mlsa-iai-msu-lab/ru_sci_bench_zho_cite_reranking huggingface dataset:
新一代特高压交直流电网仿真平台设计方案

随着特高压交、直流工程的不断投运,我国逐渐形成了一个交、直流紧密耦合,多直流、多交流相互影响,送受端不断一体化,运行控制复杂多变的大规模特高压交、直流混合电网。为保证上述电网的安全稳定运行,必须对其运行特性进行研究和仿真分析。大规模特高压交、直流电网对仿真的规模、精度和速度均提出了更高的要求,目前为止,已有的仿真工具均不能同时满足其仿真的精度与效率需求。鉴于此,此文提出新一代特高压交直流电网仿真平台(new generation UHVAC/DC power grid simulation platform,NGSP)的设计方案,并从设计目的、技术路线以及具体实现等角度对其各部分的功能与架构进行了详细的分析。基于所提设计方案建设的仿真平台不仅能够实现6000个节点的数模混合电磁暂态仿真,同时相比于传统的仿真工具,其全数字仿真加速比达到了3000以上,明显提高了我国大规模特高压交、直流电网的仿真精度与效率,使仿真技术能够支撑电网实际发展。
换流站750kV交流滤波器合闸涌流及其抑制方法

交流滤波器主要用于滤除换流器产生的谐波并对直流系统进行无功补偿。交流滤波器断路器的频繁动作会引起严重的涌流以及过电压问题。西北电网某换流站中多次出现合闸电阻未能有效抑制涌流的故障,针对该换流站的实际工况,首先从理论上分析了不同阻值的合闸电阻对合闸涌流和合闸过电压的影响,并与采取选相合闸技术的效果进行了比较,再利用PSCAD对可能出现的工况进行计算。结果表明在保证选相合闸装置控制精度的条件下该方法对涌流和过电压有较好的抑制效果。在采用400~1500Ω合闸电阻的条件下,电阻退出可能引起的最大涌流超过其投入可能引起的最大涌流。结合采用合闸电阻和选相合闸2种方案能够实现对涌流的有效抑制,并且对控制时间误差的抗干扰能力更强。
基于深度学习的输电线路销钉缺陷检测

销钉是输电线路中的重要器件,起到固定螺母的作用,一旦出现故障,可能造成大面积停电等隐患。由于销钉缺陷目标较小,对于目标检测算法来说是一种很大的挑战。针对特征金字塔算法做出了改进,提出PinNet。首先,特征提取层换为残差网络的最新变体SCNet,提取更具辨别力的特征。其次,在FPN的基础上,设计了PinFPN,进一步增强了底层的语义信息和位置信息,提高检测小目标的能力。最后,针对数据集不足的问题,采用多种方式的数据增强,扩充训练样本,提高模型的鲁棒性。在测试集上,相比于原算法,该模型在销钉缺失目标上的AP值提高了4.2%,与其他主流的算法相比,也具有很大的优势。为了进一步证明算法的有效性,在其他输电线路小目标缺陷数据集上测试,同样可以取得不错的效果。
不平衡数据集下基于CVAE-CNN模型的智能电表故障多分类方法

提高智能电表故障不平衡多分类准确率对用电采集系统的可靠运行具有重要意义。传统机器学习中以合成少数类过采样(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法及其变体为代表的过采样方法,较少考虑数据全局分布,而后续采用的分类算法难以从数据中获取更深层特征信息。基于深度学习思想,提出一种基于条件变分自编码器-卷积神经网络(conditional variational auto encoder -convolutional neural network,CVAE-CNN)模型的不平衡多分类方法,将类别标签作为约束条件,搭建由全连接层构成的CVAE网络生成少数类样本,根据变分下界对服从多维且各维度为独立高斯分布的隐变量建模,学习各类分布特点和数据集全局特征,提高生成数据质量。平衡后的数据采用卷积神经网络进行分类,设计一维卷积层提取数据中潜藏的复杂特征,构造最大池化方法提高模型容错率,依据各类分布特点进行分类处理,提高对少数类别的识别率。以15个KEEL公开数据集和近年采集的智能电表故障数据作为实际算例,所提模型与典型的过采样方法和分类方法进行对比,实验结果表明具有更高的分类精度。
计及直流控制特性的混合多馈入直流系统交互作用因子计算方法

为评估混合多馈入直流(hybrid multi-infeed high voltage direct current,HMIDC)系统各换流站间的电压交互作用,提出计及直流控制方式影响的HMIDC系统交互作用因子(multi-infeed interaction factor,MIIF)计算方法。首先,基于电力网络方程,构建小扰动下表征直流系统控制响应特性的直流附加等值运行导纳矩阵;然后,分别推导小扰动条件下VSC-HVDC和LCC-HVDC不同控制方式的直流附加等值运行导纳,提出直流附加等值运行导纳矩阵的计算方法;其次,采用直流附加等值运行导纳矩阵修正原交流系统节点导纳矩阵,获得等值节点阻抗矩阵,进而提出基于等值节点阻抗比的HMIDC系统MIIF指标计算方法;最后,基于PSCAD/EMTDC构建混合双馈入直流系统,验证了计及直流控制特性的HMIDC系统MIIF指标计算方法的有效性,并分析了VSC-HVDC无功出力和交流系统等值阻抗对MIIF指标的影响。
基于卷积块注意模型的YOLOv3输电线路故障检测方法

针对航拍巡检图像中待检测目标易受复杂背景和部分遮挡影响而造成传统算法难以准确检测的问题,提出一种基于卷积块注意模型的YOLOv3输电线路故障检测方法。首先,在YOLOv3算法框架中融合卷积块注意模型来提升图像中故障目标区域的显著度;然后,通过引入高斯函数对非极大值抑制方法进行改进,降低存在部分遮挡目标的漏检率;其次,采用Focal Loss改进损失函数来提高检测网络的检测精度;最后,利用某供电局近3年无人机巡检视频制作训练样本和测试样本,并将提出的算法与4种经典目标检测算法进行比较。实验结果表明,相比于4种对比算法,该文算法能够在保证较高检测精度的同时具有较好的实时性。算法的平均检测精度可达94.6%,分辨率为1280×720的图像检测速度为40帧/s。
基于多目标优化的电网直流承载规模评估方法

合理评估受端电网的多馈入直流承载规模,对指导电网建设和维持电网安全稳定具有重要意义。考虑直流落点、机组出力分配、无功补偿对受端电网直流承载规模的影响,在分析广义有效短路比可量化节点电压对直流馈入支撑强度的基础上,采用广义有效短路比指标、暂态电压支撑强度指标及网损指标和发电机成本费用指标,以及考虑受端电网安全运行的多约束条件建立联合优化直流落点和机组出力分配的模型,基于利用循环递增直流馈入容量和重复求解优化模型获取满足约束条件的优化解集,以及对解集按逆序进行安全校验的方式,提出了基于多目标优化评估受端电网最大直流承载规模的方法。在此基础上,进一步建立基于多目标优化无功补偿增加最大直流承载规模的方法。最后以IEEE 39节点系统和河南规划电网作为多馈入直流受端电网进行仿真分析,验证了所提受端电网最大直流承载规模分析方法的可行性和有效性。
面向配电侧户用光伏无功激励奖励的纳什议价方法

