的经济合作问题 [ 19 ]。张剑波，李常有等人以“一带一路”为背景，对云南省近年开展的一系列科技创新行动进行研究 [ 20 ]。 本文主要研究了孟中印缅科技合作的演化博弈趋势和可能性的应用，主要通过建立复制动态方程，有针对性地对演化过程进行稳定性分析，进而探究国家间科技合作的博弈路径，随后分析影响孟中印缅4个国家科技合作发展前景的因素，并用python进行数值模拟，以验证分析结论的合理性。
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user: 2. 适应度函数 为了方便研究，先对所涉及的国家间科技合作策略做离散化处理，采用二分法策略，即{合作，不合作}。将第一个国家记为国别A，另一个国家记为国别B。基于有限理性理论，对该博弈问题进行分析之前，先作出一些基本假设。 假设1：将孟中印缅任意取出两国分为两个类别，即国别A和国别B，构建一个二维的合作主体博弈，假设任何国家进入该博弈系统都可选择两种策略，即合作和非合作，且参与者都是有限理性的。 假设2：设 U A 和 U B 分别为两国采取合作策略时的收益， E A 和 E B 分别为两国采取不合作策略时的收益。设 I A 和 I B 分别为两国独立开展科技活动的成本，记两国的内生能力系数分别为 k A 和 k B ( k A ， k B > 0 ) 。用 V i ( V i = I i k i ， i ∈ A ， B ) 表示国家科技创新收益。 假设3：两国进行科技合作时，记 c A 和 c B 科技合作成本科技成本系数； C i 为选择合作策略的国家预合作成本，且 C i = c i I i ( i ∈ A ， B ) ；设 r A 和 r B ( r A ， r B > 0 ) 分别为科技合作收益系数，取Q表示参与科技合作的额外收益，且 Q i = r i I i ( i ∈ A ， B ) 。 假设4：记 G i ( i ∈ a ， b ) 为选择不合作策略的国家所得到的惩罚。设两国科技合作时的合作风险为 D i ( i ∈ A ， B ) ，一般用合作风险系数和信任水平刻画合作风险。可记合作风险系数为 l i ( i ∈ A ， B ) ，信任水平 t i j ( t i j ∈ [ 0 ， 1 ] ， ( i ， j ∈ A ， B ) ， i ≠ j ) ，易得两国的合作风险分别表示为 D A = ( 1 − t A B ) l A r A I A ， D B = ( 1 − t B A ) l B r B I B . 根据上述假设，进一步得到适应度函数，见表1。 Table 1 Fitness functio 国别B 合作 不合作 国别A 合作 V A + U A + Q A − C A − D A ， V B + U B + Q B − C B − D B U A + V A − C A ， V B + E B − G B 不合作 V A + E A − G A ， U B + V B − C B E A ， E B 表1. 适应度函数
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user: 3. 复制动态方程 假设国别A选择进行合作概率为p，选择进行非合作概率为 1 − p ；国别B选择合作概率为q，选择非合作概率为 1 − q ，且上述概率均表示时间的函数。 根据表1适应度函数知，国别A选择合作策略时能够获得的预期收益为 F A 合 作 = q ( V A + U A + Q A − C A − D A ) + ( 1 − q ) ( V A + U A − C A ) 相应的国别A选择不合作时能够获得的预期收益为 F A 不 合 作 = q ( V A + E A − G A ) + ( 1 − q ) E A 平均收益则为 F ¯ A = p F A 合 作 + ( 1 − p ) F A 不 合 作 整理得到 F ¯ A = p q ( Q A + G A − D A − V A ) + p ( V A + U A − C A − E A ) + q ( V A − G A ) − E A 同理，可分别计算出国别B采取合作和不合作的策略的期望函数： F B 合 作 = p ( V B + U B + Q B − C B − D B ) + ( 1 − p ) ( V B + U B − C B ) F B 不 合 作 = p ( V B + E B − G B ) + ( 1 − p ) E B 平均收益为 F ¯ B = q F B 合 作 + ( 1 − q ) F B 不 合 作 = p q ( Q B + G B − D B − V B ) + q ( V B + U B − C B − E B ) + p ( V B − G B ) − E B 根据复制动态方程 d p d t = p ( F i − F ¯ i ) ，国别A选择合作策略的复制动态方程为 d p d t = p ( 1 − p ) [ q ( Q A + V A − D A − G A ) + V A + U A − C A − E A ] (1) 同理，国别B选择合作策略时的复制动态方程为 d q d t = q ( 1 − q ) [ p ( Q B + V B − D B − G B ) + V B + U B − C B − E B ] (2) 令(1)，(2)两式为零，即选择该策略的变化率为0时，表明演化过程达到相对的稳定状态，解得5个局部均衡点，分别为(0， 0)，(0， 1)，(1， 0)，(1， 1)，( x ^ ， y ^ )。其中， p ^ = C B + E B − V B − U B Q B + V B − D B − G B ， q ^ = C A + E A − V A − U A Q A + V A − D A − G A .