随着可再生能源的发展,大量光伏接入配电网造成了严重的电压越限问题,提出户用光伏参与无功调节的方法解决该问题,并基于讨价还价博弈理论研究了光伏无功的激励奖励机制。首先构建了电网和用户的合作双层优化模型,外层模型以年综合费用最低为目标优化无功补偿设备的配置,内层模型以网损最小为目标优化系统的运行,二者通过合作产生了合作剩余。进而基于纳什议价理论构建了电网和用户的收益分配模型,制定了合理的光伏无功激励奖励机制,使得合作剩余能够在电网和用户间得到合理分配,维护二者的合作关系。最后通过算例验证了所提方法和模型的有效性,电网和用户通过合作有效解决了系统电压越限问题,保证了系统运行的安全性和稳定性,同时提高了双方的收益。
基于ECBO-VMD-WKELM的风电功率超短期多步预测

提出一种全新的集合强化物体碰撞优化算法(enhanced colliding bodies optimization,ECBO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、小波核极限学习机(wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)的超短期风电功率多步预测模型。针对VMD方法自适应性低的问题,提出将ECBO方法用于VMD核心参数自动寻优,且基于加权排列熵(wavelet kernel extreme learning machine, WPE)算法思想来设计ECBO-VMD方法适应度函数,在提高VMD分解方法自适应性的同时实现了对各分解分量规律性的定量判别。采用ECBO-VMD对原始风电功率时间序列进行自适应分解,然后针对各分解分量建立WKELM预测模型并进行重构以得到最终预测结果。实验结果表明,该方法较现有单一及组合预测方法,多步预测精度均取得了大幅度提高,且预测误差分布可控制在较窄的期望预测区间内。
多能互补复合电站的优化配置及其在系统电源规划中的应用

能源基地集中发展单一类型新能源会带来能源损失、设备利用率低等多种问题。随着各类电源技术的成熟,利用资源互补特性来优化配置和协同开发多类型电源是解决这些问题的有效途径。首先基于各类电源的互补特性提出了多能互补复合电站的概念,研究了复合电站的互补机制及其面向规划的外部特性;其次,建立了综合考虑系统多能互补特性及外部规划需求的能源基地优化配置方法,进而在规划方案的三层运行模拟校核迭代机制中,设计了融合复合电站的电源优化规划技术路线。最后,通过算例验证了所提的复合电站配置模型和规划方法的合理性,可以为能源基地电源配置提供理论指导和技术支撑。
基于APAA和改进DBSCAN算法的户变关系及相位识别方法

随着低压台区线路改造升级,台区户变关系以及用户相位信息变动频繁。为解决因排查效率低、更新不及时等造成的户变相位档案错误问题,提出了一种基于电压特征提取和聚类算法的户变关系及相位识别方法。首先采用自适应分段聚合近似(adaptive piecewise aggregate approximation, APAA)方法提取电压曲线特征,然后采用改进DBSCAN(density-based spatial clustering of application with noise)算法识别户变关系不匹配的用户,以及对户变关系正常用户进行相位识别,该改进方法通过自适应确定DBSCAN算法的参数和检验聚类结果中噪声用户的相关性,提高了算法聚类结果的准确度。实际台区算例分析验证了所提方法的准确性。
基于改进一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估

为充分挖掘电力系统暂态过程中量测数据的时序信息,并进一步提高电力系统暂态稳定评估的准确率,提出了一种基于改进一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该方法直接以底层量测数据作为输入特征,通过使用多尺寸卷积核来替代传统的单尺寸卷积核,能够有效提取量测数据的多粒度时序信息,实现了端到端的暂态稳定评估。另一方面,引入了焦点损失函数来指导模型训练,其能发掘困难样本并且缓解样本不均衡问题,进一步提升了模型的辨识性能。此外,通过应用Guided Grad-CAM算法对暂态评估模型的类激活图进行可视化分析,提升了模型的可解释性和透明性。在新英格兰10机39节点算例系统上的仿真分析表明,相较于基于传统机器学习和深度学习的暂态稳定评估方法,所提出的方法具有更优的评估性能,并且对受“污染”数据具有更好的鲁棒性。
分布式智能协同和云计算相结合的配电网故障选线新方法

针对谐振接地系统发生单相接地故障时选线方法可靠性不高、计算量大、算法实现复杂的问题,提出了一种基于云计算的配电网分布式智能故障选线方法。首先,通过构建配电网智能故障诊断云模型,将大量数据处理与复杂选线算法实现推至“云端”;其次,在分布式智能选线系统内,利用零序电压突变量和相电压的15%作为智能单元的启动,以提高智能单元启动的可靠性、选线的速动性;然后,详细讨论了包含故障电流主要特征的特征频带,并对区域智能单元内采集的暂态零序电流做小波变换选择特征频带;再次,通过分布式智能单元之间的协同分析,将特征频带上信号的幅值和相位信息结合起来进行故障选线;最后,通过算例验证。结果表明,所提方法不受复杂故障条件的影响、通信压力小、选线准确度高,为谐振接地系统单相接地故障实现快速选线提供参考。
基于时间序列的配电网数据清理和融合方法研究

随着配电物联网的快速发展,海量异构数据不断地从生产、传输、消费端产生,这些数据具有更新速度快、质量差、价值密度低、时间序列性强的特点。如何从这些海量数据中提取高质量的有价值数据,减少数据冗余,需要有效的数据清洗融合方法。为此,提出了一种基于时间序列相似性度量的数据清理、融合方法,该方法利用近似符号聚集、欧式算法和调整相似度加权的相似序列完成数据清理,利用多元异构数据融合算法完成数据融合。选用1440点负荷数据进行实验,结果表明,该方法可以检测配电网异常数据、填充空缺数据、减少数据冗余、融合异构数据,处理后的数据精度高,计算复杂度低,整体提高了数据质量,为配电物联网应用提供可靠的基础数据。
基于强化学习理论的输电网扩展规划方法

该文将人工智能扩展至传统输电网规划中,提出基于强化学习理论的输电网扩展规划方法,以带自适应学习因子的多步回溯α-Q(λ)算法进行求解。基于数据库与蒙特卡洛法,并计及输电可靠性成本建立了扩展规划模型,设计自适应学习因子的多步回溯Q(λ)算法,利用强化学习智能体以最大累积奖励为目标,结合输电网扩展规划特性,将混合整数规划模型转换为算法的智能体与环境,用以模拟规划人员对电网的规划过程。在Garver-6与IEEE 24-RTS系统中验证该文所提方法的有效性,并与其他智能算法进行比较。
基于新奇检测的两级电气故障声纹识别算法

基于闭集算法的声纹识别模型由几类故障样本与正常样本训练得到,同时假设后续输入样本同属于这几个确定的类别。在应用中,强环境噪声等陌生类别可能导致大量误报。为在室外等多噪声环境下降低误报率,同时保持故障样本召回率,提出了一种基于新奇检测的两级声纹识别算法。以断路器储能电机为实验对象,对1种正常工况和3种异常工况的声音信号进行加窗、分帧等预处理,随后提取梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cestrum coefficient,MFCC)特征向量,最后使用单类支持向量机(one-class support vector machine,one-class SVM)作为第1级新奇检测算法分离陌生类,再使用C参数支持向量机(c-support vector machine,C-SVM)作为第2级算法进行识别。实验结果表明,与现有的单级声纹识别方法相比,所提出的方法可以有效检出陌生类,在信噪比高于20dB时故障样本召回率下降小于0.33%,在信噪比低于-20dB时误报率下降超过63.47%。
基于电转气反应热应用和合作博弈的电转气装置容量规划