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user: 4. 演化均衡分析 记上述演化博弈复制动态方程的Jacobian矩阵为J，再记 G 1 = d p d t ， G 2 = d q d t ，那么 J = | ∂ G 1 ∂ p ∂ G 1 ∂ q ∂ G 2 ∂ p ∂ G 2 ∂ q | 其中 ∂ G 1 ∂ p = ( 1 − 2 p ) [ q ( Q A + V A − D A − G A ) + V A + U A − C A − E A ] ; ∂ G 2 ∂ p = q ( 1 − q ) [ Q B + V B − D B − G B ] ; ∂ G 1 ∂ q = p ( 1 − p ) [ Q A + V A − D A − G A ] ; ∂ G 2 ∂ q = ( 1 − 2 q ) [ p ( Q B + V B − D B − G B ) + V B + U B − C B − E B ] . 令 W i = Q i + V i − D i − G i ， Z i = V i + U i − C i − E i ， ( i ∈ A ， B ) 得到关于的行列式 det J 和迹 tr J det J = ( 1 − 2 p ) ( q W A + Z A ) ( 1 − 2 q ) ( W B + Z B ) − p q ( 1 − p ) ( 1 − q ) W A W B tr J = ( 1 − 2 p ) ( q W A + Z A ) + ( 1 − 2 q ) ( p W B + Z B ) 上述两式只需确定符号，便可对博弈稳定性进行探究。 见表2， H 2 ( 0 ， 1 ) ， H 3 ( 1 ， 0 ) ， H 4 ( 1 ， 1 ) 代表3个局部稳定点，对应的策略是演化稳定策略(ESS)，即演化博弈后两国最终要么选择完全合作策略，要么选择完全不合作策略； H 1 ( 0 ， 0 ) 则表示临时的平稳状态，其对应的策略选择是不稳定的，容易受到其他因素的影响，从而向其它稳定状态演化； H 5 ( p ^ ， q ^ ) 表示鞍点，代表博弈过程的一个临界状态点。 Table 2 Analysis of local stability of evolution between countrie 局部均衡点 det J tr J 结果 H 1 ( 0 ， 0 ) + + 不稳定点 H 2 ( 0 ， 1 ) − + ESS H 3 ( 1 ， 0 ) − + ESS H 4 ( 1 ， 1 ) + − ESS H 5 ( p ^ ， q ^ ) − 0 鞍点 表2. 国家间演化局部稳定性分析 见图1，由于选择参加合作的初始概率的不同，将会影响演化博弈模型稳定性运行。图中的辅助线可将该相位图大致分开，其交点表明两国科技合作的概率演化过程存在临界值(鞍点)，该点明显是不稳定的，双方合作的概率最终会向稳定点(0， 0)和(1， 1)演化。 图1. 相位图
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user: 5. 演化博弈仿真模拟 5.1. 不同初始概率下科技合作的系统演化情形 假设其他参数不变，设定演化博弈双方的初始参与意愿相等，且对双方不同参与意愿变化下的策略选择进行仿真。对于4.3中涉及到的(1)和(2)两式，可用python统计软件进行微分拟合，讨论孟中印缅科技合作演化的发展过程。为了简化计算，令 M A 1 = Q A + V A − D A − G A ， M A 2 = V A + U A − C A − E A ; M B 1 = Q B + V B − D B − G B ， M B 2 = Q B + V B − D B − G B . 设定两国合作次数为720步(时间)，拟合两国在不同的初始合作概率条件下的演化博弈结果。合作得以维持的前提是双方合作产生剩余获利，取上述参数分别为 M A 1 = 6 ， M A 2 = − 2 ， M B 1 = 4 ， M B 2 = − 2 。给定两国初始合作概率，系统演化结果如下： 见图2，这表明两国科技合作在不同初始合作概率情况下选择的策略也不尽相同。