针对电转气装置目前普遍存在的效益较低的现状,计及了电转气反应热的利用,并考虑了加强与综合能源主体的合作,从这两方面实现了电转气产业链的延伸和产业模式的创新。通过计及电转气放热、碳交易等,挖掘了电转气的盈利空间;基于合作博弈,提出了以含电转气的综合能源联盟净收益最大为目标的系统运行模型,基于Shapley值对联盟的每个主体进行了公平、合理的利润分配机制。此外,还对风电和热电联产机组间的利益冲突进行了分析,并进行了碳交易价格和电转气用电成本的灵敏度研究。分析结果表明,联盟的形式有助于电转气企业的投资与盈利,碳交易价格决定了电转气容量上限,用电成本直接决定了电转气投资与否。
基于“共享储能–需求侧资源”联合跟踪可再生能源发电曲线的市场化消纳模式

可再生能源发电出力波动性大给电力系统运行带来了诸多挑战,这也直接影响了可再生能源电力的消纳。鉴于此,提出了一种考虑“共享储能–需求侧资源”联合跟踪可再生能源发电曲线的市场化消纳模式。首先梳理了用户参与该交易的全过程步骤,然后以用户的净收益最大化为目标函数建立了混合整数线性规划模型,最后通过实际算例验证了该模式优于仅考虑“共享储能”模式、峰谷分时电价需求响应模式。所提出的联合跟踪模式增强了用户利用自身需求侧资源和共享式的储能设备提高其对可再生能源电力的消纳能力,为进一步探索“源网荷储一体化”提供了一定思路。
考虑充电功率衰减的电动汽车两阶段优化调度策略

通过对锂电池充电特性进行分析,发现电动汽车充电后期会出现明显的功率衰减,忽略这种现象会导致电动汽车所需充电时长的错误预估。为减小功率衰减带来的负面影响,该文基于最佳充电电流理论,构建电动汽车最佳充电曲线,并根据不同电动汽车充电功率变化特性,在考虑功率衰减的条件下提出一种基于多元混合优化算法的电动汽车两阶段优化调度策略。首先,基于电动汽车充电电流、电压以及功率之间的相关性,构建电动汽车用户模型,根据不同队列电动汽车充电特性,构建负荷聚合商调度模型;进而,基于最高响应比优化算法解决调度第一阶段的用户充电紧迫性与公平性问题,基于粒子群优化算法解决第二阶段光伏消纳偏差量最小化问题,实现考虑功率衰减特性的电动汽车两阶段优化调度;最后,在仿真实验中通过对未考虑功率衰减时电动汽车计划和实际充电行为进行对比,分析充电功率衰减对电动汽车用户和负荷聚合商的影响,通过对考虑功率衰减时不同调度策略下的电动汽车充电行为进行对比,验证本文策略在降低光伏消纳偏差量,提高用户满意度,改善负荷聚合商经济效益方面具有明显效果。
直流微电网多端口变换器虚拟惯性控制策略

目前,直流配电系统内部多变换器并联一般采用传统的下垂控制策略,系统表现出低惯性、弱阻尼的特征,使得系统稳定性较差,为此提出了一种用于直流微电网多端口变换器的类虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)虚拟惯性控制策略。该策略可同时实现下垂、虚拟惯性及阻尼特性功能。首先,对多端口变换器的拓扑结构进行了简介;其次,对所提控制策略进行了理论分析与推导,并给出了控制策略框图;再次,建立了变换器小信号模型,分析了加入类VSG虚拟惯性控制策略后变换器的稳定性;最后,在Matlab/Simulink中建立了系统仿真模型,并进行了仿真对比,验证了所提控制策略的有效性及稳定性分析的正确性。与传统控制策略相比,所提控制策略增加了直流配电系统的惯性,平抑了直流母线电压的波动。
可再生能源电力系统运行灵活性需求量化及优化调度方法

以风、光为代表的波动性能源发电占比快速增加,对电力系统的运行灵活性提出了更高要求。综合考虑风光出力不确定性、波动性及相关性特征,用多胞体描述多个随机源的联合波动域,构建系统灵活性需求量化模型;并利用多胞体在线路上的投影得到灵活性需求的空间分布特征。针对灵活性需求优化调度问题,建立了考虑灵活性需求空间分布约束的区间优化滚动调度模型,给出满足给定置信度下灵活性要求的发电调度方案。在IEEE 39节点系统及我国西北高比例新能源电力系统上进行算例验证,证明了所提的灵活性需求量化方法及调度策略的有效性。
弱电网下风电有功出力对次同步振荡特性影响分析及参数调整

针对弱电网下直驱风电场有功出力对次同步振荡特性(subsynchronous oscillation,SSO)的影响问题,建立了并网系统动态数学模型,利用特征值分析法和参与因子计算,得到主导振荡模式以及主要参与的控制环节。通过分析在不同控制参数和系统结构参数下有功出力与SSO特性的关系,解释学术界和工程中关于有功出力对SSO阻尼影响存在不同观点的原因,确定影响有功出力与SSO阻尼之间关系的主导因素。同时,根据有功出力与SSO阻尼相关特性制定具有抑制SSO作用的参数调整方案,以求对实际工程起到重要的指导作用。时域仿真验证了相关特性和参数调整方案的正确性与有效性。
考虑风向和大气稳定度的海上风电功率短期预测

对于海上风电功率的预测,传统预测模型未计及因风向与大气条件改变引起的输出功率差异。为了提升预测精度,在考虑大气稳定度的同时,根据风向与功率损失构建出功率风向(power-direction,Pd)模型,并在此基础上提出基于编码–解码(Encoder-decoder)框架的海上风电功率预测方法。该方法可根据Pd模型更新尾流效应损失,并有效平抑预测功率波动,区分不同大气层结稳定度下的尾流效应。首先,通过长短期记忆神经网络(long-short term memory, LSTM)等预测模型验证大气稳定度及Pd模型的有效性,然后使用Encoder-decoder对实际海上风电场进行风电功率预测。实验结果表明,考虑大气稳定度并使用Pd模型的Encoder-decoder方法,其均方根误差较单一Encoder-decoder预测方法降低了2.39%。
计及用电满意度优先级划分的负荷聚合商调度策略研究

为实现大规模海量居民柔性负荷有序参与需求响应,可以利用负荷聚合商对居民柔性负荷进行聚合调度。为了降低负荷聚合商需求响应调度对居民用户的影响,首先,根据居民用户用能诉求对柔性负荷进行聚类;其次,构建用电满意度函数对各类柔性负荷进行调度优先级划分,并通过设置不同补偿价格来实现优先调度级别高的负荷;最后,以负荷聚合商收益最大为目标构建调度决策模型。仿真结果表明,所提方法可以有效降低电网负荷需求峰谷差,还可以降低需求响应对用户用电满意度的影响。
量测装置优化配置下的分布式配电网故障定位方法

变电站端故障监测“高阻”现象可能使得配电网故障定位失败。为了解决这个问题,提出了一种量测装置优化配置下的分布式配电网故障定位方法。所提方法的主要特点是在量测装置全局最优配置下,基于故障暂态信号的时间特性实现分布式故障区段定位。首先,改进的l2,1主元分析方法被用来识别配电网中状态变化敏感的节点作为全局最优配置位置,然后根据配置结果构建了故障监测域并得到故障监测增广矩阵,进而给出故障区段判别规则,最后依据行波测距基础理论完成故障点定位。使用PSCAD/EMTDC搭建的改进IEEE34节点馈线系统进行仿真验证,仿真结果表明所提方法能准确识别出故障区段且对过渡阻抗具有较强的鲁棒性,定位结果不受故障类型、故障位置的影响。
基于Bi-LSTM和特征关联性分析的日尖峰负荷预测