一般而言，初始合作概率越高，越有利于双方稳定开展科技合作，而初始合作概率亦会影响演化路径长度。 图2. 系统演化博弈过程 见图3，双方初始参与意愿无论处于何种状态，p，q均收敛于１，最终达到稳定状态(1， 1)。增加国家B初始参与合作意愿概率，q收敛于１的速度变快，降低国家A初期合作概率，相应的q收敛于１的速度变慢。这表明不同的初始概率会导致不同的演化博弈趋于不同的稳定状态。 图3. 不同初始概率的演化情况 5.2. 中国与孟加拉国、印度以及缅甸的合作演化博弈路径 有合作的地方，就必然存在风险。因此，各个国家就会根据实际风险情况来评估是否参与合作。假设前期合作成本相同，由于孟中印缅4个国家文化差异十分明显，可用6-维Hofstede的文化距离 C D j 来刻画初始合作意愿，文化距离反映两国之间的文化差异程度。其表达式为 C D j = ∑ i = 1 6 { ( I i j − I i u ) 2 / V i } / 6 其中，u表示母国， C D j 表示母国与j国的文化距离， I i j 表示j国在第i个文化维度的得分， I i u 代表母国在第i个文化维度的得分， V i 刻是第i个文化维度的方差。其表达式为 T i j = C D j ∗ k i D i j 其中， D i j 代表两国的地理距离， k i 表示各国科技知识获取量化得分。 关于文化距离维度的数据来源于百度文库。具体计算方法是先根据收集到的6-文化维度得分计算相应维度的方差，并与文化维度得分合并计算出文化距离。将上述文化距离加上地理距离和科技知识获取得分进行综合计算信任指数，结果见表3： Table 3 The cultural distance between China and other countrie 指数 国别 与中国的文化距离 中国与A国的合作 信任指数 A国与中国的合作 信任指数 中国 — — — 孟加拉国 2.02 0.41 0.35 印度 2.04 0.61 0.56 缅甸 1.87 0.57 0.46 表3. 中国与各国的文化距离 定义两国科技合作的信任指数，并以上表计算得到的信任指数作为初期合作概率，并以720步作为时间，分别画出中国与其他三个国家进行科技合作演化博弈时路径图。 中国与孟加拉国科技合作的初期概率不高，均低于0.5，说明两国合作意愿不够强烈，经过一段时间后发展为稳定的不合作状态，见图4。文化差异也比较大，孟加拉国综合国力比较弱，而在近半个世纪来双方的合作关系已经得到了迅速发展，于1978年签订了科技合作协定，但受限于印度的影响，中孟科技合作没有得到更深层次的发展。 中印两国的初期合作概率较高，均大于0.5，并在较短的时间段内达到博弈的稳定状态，见图5。这是两国基于经济利益最大化的考虑，长时间共同协商争取到的有利于两国和平发展的结果。众所周知，两国文化的差异巨大，使得中印关系历来都是比较微妙的。但是随着中国改革开放后的高速发展，本国的综合国力和经济实力不断提升，让中印关系逐渐缓和，各方面的合作计划逐渐被提上日程。2010年，由美国高盛公司提出的，发展到2010年由巴西、俄罗斯、印度、中国和南非组成的“金砖五国”概念，预示着中印合作意识进一步提高。 图4. 中国与孟加拉国的演化博弈图 图5. 中国与印度的演化博弈图 中缅两国科技合作初期合作概率差异明显，一个在0.5之上，一个在0.5之下，但也能在一段时间内达到合作博弈的稳定状态，见图6。中缅两国于1950年6月8日正式建交，并于2000年在缅甸仰光签订了科学技术合作协定，近年来的内外压力促使缅甸政府考虑政策调整，迫切需要有力外援来改善缅甸的经济状况。中国一直积极欢迎缅甸参与“一带一路”经济发展热潮，2017年11月中国外长出访缅甸期间提出“共建中缅经济走廊”倡议，得到缅方积极响应。 图6. 中国与缅甸的演化博弈图
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user: 6. 结论与建议 本文主要研究的是基于演化博弈在孟中印缅科技合作的应用，具体为结合所给假设建立适应度函数，进一步得到复制动态方程，再针对演化博弈进行稳定性分析，最后通过仿真模拟的方法验证了两国进行科技合作的演化博弈路径，并以文化距离刻画的信任指数做变量，探究中国与孟加拉国、印度和缅甸的演化路径，为孟中印缅经济走廊的科技合作研究提供理论支撑。 在孟中印缅的科技合作上，首先要深度发掘科技创新点，积极发挥我国的科技优势，拓展中国与各国之间的合作领域，依托各国产业特点形成不同合作领域上的多层面互补。此外还需逐步提升政府的引领作用，建立及完善对外科技合作体系以减少博弈过程所面临的阻碍，降低博弈临界值。同时还要选择相对科技优势领域、合作收益优势项目开展合作并大力推进实用科学技术在南亚、东南亚国家间的示范应用与推广，引发这些国家在科技方面的合作积极性，突破博弈前期的不合作均衡。最后不断创新多边科技合作的稳定发展，以实现中国与孟加拉国、印度和缅甸3个国家的长期稳定的互利互惠、共同发展的局面。
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user: 摘要 本文针对云边协同系统在能源互联网中的应用进行研究。在介绍相关研究现状的基础上，根据能源互联网的特点，讨论了云边协同能源系统构成；提出云边协同能源系统的实现方式和能源互联网云边协同算法。算法分为规则分类和人工智能预测两个阶段。同时，文章对基于云边协同的能源互联网典型业务场景进行规则阶段设计，并针对算法进行了仿真分析。在能源互联网中，云边协同系统可以在减少处理时延的同时提升系统整体性能，具有经济和技术可行性。
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user: 1. 引言 基于电能的瞬时性，以电能为主的能源互联网业务 [ 1 ] [ 2 ] 大多具有较为严格的时延要求，且随着网络规模的扩大，智能能源业务处理需要消耗大量的数据处理和计算通信资源，在此情况下，结合边缘计算与云平台的云边协同技术成为保障能源互联网正常运行的必要手段。 针对边缘计算和云协作进行研究。若仅考虑边缘计算，部分高复杂度业务将难以实现；若仅考虑云协作，系统面临着部分业务高时延和高带宽压力，由此云边协同是一种很好的协调解决方案。但目前云边协同的研究侧重于整体架构和具体应用场景研究，对于云边协同在能源互联网中的任务管理和具体分配算法流程鲜有设计，一定程度上阻碍了相关技术在能源互联网的落地。通过加强此方面的研究，会对云边协同系统的实际运行性能有较大的提升。 在参考已有研究的基础上，本文针对云边协同任务分配机制进行研究，所提算法前期根据业务特性实现云边协同业务划分，后期以前期结果为基础，基于神经网络实现业务的智能划分，相关神经网络训练采用目标函数最小化的方式。由此保证相关算法的规则性、智能性和自适应性。 本文后续章节结构如下：第2章提出云边协同系统构成；第3章提出云边协同系统的实现方式；第4章提出能源互联网云边协同算法；第5章设计典型业务场景；第6章进行仿真结果分析；第7章介绍云边协同研究背景；第8章进行总结。
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user: 2. 云边协同能源系统构成 云边协同包括云、边、端三个部分 [ 3 ]。针对能源互联网，“云”代表负责能源互联网管理、控制和运行的云平台，“端”代表底层受控的供用能设备终端，“边”既可以指靠近云平台的微网控制系统，也可以指靠近设备终端的能量控制设备。 如图1所示，云边协同技术贯穿于能源互联网控制系统各个层面，通过云边协同技术，能源互联网的上层信息分析和控制能力与底层设备所具有的物理实体运行功能能够实现有效的协调配合，为能源互联网的整体协作、高效运行提供及时的资源和决策支持。类似“粘合剂”和“协调员”功能，云边协同将整合信息采集层、边缘计算层、核心计算层、管理控制层、业务应用层和安全辅助层(见图2)的各层相关资源，实现物联网技术、分布式智能代理、大数据分析、“互联网+”运营、云边任务分配相关技术的有效集成。通过分散协同控制最大化网络运行效率，保障能源互联网平稳有效运行。 图1. 多微网云边协同示意图 图2. 云边协同系统体系架构