近年来,负荷高峰时段电力供需不平衡问题日益突出,电网运行成本增加。为提高尖峰负荷预测准确度,提出了一种基于双向长短期记忆网络和特征关联性分析的日尖峰负荷预测方法。采用描述类、曲线类指标分析不同行业下的用户日峰值负荷特性,并基于Copula函数定量分析多维时序数据之间的关联度,构建基于双向长短期记忆网络的幅值预测模型。由于多峰特性在用电规律中的普通存在,先将连续的历史发生时刻点转为离散的时间段中,再利用幅值模型的预测结果展开基于XGBoost分类器的日峰值负荷出现时段预测。在真实数据集上的实验结果表明,该方法对高位负荷的预测具有较高预测精度,对提高电网削峰填谷和供电服务能力具有重要意义。
计及细节层次直接负荷控制的区域综合能源系统多时间尺度优化调度

考虑风光出力和负荷的不确定性及温控负荷反弹特性的精细建模程度对区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)优化调度的影响,提出计及细节层次直接负荷控制的多时间尺度协调优化调度策略。日前调度采用三阶段反弹简化直接负荷控制模型,以系统运行经济性最优为目标求解机组运行计划;日内调度基于细节层次直接负荷控制仿真修正日前反弹负荷曲线,求解各微源的出力计划;实时调度进一步细化日内仿真反弹负荷曲线,结合模型预测控制理论,通过反馈校正和滚动优化调整微源出力,实现多时间尺度的协调运行。算例结果表明多时间尺度下计及细节层次的直接负荷控制更能贴合实际系统运行,实现机组出力精准化控制,验证了所提优化调度策略的可行性及有效性。
数据驱动的用户需求响应行为建模与应用

随着售电侧电力市场改革推进,参与需求响应的用户数量日益增加,由于参与互动用户的特性不一、响应能力差异大,多类型用户组合后还造成整体响应特性呈现高维、非线性、非凸的复杂特征,这对于传统基于模型驱动的互动建模和优化定价策略带来了巨大挑战。对此,提出一种新型的数据驱动的用户需求响应行为建模方法,采用不涉及用户隐私的环境气象数据、电价数据及用户聚合体的历史互动数据,结合深度长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络方法实现了对用户聚合体的复杂响应特征的有效表征,建立了反映用户聚合体差异化需求响应能力的特性封装模型,并将其在零售市场定价场景中进行了应用测试。结果表明,所提出的深度学习封装建模方法能够很好地逼近用户需求响应特性理论值,具有良好的精度,同时能显著降低零售定价迭代出清所需时间,可为复杂用户参与下的电力市场运行提供一定参考。
LCC-MMC型混合直流输电系统送端交流故障穿越控制策略

整流侧采用电网换相型换流器,逆变侧采用模块化多电平换流器的混合直流输电系统可以解决传统直流输电逆变侧换相失败问题。针对混合直流输电系统送端交流故障引起的直流功率传输中断问题,提出一种基于降低逆变侧桥臂电压交直流分量的故障穿越控制策略。在分析送端交流故障特性的基础上,设计了根据整流侧交流母线电压跌落程度确定逆变侧子模块减投个数的方法,依靠对逆变侧直流电压的降低值进行定量分析来维持送端交流故障后直流系统的功率传输能力。在计及换流器有功、无功约束的条件下,设计了整定逆变站直流调压限值的方法。采用同步调控换流器桥臂电压交直流分量的方法降低逆变侧直流电压,能够满足系统对调制比的要求,使逆变侧交流出口电压不发生畸变,且适用于送端交流母线电压跌落较大的情况。最后,通过对不同严重程度的送端交流故障进行仿真对比分析,验证了所提控制策略的有效性。
具备故障电流对称清除能力的双向开关钳位式全桥子模块

实现对直流侧故障的快速隔离与穿越是基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的直流输电系统亟需解决的问题。在对现有子模块进行归纳与改进的基础上,提出了一种双向开关钳位式全桥子模块(bidirectional switch clamped full bridge sub-module,BCFSM),该子模块具备直流短路故障电流对称清除能力,闭锁后可引导故障电流对桥臂内所有电容进行串联充电,从而快速清除故障电流并保证闭锁期间桥臂内电容电压的均衡。同时,由于双向开关兼具钳位与旁路通道作用,与其他具备故障穿越能力的子模块相比,BCFSM具有良好的经济性。基于MATLAB/ Simulink的仿真结果表明,BCFSM-MMC可快速清除直流短路故障电流,且能够快速重启,具有高直流故障穿越可靠性的同时降低了换流站的建造与运行成本。
基于精细化需求响应的虚拟电厂优化调度

在能源互联网建设背景下,虚拟电厂如何利用居民用户的需求响应能力来充分发挥分布式发电、分布式储能、微电网等资源的绿色价值和灵活价值已成为研究重点。然而居民用户的需求响应难以量化,不同用户在不同场景下的响应趋势大相径庭,导致虚拟电厂很难将居民用户的需求响应能力利用起来。针对这一问题,首先,构建虚拟电厂精细化需求响应模型,其次,为正确反映不同用户的需求响应特征,构建2个长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络计算需求响应效益系数,在此基础上将精细化需求响应模型与虚拟电厂优化调度模型相结合并求解,得到最优的调度结果。仿真实验表明,所建立的需求响应系数能正确地反应用户的需求响应倾向,利用精细化需求响应模型虚拟电厂能充分发挥用户侧需求响应,并提高整体经济性。
交直流混合配电网改进区间潮流算法

将区间泰勒展开法应用到交直流混合配电网中,结合增广直角坐标潮流模型,提出了一种适用于求解交直流混合配电网中存在间歇性电源以及波动性负荷的区间潮流算法。该算法考虑了主从控制策略与对等控制策略下直流配电网中节点电压和功率的波动对交流配电网与电压源换流器(voltage source converter,VSC)中潮流和调制比的影响,采用区间泰勒展开法避免了区间迭代与非线性优化,基于增广直角坐标潮流模型的雅克比矩阵与海森矩阵稀疏度极高,提高了计算效率。最后,在IEEE33节点扩展的交直流混合配电网中验证所提算法,并通过将结果与蒙特卡罗算法运行后的结果相比较,验证了该算法的有效性。
欧洲大陆同步电网“1·8”解列事故分析及启示

2021年1月8日,欧洲大陆同步电网解列为西北部、东南部两个区域,法国、意大利共切除1700MW可中断负荷,西北部地区约70MW、东南部地区约233MW负荷因频率、电压剧烈波动而脱网。介绍了欧洲电力系统概况、梳理了事故的发展过程,总结了事故发生的原因,并结合我国电网实际情况,提出本次解列事故对我国电力系统发展的启示。
多级协同虚拟电厂环境下的无功辅助服务优化出清

随着分布式发电在电网中的广泛应用,电网的管理难度日益提高。分布式电源大量接入的配网电压越限问题十分严重,而虚拟电厂是解决这一问题的有效技术手段。文章提出一种考虑调压成本无功备用的虚拟电厂辅助服务交易机制。系统中分布式电源在完成有功发电后一般仍可发出较多无功,若能将之有效利用则能大大降低电网调压成本并提高整体经济效益。基于在多级协同的虚拟电厂服务架构,首先分析了分布发电商的无功服务的有效容量计算方法与价值评估体系,通过边缘计算完成对分布式电源无功服务价格聚合,然后在此基础上建立考虑调压成本的全局辅助服务交易出清优化模型。最后,以某实际电网的算例进行仿真验证。提出的基于边缘计算虚拟电厂无功服务优化出清模型综合考虑了电网调压成本以及虚拟电厂的综合经济效益,能充分调用分布式能源的电压调节能力,可实现各方经济效益的最大化。
利用注入信号的配电网自适应三相重合闸研究

传统的三相重合闸经整定时间进行重合,不对故障性质进行判别,重合失败将导致对系统的二次冲击。为避免重合于永久性故障造成的二次冲击危害,提高重合闸成功率,提出了通过电压互感器二次侧注入电压信号的自适应三相重合闸策略。该策略根据电压互感器一次侧端口电压的特征,确定不带并联电抗器的配电网线路相间故障点绝缘是否恢复,最后根据故障性质决定是否执行重合闸操作。经过理论推导和基于PSCAD/EMTDC平台的仿真验证,证明了所提出的自适应重合闸策略能够判别瞬时性故障和永久性故障,并阻止因永久性故障跳闸的配电线路进行重合闸操作。
基于差分分解和误差补偿的短期电力负荷预测方法

基于序列分解的方法能够提高短期电力负荷预测精度,但会带来误差的积累。同时,现有方法忽略了历史预测误差与当前预测结果的相关关系。提出了一种基于差分分解和误差补偿的短期电力负荷预测方法(differential decomposition - error compensation - gated recurrent unit,DD-EC-GRU)。首先,对原始负荷序列进行一阶差分,将负荷的预测问题转化为负荷变化量的预测问题。基于此,在一组实际预测负荷序列的基础上引入多组辅助预测负荷序列,应用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建多目标迭代预测网络。最后综合考虑各序列迭代预测误差的变化趋势与平稳性,构建基于序列相似度和人工神经网络集成模型的误差补偿网络,提升预测精度。在3个实际负荷数据集上对DD-EC-GRU各环节有效性进行验证,并与多种主流算法对比,结果表明本文所提方法有较高的预测精度和较强的适应能力。
基于电热特性融合分析的油浸式变压器匝间短路故障辨识方法

已有的变压器匝间短路辨识方法主要依据绕组电流、阻抗或者油中溶解气体等单一类型信号,难以实现对故障位置的准确诊断,特别对少量匝数短路的辨识效果较差。综合考虑绕组电流、绕组热点温度和油温等变压器电热特征参数,提出了基于电热特性融合分析的油浸式变压器匝间短路故障辨识方法。该方法的主要思路为:运用数字孪生技术建立变压器物理实体的数字孪生体,应用多物理场仿真推演数字孪生体在不同运行断面、不同匝间故障条件下的电热特性参数变化规律,选取绕组电流、绕组热点温度等电热特征参数,建立基于孪生体故障样本数据驱动的匝间短路故障诊断模型。以31.5MVA/110kV变压器为例进行了仿真分析,结果表明本文提出的基于电热特性融合分析的匝间短路辨识方法可以实现对变压器早期潜伏性匝间故障的有效诊断,整体准确率可达94%。
基于数字孪生驱动的智慧微电网多智能体协调优化控制策略

随着电力系统运行中负荷、气象、设备、电/气/热多能流等全景信息的日益增多,传统的电力系统建模仿真技术已很难适应未来智慧能源系统运行控制的需要,而结合机器学习、通信网络、高性能分析计算、物联网的数字孪生技术可以有效解决这一技术难题。首先,针对国内外不同领域对于数字孪生技术的基本定义和应用场景,讨论了面向智慧能源系统的数字孪生构建方式和未来发展思路,设计了考虑多通信协议交互的智慧微电网数字孪生和多智能体控制架构。考虑到物理空间、数字空间及耦合关系,对智慧微电网的全生命周期管理过程进行任务分解,构建调控资源智能体、调控过程智能体和调控服务智能体;然后,构建系统的数字和物理孪生体,利用传感器采集的分布式元件和周围环境的各项孪生数据,对数据库管理模块进行更新,进行组合功率预测和多目标优化决策;最后,构建基于Opal-RT半实物仿真平台的智慧微电网测试模型,利用用户数据报协议(user datagram protocol,UDP)通信协议实时感知试验数据,在微电网并网和孤岛2种工作场景下验证所提控制策略,结果表明:智慧微电网能够按照数字孪生优化后的试验方案在实际系统中执行,同时将执行情况与数字孪生系统实时交互,为全生命周期管理提供运行指导。
注入电流馈线分布特征及其在接地故障检测中的应用

注入法是配网接地故障保护的重要方法之一,然而实际接地故障存在过渡电阻,尤其是高阻接地故障时,传统注入电流分布模型和故障检测方法的有效性受到严重影响。为解决配网单相经高阻接地故障检测的难题,构建了基波注入电流在多馈线配网中的精准分布模型,提出可消除电网分布参数不对称影响的接地故障判定和选线新方法。通过对线路零序电流成分的分解,发现非金属性接地故障下每条线路中均存在注入电流,且分布在每条线路中的比例等于当前工况下该线路零序导纳与系统总导纳的比值,将该比值定义为 “分担系数”。针对不同接地方式,刻画出分担系数随过渡电阻变化的轨迹特征,并提出了基于分担系数幅相特征的不对称配电网单相接地故障识别和故障选线方法,理论上消除电网三相分布参数不对称的影响,具有耐受过渡电阻能力强的优势。实际应用中仅需调节一次注入电流并测量被检线路零序电流的变化量,操作简单、易于实现。
基于深度神经网络的电力系统快速状态估计

随着现代电力系统的迅猛发展,电网结构和运行方式日益复杂,对状态估计的实时性和准确性也提出了更高的要求。为此,该文提出一种基于深度神经网络的电力系统快速状态估计,通过相关性分析筛选出该状态估计模型的输入量测集,进一步利用海量历史数据建立基于深度神经网络的状态估计模型。当电力系统的实时量测更新时,将强相关量测输入已建立的状态估计模型中快速获得系统状态的估计结果。通过在IEEE标准系统和某实际省网进行算例仿真表明,所提方法的估计精度和鲁棒性均优于传统加权最小二乘(weighted least square, WLS)和加权最小绝对值估计(weighted least absolute value,WLAV);并且该方法的在线计算时间受系统规模影响较小,由实际省网的仿真结果可知,其计算效率较WLS和WLAV分别提升1.43和27.2倍。
RARS2基因变异一家系报告并文献复习

目的探讨RARS2基因变异的临床特点。方法回顾分析一家系2例RARS2基因变异患儿的临床资料,并复习相关文献。结果2例患儿为姐妹,均于4月龄起病,表现为喂养困难、顽固性局灶性癫痫发作、四肢肌张力减低、小头畸形,血乳酸一过性升高;头颅磁共振示双侧大脑半球萎缩,右侧颅板下出血,右侧基底节区异常信号。先证者检测到RARS2基因复合杂合变异,NM_020320 c.1157G>T(p.R 386L),NM_020320 c.1210A>G(p.M 404V)。先证者姐姐首次基因检测无发现,再次分析发现RARS 2基因同样变异,并于1岁4月龄死亡。检索到相关文献19篇,包括本家系2例共37例患儿。其中男37.2%、女62.8%,大多在6月龄内起病;临床表现有癫痫发作,精神运动发育停滞或倒退,喂养困难,肌张力减低,小头畸形;大部分患儿血、脑脊液乳酸增高及脑桥小脑发育不良。共发现RARS 2基因33个变异位点。结论RARS2基因变异的临床表现有顽固性癫痫发作、喂养困难、精神运动发育迟滞或倒退、小头畸形、肌张力减低,部分患儿无桥脑小脑发育不良,预后差。
海南省果园土壤肥力综合评价研究