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user: 3. 云边协同能源系统的实现方式 为了实现云边协同，能源互联网相关业务和资源需要在云、边、甚至端进行合理分配，通过相关资源的优化调度实现系统用能效率的最大化和系统平稳运行。云边协同系统在能源互联网中资源优化调度的实现分为传统基于处理时延和计算复杂度的运行方式，或创新基于分类距离的运行方式。 3.1. 传统——基于处理时延和计算复杂度的方式 云边协同架构的提出主要是为了解决实时业务处理时延约束和主干网带宽约束以及边缘计算节点计算能力不足等问题 [ 4 ] [ 5 ]。基于传统的方法，将数据分析任务划分为若干子任务，子任务按类别划分，每一类具有明确的处理时延约束和计算能力要求。因而可以根据系统状态和任务间关联性，分类决定子任务的执行方式，分类方法中分类门限的确定可以采用决策树分类或贝叶斯分类以及SVM算法等。随着计算维度的提升，神经网络分类具有更好的可行性。 具体针对能源互联网或智能电网，因其包括很多实时和非实时业务，更适合进行云边协同。在能源互联网运行时，可以将时延要求高，且距离云计算中心较远的子任务分配到边缘计算设备实现本地化处理；但由于边缘计算设备普遍具有处理能力和计算资源约束，为达到最优性能和满足部分业务严格处理时延要求，有必要将部分非实时、高计算能力要求的任务移到云平台执行，如电力态势感知、增强学习、全网策略优化等涉及到高维空间搜索、高次数大数据量迭代、大矩阵求逆的能源互联网相关任务。对于云边两端均能处理的非实时、低复杂度处理子任务，可以以较低的优先级，结合规划理论实现任务的合理分配，以保证系统计算和通信资源的最优化利用和低时延任务的实时执行。 3.2. 创新——基于分类距离的方式 基于现有的能源互联网架构，能源系统的管理和运行以微网为单位，导致分布式供用能设备对能源网络的影响具有区域性，能源数据在不同层级对不同区域范围能源系统的管理和配置起作用，从而与特定等级的能源网络运行相关联。 在实际操作中，可以对本地历史数据进行k-means聚类和分类，对于需要处理的数据样本，判断其与所有分类中心的距离，如果到各个分类中心的距离均大于相关门限，可以认为其与本地数据关联不大，需要发送到数据中心进行处理，否则进行本地边缘计算。 在进行聚类/分类时，距离与策略性能成反比趋势(分类距离越小，策略执行越精确)。随着样本数量的增加，若保持每类样本数量近似不变，样本到云分类中心的距离分布将远小于样本到边分类中心的距离分布，将距离超过门限的样本发送到云中心进行处理将在一定程度上提升云边协同系统的运行性能。
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user: 4. 能源互联网云边协同 通过综合考虑能源互联网业务处理时延、计算复杂度和数据关联性的多样性特点，本文提出一套基于云边协同的能源互联网业务处理算法，算法分为前期和后期两个阶段，分别对应基于规则的云边协同和基于人工智能(神经网络)预测的云边协同。 4.1. 前期：基于规则的业务处理算法(见图3) 1) 根据具体的业务流程，将能源互联网相关业务划分为多个子业务(如负荷预测、参数拟合、模型优化、搜索求解等)并进行分类，每类子业务的时延约束和通信、计算资源要求存在不同，具有一定的先后依赖关系。 2) 设置云边协同系统参数，如各类业务处理复杂度门限、延时门限和置信度、支持度门限等，将系统参数传输到全网控制设备。 3) 能源互联网边缘计算设备首先确定需要处理的子业务，并将实时性高的子业务在边缘设备进行处理。然后判别是否为复杂度高的业务，并将高复杂度子业务送到能源互联网的云平台进行处理。对于非实时业务和复杂度不高的业务，判断云平台是否具有足够的剩余计算资源，且距数据产生终端较近，如果满足以上条件，则将部分相关子业务送到云平台进行处理。 4) 对于其它子业务，基于分类距离确定需要本地处理的能源数据。相关距离最小值小于门限的数据在边缘计算设备进行本地处理，否则将能源数据上传到云平台进行处理。 5) 将数据和数据处理后的结果按照处理设备类型进行存储，基于数据共享原则，能源互联网边缘计算设备的处理结果需要同时存储到本设备并上传到云平台，以方便云平台做进一步分析和处理；对于在云平台处理的非实时非高复杂度业务，相关数据存储在云数据中心并下发到边缘计算设备，以作为边缘计算任务的数据参考；其它数据本地保存。