针对目前海南省果园土壤养分肥力情况尚不明确的问题,对海南省果园土壤肥力状况进行调研并取样分析,旨在为指导海南果园合理施肥提供科学依据。采用 “S”型采样法采集海南省果园土壤样品271个,分析土壤肥力指标,其中包括有机质、全氮、有效磷、速效钾、阳离子交换量和pH,依据全国第二次土壤普查的土壤养分分级指标来评价单个肥力指标,采用相关性系数法确定各指标的权重,并采用模糊数学隶属度函数对海南果园土壤肥力状况进行了综合评价,分析了影响土壤肥力的因素。结果表明:海南省果园土壤pH、阳离子交换量、有机质、全氮和速效钾的平均值分别为5.4 cmol/kg、8.56 cmol/kg、13.4 g/kg、0.68 g/kg、62.5 mg/kg和109 mg/kg,研究区土壤酸化严重,土壤保水保肥能力弱,有机质和全氮含量处于缺乏水平,速效钾含量处于中等偏低水平,有效磷含量处于丰富水平,但其空间变异性较大;各市县土壤综合肥力指数IFI依次为海口(0.64,2级)>临高(0.62,2级)>琼中(0.48,3级)>澄迈(0.45,3级)>琼海(0.44,3级)>三亚(0.43,3级)>白沙(0.42,3级)=屯昌(0.42,3级)>儋州(0.36,4级)>东方(0.35,4级)>保亭(0.32,4级)>昌江(0.29,4级)=乐东(0.29,4级)>陵水(0.25,4级)>万宁(0.20, 4级)>定安(0.19,5级)=文昌(0.19,5级),其中海口和临高的肥力状况处于中上水平;全省土壤综合肥力指数IFI变幅范围是0.13~0.95,平均值为0.37,土壤肥力等级为4级,仅13.3%的样本综合肥力处于丰富及以上水平。因此,海南省果园土壤综合肥力处于较低水平,土壤中有机质、全氮、速效钾和阳离子交换量对海南果园土壤肥力水平影响较大。海南果园应在原有管理措施下注重有机肥的施用,并根据不同区域的具体养分匮乏状况适当调整氮、磷、钾肥施入量比例,同时应当加强果园土壤酸化调控,以防止果园土壤继续酸化,实现海南果业长期可持续发展。
以竹屑为主要培养基质的食用菌营养成分差异及评价

采用国际通用的FAO/WHO模式中的氨基酸评分结合氨基酸比值系数法,对竹屑为主要培养基质的棘托竹荪(Dictyophora echinovolvata)和大球盖菇(Stropharia rugosoannulata)各部位进行营养成分分析和评价,为竹加工剩余物在食用菌栽培中的利用提供参考。结果表明,2种食用菌主要营养成分、矿质元素和氨基酸含量在种间及部位间差异明显,菌(菇)柄氨基酸含量极显著低于其他部位(P<0.01),其中,棘托竹荪部位间的氨基酸总量差异大于大球盖菇。但棘托竹荪的必需氨基酸含量高于大球盖菇,其中菌裙养分含量更接近于鸡蛋。AAS、CS和RCAA表明,2种食用菌的苏氨酸(Thr)和苯丙氨酸+酪氨酸(Phe+Tyr)含量偏高(RCAA>1.0),其余氨基酸多相对偏低(RCAA<1.0),两食用菌以赖氨酸(Lys)和甲硫氨酸+半胱氨酸(Met+Cys)为限制性氨基酸。棘托竹荪菌裙EAAI值最高,达到0.78,其菌盖和菌柄均小于0.75,大球盖菇各部位EAAI值也小于0.75,同时,棘托竹荪SRCAA值整体上低于大球盖菇。本研究认为2种竹基质食用菌营养成分在种间和部位分布差异明显,但均具有低脂肪、高纤维、富含矿质元素等特点,棘托竹荪的营养均衡性要低于大球盖菇,从营养角度证明了竹加工剩余物在食用菌培育的可行性。此外,本研究发现以竹屑为主要营养基质所生产的棘托竹荪菌裙可作为蛋白源,应注重加强相关产品研发。
低温胁迫下不同咖啡生理生化指标的变化及耐寒性评价

以咖啡主栽品种大粒种、中粒种和小粒种咖啡为材料,进行8 ℃低温胁迫,研究其在胁迫条件下植株的伤害情况和生理生化指标变化,并利用隶属函数法对3种咖啡进行综合评价。结果表明:低温胁迫条件下,3种咖啡叶片受害程度差异显著,小粒种咖啡比大粒种和中粒种咖啡具有明显的耐寒表型;小粒种咖啡的可溶性糖和可溶性蛋白含量在胁迫72 h时,较大粒种和中粒种的高。3种咖啡的抗氧化酶变化趋势都是先升后降,大粒种和中粒种咖啡的抗氧化酶在各处理间都处于较低的水平,小粒种咖啡在胁迫48、72 h时仍表现活跃;咖啡的丙二醛和相对电导率的变化幅度与其抗寒性呈现负相关。通过隶属函数法综合评价,3种咖啡抗寒性由强到弱排序依次为:小粒种>大粒种>中粒种。
双瓣茉莉JsCYP71A基因的克隆和真核表达

基于双瓣茉莉[Jasminum sambac (L.) Aiton]的花、叶转录组,筛选了一个在花朵中高表达且与香气释放规律对应的P450基因进行克隆和表达模式分析。利用cDNA末端快速扩增(RACE)技术获得该基因的5ʹcDNA序列,与转录组中序列进行拼接并验证,显示该基因是一个含1545 bp的开放阅读框、编码514个氨基酸残基的蛋白。此P450蛋白具有特征性的亚铁血红素结合结构域和半胱氨酸残基,与油橄榄、小叶咖啡等其他植物CYP71A氨基酸序列同源性较高,将其命名为JsCYP71A。遗传进化分析显示,该蛋白与拟南芥P450家族中CYP82亚族CYP82G亲缘关系最近。 CYP71A和CYP82G多个成员与萜类香气代谢相关,推测JsCYP71A蛋白有相似功能。JsCYP71A在茉莉花白花苞里的表达量最高,在茎中的表达量较低,在叶片中几乎不表达,茉莉花开放过程中,JsCYP71A在夜间11点和1点表达量高,白天表达量低,与萜类香气物质释放呈正相关。JsCYP71A定位于细胞质中。为获得异源表达蛋白,构建真核表达载体,在酵母BY4742株系中表达JsCYP71A,经Western Blot检测发现株系能成功表达大小约60 kDa的蛋白,为后续JsCYP71A酶学功能分析奠定基础。本研究结果为分析JsCYP71A在茉莉花萜类香气合成代谢中的作用提供参考。
不同土壤钝化剂对农田土壤中镉的钝化效果研究

【目的】农田土壤镉(Cd)污染影响着生态环境质量、农产品安全及人体健康,如何有效降低糙米镉含量是当前研究热点,研究不同类型土壤钝化剂对土壤-水稻系统重金属镉含量的影响,拟为镉污染土壤治理提供科学依据。【方法】在江西省典型稻田开展田间小区试验,比较了12种土壤钝化剂对土壤pH、有机质、阳离子交换量、土壤镉含量、水稻产量及稻米中镉含量的影响,并计算了糙米富集系数。【结果】与对照相比,施用钝化剂使土壤pH上升0.11~1.33,其增幅为2.91%~25.92%,有机质和阳离子交换量分别增加了1.02%~10.93%和0.05%~ 32.08%。土壤有效态Cd含量降低了19.97%~30.74%,其中麦饭石、森美思和石灰处理显著低于CK;水稻糙米中Cd含量降低了7.82%~69.44%,其中特贝钙、森美思、天象和石灰处理显著低于CK;糙米富集系数范围为0.22~ 0.74;稻谷产量增加1.28%~15.22%。相关性表明糙米Cd含量与土壤pH、阳离子交换量和总Cd呈显著负相关,而与土壤有效态Cd呈显著正相关。【结论】施用钝化材料对Cd在土壤-水稻系统的具有较好的阻控作用,且具有增产作用,较好的保障实现水稻安全生产的潜力,本试验条件下以特贝钙、森美思、天象和石灰处理修复效果最佳,其次为维地康、麦饭石、修复龙和颐和原壤。
幼龄橡胶树生长与叶片养分的相关性

通过分析研究幼龄橡胶树生长量与叶片养分的相关性,以实现幼龄橡胶树的养分诊断,为幼龄橡胶园的养分管理提供依据。在橡胶树定植后的第2~5年,每年9月采集叶片样品测定养分含量,同时测量橡胶树茎围与树高。在对测定结果进行相关性分析的基础上,利用多元逐步回归分析和聚类分析,研究橡胶树生长量与叶片养分的相互关系。结果表明:茎围与叶片的N、P、Mg、Fe、Cu具有显著的正相关关系,树高与叶片中的N、P、K、Ca、Fe、Cu、Zn具有显著的正相关关系;包含N和Ca的方程为橡胶树茎围的最优方程,包含N、P和Ca的方程为橡胶树树高的最优方程。通过聚类分析将橡胶树分成4种养分类型,不同类型的生长量及养分含量有明显差异,其中第4种类型茎围和树高相对较小,N、P含量也处于缺乏范围;K、Ca的含量较丰富,4种类型均处于正常范围以上;Mg的含量较低,4种类型均低于正常范围。幼龄橡胶树养分不均衡状况较显著,叶片中镁的含量整体较低,幼龄橡胶园的养分管理过程中,增加镁肥施用量的同时,还应调整不同养分间比例,以保证橡胶树的正常生长及养分间的平衡。
基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法

为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53为主干特征提取网络,在保证检测准确率的前提下,利用通道剪枝算法对模型进行剪枝处理,以简化模型结构、降低运算量。采用Mosaic数据增强方法扩充图像数据集(8 621幅图像),对模型进行微调,实现了马铃薯中土块石块的检测。测试表明,剪枝后模型总参数量减少了94.37%,模型存储空间下降了187.35 MB,前向运算时间缩短了0.02 s,平均精度均值(Mean average precision, mAP)下降了2.1个百分点,说明剪枝处理可提升模型性能。为验证模型的有效性,将本文模型与5种深度学习算法进行比较,结果表明,本文算法mAP为96.42%,比Faster R-CNN、Tiny-YOLO v2、YOLO v3、SSD分别提高了11.2、11.5、5.65、10.78个百分点,比YOLO v4算法降低了0.04个百分点,模型存储空间为20.75 MB,检测速度为78.49 f/s,满足实际生产需要。
基于光子传输模拟与卷积神经网络的苹果品质检测

针对传统果蔬品质检测方法中因样本数量不足而导致检测误差大的问题,提出了一种基于面光源下光子传输模拟的苹果品质检测方法。以苹果为研究对象,采用蒙特卡洛方法仿真光子在苹果双层平板模型的运动轨迹,快速得到20 000幅苹果组织表面光亮度分布图像,以光学参数作为标签,输入卷积神经网络进行训练,将得到的模型进行微调迁移,应用到少量实测苹果光谱图像的数据集上进行光学特性参数的反演,最后将该网络模型全连接层的输出结果与苹果品质建立关联,实现对苹果糖度及硬度的无损检测。结果表明,果肉吸收系数μ_a2反演准确率为93.24%,果肉散射系数μ_s2反演准确率为92.54%;与传统光学参数方法相比,苹果品质分类模型糖度和硬度的预测准确率分别提高了5.87、6.48个百分点,苹果品质回归模型糖度和硬度的决定系数分别提高了0.139 7和0.088,与基于点光源的预训练模型相比达到了更好的效果。
基于非对称混洗卷积神经网络的苹果叶部病害分割

针对苹果叶部病害由于数据集类间样本不均衡和拍摄角度、光照变化等实际成像与环境因素造成的精度低和泛化能力差的问题,本文提出了一种新型的非对称混洗卷积神经网络ASNet。首先,通过在ResNeXt骨干网络中添加改进的scSE注意力机制模块增强网络提取的特征;其次,针对多数叶片病害特征分布相对分散的问题,使用非对称混洗卷积模块代替原始的残差模块来扩大卷积核的感受野和增强特征提取能力,从而提升模型的分割精度和泛化能力;最后,在非对称混洗卷积模块中使用通道压缩和通道混洗的方式弥补了分组卷积造成的通道间关联性不足的缺陷,降低了由于叶部病害类间不均衡导致的传统网络模型精度偏低的问题。在COCO数据集评价指标下,实验结果表明,相比于骨干网络为ResNeXt-50的原始Mask R-CNN模型,本文模型的平均分割精度达到96.8%,提升了5.2个百分点,模型权重文件减小为321 MB,减小了170 MB。对实地采集和AI Challanger农作物病害分割挑战赛的240幅苹果叶片图像进行测试,结果表明,本文模型ASNet对苹果黑腐病、锈病与黑星病3种病害和健康叶片的平均分割精度达到94.7%。
基于SISM模型和畦灌技术的冬小麦最小灌水定额研究

为确定满足畦灌技术约束下的冬小麦最小灌水定额,采用地面灌溉水流运动模拟模型SISM,结合华北地区畦灌现状,考虑畦田长度、坡度、田面标准差、微地形空间分布差异及入畦单宽流量等要素,设计53088种畦灌技术要素组合,以地面灌溉水流覆盖整个田块和最小灌水深度Z_(min)>0为控制条件,对不同技术要素组合下的灌水过程进行模拟,分析畦灌技术要素和灌水性能指标值的对应关系,结合畦灌数值模拟试验结果,提出3种代表性畦田长度(50、100、150 m)下田面标准差、坡度、入畦单宽流量等畦灌要素的建议范围。在不考虑畦田布置优化方案的条件下,3种代表性畦长畦灌最小灌水定额不宜低于84、117、148 mm;在地面灌溉技术及畦田布置方案优化的条件下,3种代表性畦长畦灌最小灌水定额不宜低于71、75、79 mm。
冬小麦SPAD值无人机可见光和多光谱植被指数结合估算

SPAD(Soil and plant analyzer development)值能够反映作物叶片叶绿素含量,是表征作物健康状态的重要指标。采用无人机搭载可见光和多光谱相机同步获取冬小麦可见光和多光谱影像,同时获取冬小麦叶片SPAD值,探究了可见光和多光谱植被指数与SPAD值的关系,将可见光植被指数与多光谱植被指数相结合进行SPAD值估算,利用逐步回归和随机森林回归方法估算SPAD值,并将估算结果进行对比,筛选出冬小麦叶片SPAD值的最优估算模型。结果表明,SPAD值与可见光植被指数(IKAW和RBRI)、多光谱植被指数(GNDVI、CI、GMSR和GOSAVI)具有较好的相关性,与可见光植被指数(CIVE)和多光谱植被指数(GNDVI)的相结合指数具有较好的相关性,其估算模型的R~2为0.89,模型验证的RMSE为2.55,nRMSE为6.21%。研究表明,可见光植被指数与多光谱植被指数相结合指数逐步回归和随机森林回归模型估算SPAD值的精度高于仅用可见光植被指数或多光谱植被指数,采用逐步回归的估算模型R~2为0.91,模型验证R~2、RMSE和nRMSE分别为0.89、2.32和5.64%,采用随机森林回归的估算模型R~2为0.90,模型验证R~2、RMSE和nRMSE分别为0.88、2.51和6.12%。
基于多目标粒子群优化算法的永久基本农田划定模型