此种方式可以保证步骤4的有效性。 6) 基于运行结果对能源互联网数据–业务信息和相关参数进行调整，优化下一时段的任务分配策略。 图3. 云边协同系统业务处理流程(前期) 4.2. 后期：基于人工智能的业务处理算法 1) 记录和计算离线环境下能源互联网每类业务的实际运行性能相关指标(时延d、带宽/信息量i，能量成本消耗e等)，指标具体计算方法参考 [ 6 ]。 2) 当收集到足够数据后，使用人工神经网络对业务分配流程进行深度强化学习和训练，训练以运行时延最小、能量成本最优、云边通信量最小等为目标，或相关目标的加权和(如min (ad + bi + ce)， a， b， c为加权系数)。基于已有云边协同架构，训练方式基于以下几种： · 独立训练：人工神经网络在云平台上进行训练，训练所得的参数发送到边缘智能设备对相关能源互联网业务进行任务分配。 · 协同训练：在云平台上训练人工神经网络的底层神经网络参数，训练所得的参数发送到边缘智能设备协同进行高层神经网络参数的训练，得到完整的参数结果后执行本地任务分配。 · 迁移训练：在云平台上基于共享能源互联网数据进行原始模型训练，所得模型发送到边缘智能设备，基于本地能源互联网数据对模型参数进行修正，使用修正后的模型进行任务分配。 3) 可以根据不同目标，将系统拆分为多个子网在云边分别同时进行训练。如参考 [ 6 ] 的状态函数网络(边端执行)，策略功能网络(边端执行)以及二者的联合优化网络(云边执行)。 4) 建立相关分配模型之后，可以在本地实时进行云边协同任务分配，优化能源互联网运行性能。
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user: 5. 基于云边协同的能源互联网典型业务场景设计 基于所提算法，这里针对能源互联网典型业务场景的云边协同算法前期流程进行具体分析和设计。场景设计主要针对能源互联网系统的电力部分。 5.1. 分布式新能源接入 分布式新能源接入是能源互联网的一个重要业务，为充分利用新能源，需要对其发电能力进行长期有效的预测，并能及时适应短期的生产波动性以实现合理调度，这为云网协同技术带来了用武之地。 针对本地分布式新能源短时预测和在线调整业务，由于具有较强的实时性，可以在边缘计算模块实现，并将运行结果上传到云平台。而针对全网分布式新能源的整体长期预测业务，该业务具有非实时性和全局性，当算法复杂度高时，可以在云平台进行计算；或者经过判断，如果距离云中心较近，或与本地数据关联性不大，同样需要在云平台进行处理。 5.2. 多能互补 能源互联网将利用光伏发电和风力发电等多种技术，此类发电设备具有一定的波动性，需要借助储能设备和高效调度以实现多能互补。通过多能互补，系统的稳定性和可靠性将得到大幅度提高，这为系统长期平稳优化运行提供了保证。 多能互补需要在长期供用能平衡的基础上实现系统的实时性优化。长期供用能平衡等业务实时性不强，复杂度不高但距离云中心较近或与本地数据关联度不高(具有全局性)，将在数据中心(云)利用全网生产和消费数据通过整体规划实现，该过程需要考虑各种全局性相关因素。系统实时用能优化类业务由于实时性要求高，需要通过本地边缘计算终端保证其业务快速、有效实现。通过云边协同，云计算中心和边缘计算设备将不断通过信息交互实现调度策略的调整和优化，将最终保证多能互补在能源互联网中的高效利用。 5.3. 故障自动定位和恢复 能源互联网的信息物理深度耦合导致了故障产生的多样性和复杂性。对于本地故障处理，基于近距离的优势，且该类业务实时性高，适合在边缘端执行。边缘计算设备可以实时感知故障的发生和故障发生后系统所处的状态，通过局域分析实时确定故障的位置和状态，并及时采取合理的策略对故障进行处理，尽量防止故障态势的扩大，同时将很难处理或故障判断精度不高的相关数据上传到云平台，由中心进行全局性分析和判断。基于对故障的全局监控和跨域协调处理相关业务，由于实时性相对较低，算法复杂度高，或算法复杂度不高但距数据中心较近或数据与本地数据关联性不大，主要在云计算中心实现。由云平台负责判断故障的影响范围，并通过区域协调及时解决边缘计算设备难以处理的故障耦合问题，保证能源互联网故障的迅速恢复和系统的正常运行。