针对传统的永久基本农田划定方法不能较好地统筹兼顾永久基本农田的耕地质量、空间布局集中连片等目标问题,提出了一种基于粒子群优化算法的多目标永久基本农田划定模型,该模型包括土地适宜性、连片性、稳定性3个子目标函数,同时考虑生态保护红线、地形地貌等约束条件。选取河南省浚县为研究区域,根据目标偏好不同设置对照实验。结果表明,该模型在永久基本农田划定工作中具有可操作性,避免了划定过程中主观因素带来的不利影响,且可以提供多情景的永久基本农田布局方案,促进了永久基本农田划定结果的科学合理性。
马铃薯收获机挖掘装置智能设计系统与评价方法研究

针对马铃薯收获机挖掘装置设计效率低、设计知识难以高效获取和运用的问题,构建了马铃薯收获机挖掘装置智能设计系统。在收集整理挖掘铲设计规则的基础上,以产生式、框架式和混合式的知识表示方法表达挖掘装置的设计知识并进行存储,建立智能设计系统知识库;利用Visual Studio软件搭建知识管理系统,对规则类和实例类知识进行管理;采用基于规则和基于实例的正向推理方法,探讨智能设计系统推理机制;基于SolidWorks二次开发技术,对挖掘装置进行参数化建模;基于挖掘铲挖掘阻力分析和RecurDyn-EDEM联合仿真试验,构建挖掘装置工作性能评价体系;以Visual Studio为开发平台、VB.NET为开发语言,应用SolidWorks API接口技术和MySQL数据管理方法,对设计知识库、知识管理系统、推理机、参数化模型库和评价体系进行整合及联合运用,开发了马铃薯收获机挖掘装置智能设计系统。利用系统进行挖掘铲实例设计,并进行工作性能评价分析,结果表明,挖掘铲工作所需牵引力为856.24 N,所受最大牵引阻力为724.81 N,明薯率为97.22%,伤薯率为1.43%,表明该挖掘铲满足设计要求。
内充气力式棉花高速精量排种器设计与试验

针对现有气力式棉花排种器高速作业下充种性能不佳、排种精度低的问题,结合内充种式排种器结构特点,设计了一种内充气力式棉花高速精量排种器,该排种器利用内充与气流吸附方式进行双重充种,经清种装置作用后,采用二次投种方式完成排种过程。构建了种子充填与吸附力学模型,确定了关键部件主要结构参数,并对影响排种器工作性能的主要因素进行了试验研究。以清种距离为影响因子进行了单因素试验,基于最优清种效果,采用三因素三水平Box-Behnken中心组合设计试验分析吸孔直径、前进速度与负压对排种性能的影响规律,获得了最佳工作参数组合,并进行了高速条件下排种性能对比试验。结果表明:清种距离为2.0 mm时,排种器清种效果最优;影响排种合格指数与漏播指数的主次因素分别为负压、前进速度、吸孔直径;最佳参数组合为吸孔直径2.9 mm、前进速度8.4 km/h、负压1 150 Pa。经台架试验验证,其性能指标为合格指数均值96.48%、重播指数均值2.41%、漏播指数均值1.11%;在作业速度8~12 km/h范围内,内充气力式排种器排种合格指数均大于91%、漏播指数小于7%,且排种效果优于垂直圆盘气吸式排种器,满足棉花精量直播农艺要求。
基于小波变换和分数阶微分的冬小麦叶绿素含量估算

叶绿素含量变化直接表征冬小麦的光合作用能力,所以监测冬小麦叶绿素含量对分析冬小麦光合能力和生长状况具有重要意义。基于地面冬小麦冠层高光谱和实测叶绿素含量,分别利用原始光谱、分数阶微分光谱、原始光谱经连续小波变换后得到的小波能量系数与实测叶绿素含量进行相关性分析,选取相关性较好的分数阶微分光谱和小波能量系数,采用逐步回归分析、支持向量机、人工神经网络等方法构建冬小麦叶绿素含量估算模型。结果表明,在拔节期、孕穗期、开花期和全生育期,使用连续小波变换-人工神经网络建模结果最优,拔节期建模和验证决定系数分别为0.93和0.90,孕穗期建模和验证决定系数分别为0.93和0.90,开花期建模和验证决定系数分别为0.93和0.90,全生育期建模和验证决定系数分别为0.86和0.85;在灌浆期,使用分数阶微分-人工神经网络建模结果最优,灌浆期建模和验证决定系数分别为0.97和0.90。本研究可为作物叶绿素含量遥感估算提供技术方案。
融合用户特征的微博信息情感演化模型

大量社交媒体涌现网络,微博作为舆情传播的重要渠道,研究微博网络中的舆情信息传播过程对有关部门舆情治理以及控制具有重要意义.在微博网络信息传播的研究中,往往忽略了用户属性和遗忘机制等因素对于微博信息情感演化的影响,针对这一问题,本文在传统SIR信息传播模型基础上考虑不同用户的情感传播概率和遗忘概率,提出微博网络信息情感传播模型.最后,将改进的微博信息情感传播模型与ESIS和EIC模型进行对比,实验结果显示,提出的改进模型拟合值与真实数据相比误差更小,预测准确度更高,证明本文所提模型能够更准确地描述信息情感发展趋势.
考虑可再生能源消纳责任权重的年度合同电量月度分解方法

在可再生能源电力消纳保障机制的政策背景下,作为电力系统运行的主要参与者之一,省级电力交易中心需要积极承担可再生能源电力消纳责任,通过编制合理、有效的月度电能交易计划,促进可再生能源电力的消纳和政策的落实。文中提出了一种考虑可再生能源电力消纳责任权重的年度合同电量月度滚动分解方法。该方法基于优化和决策理论,通过对影响可再生能源电力消纳的因素的分析,建立了考虑可再生能源电力消纳责任权重指标完成难度和空气污染指数的双目标优化模型。除此之外,模型通过对剩余月份合同电量的整体优化,保证了电量执行的可行性和分配的公平性。算例结果验证了所提方法的合理性和有效性。
考虑风电机组超速减载与惯量控制的电力系统机组组合策略

随着风电渗透率的提高,电力系统将面临惯量支撑和频率响应能力不足的问题。风电机组通过虚拟惯量控制及超速减载控制可具有调频能力。文中在传统机组组合模型的基础上加入计及风电机组调频的频率动态约束。首先,推导风电机组不同减载量下的虚拟惯性时间常数大小。然后,对计及风电机组调频的多机系统建模,并推导扰动后频率最低值的表达式。接着,构建考虑动态频率约束的机组组合优化模型,并采用多元分段线性化技术解决频率约束高度非线性特征的问题。最后,以含风电并网的10机系统为例进行计算分析,结果验证了风电机组参与调频在机组组合决策中的可行性。所提模型与传统机组组合相比,在满足经济性的同时提高了系统稳定性。
适应电力现货市场运营的省级电网安全校核实现方案

中国电网特性复杂、运行约束多,随着电力现货市场的建设,对安全校核计算的精确性提出了更高的要求。文中分析了安全校核的内容以及影响其精确性的因素,提出了针对电力市场运营的省级电网精细化安全校核方案,包括以下3个方面:在电网模型方面,提出了低电压等级电厂并网和联络线等值计算方法,分析并设计了停运设备复役操作和设备的未来态工况计算;在算法流程方面,梳理了现货市场优化出清和安全校核的关系,提出了市场出清、断面限额计算与安全校核混合迭代计算流程;在辅助信息方面,针对区域输电断面,基于设备与断面、断面与断面之间的关系提出了各区域断面和全网的备用计算方法。最后,通过中国某省级电网实际运行情况,证明所提方案可有效提升安全校核的准确性。