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ABB数字化电力技术集体亮相“电力世界”

在全球能源革命和第四次工业革命到来的背景下，以工业互联网为代表的数字化技术高速发展，市场和客户需求也在不断发生变化。分布式能源发电、可再生能源并网、电能管理、微网、电动汽车充电等新领域、新技术的发展正在驱动着电力系统的重大变革。作为全球能源生产和消费大国，相关规划中也提出要深入推进能源革命，建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系。

  • 2021-05-06
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架空输电线路金具三维模型简化算法研究_李会超

实现三维（three-dimensional,3D）设计是输电线路设计技术发展的重要方向。金具是架空输电线路的重要组成部分,具有尺度小、结构不规则、种类多等特点。原始金具三维模型中,包含着多种细节信息,直接应用将占用大量计算资源并且大多数应用场景并不关注金具细部。为实现金具三维模型在三维设计场景中高效应用,必须进行简化。本文在传统边折叠和顶点聚类算法的基础上,提出了通过对三维模型边界边识别,在边折叠中考虑边权重和对不同位置顶点采用不同的聚类策略综合简化算法。通过对多个金具模型的应用验证,该算法在保持了模型的外形轮廓特征的基础上,大大减小三维模型的顶点和面数量,对较为复杂的模型可以简化到原模型10%以内。

  • 2021-05-06
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基于多层次结构模型的云服务信任评估算法优化_赵莉

为了提高云服务信任度水平和推荐能力,需要对云服务信任度进行优化评估,提出基于多层次结构模型的云服务信任评估算法。在云服务平台的用户行为信息特征采集中,建立云服务信任度分布大数据模型,挖掘云服务用户偏好性特征量,根据采集结果采用模糊信息调度方法提取云服务信任度特征量,在此基础上构建云服务信任度评估的粗糙集分布模型,通过大数据多层次结构分析方法进行云服务信任评估和推荐,结合模糊C均值聚类方法实现对云服务信任度的优化聚类和自适应评估。仿真结果表明,云服务信任度分布的多层次结构分布均匀,采用该方法进行云服务信任评估的准确度较高,评估的精度较好,用户满意度较高,提高了云服务信任评价能力。

  • 2021-05-06
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一维GTD散射中心模型参数估计的改进MUSIC算法_郑舒予

针对利用多重信号分类（MUSIC）算法估计一维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率；其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵；最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。

  • 2021-05-06
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结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法_李宗民

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题；已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希编码,通常将离散值松弛为连续值来优化学习,存在量化误差的问题.针对以上问题,提出一种结合注意力模型和双峰高斯分布的深度哈希检索算法.该算法设计嵌入空间和通道注意力模型的网络结构,关注重要特征并抑制不必要特征,增强了哈希编码的特征表达能力；同时为了解决量化误差问题,将均值为+1/-1的双峰高斯分布作为先验分布,并借鉴变分自编码机的思想,提出通过KL散度约束哈希编码分布服从先验分布,以减少量化误差.在3个基准数据集CIFAR-10,ImageNet,NUS-WIDE上,在不同码位下计算MAP结果显示,其MAP值优于对比的其他算法,取得了良好的检索效果,验证了文中算法的有效性.

  • 2021-05-06
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一种基于改进MCMC算法的模型修正方法_彭珍瑞

标准马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting（MH）抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机（SVM）建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。

  • 2021-05-06
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建筑室内人员开窗行为的驱动因素及模型算法综述_李斐

建筑室内人员的开窗行为不仅会对室内空气品质产生影响,还会在一定程度上影响建筑能源消耗,因此人员开窗行为的测量及建模具有一定的意义。对人员开窗行为的研究进行了综述,对开窗行为目前的测量及建模方法进行了总结分析,并提出了改进建议。将综述研究分为四个部分,包括数据采样方法、开窗行为驱动因素的筛选、模型建立及其检验,对每一部分常用的方法优缺点进行了对比分析。同时,针对现有研究中存在的问题,如数据采集范围和采集量较小、没有充分考虑人员随机行为对窗口开度大小变化的影响等问题提出了一些新的解决思路,比如在数据采集中结合图像智能识别及热成像技术来增大样本采集量和采集速度,建立表征窗口开度变化的偏态模型,并结合蒙特卡洛模拟和质平衡方程来分析室内外环境的演化关系等。

  • 2021-05-06
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基于自回归各态历经模型参数辨识的_省略_曼滤波算法的储能电池荷电状态估算_丁稳房

扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）算法在电池荷电状态（state of charge, SOC）估算领域广泛应用。但作为一种基于模型的算法,电池模型误差影响SOC估算的精度。为了抑制电流的幅值与阶跃电流因素对模型误差的影响,提出一种动态修正观测噪声协方差的模糊双卡尔曼滤波（fuzzy dual Kalman filter, FDKF）算法。该算法首先将一阶电阻-电容（resistor-capacitance, RC）等效模型转换为自回归各态历经（autoregressive exogenous, ARX）模型的形式,用卡尔曼滤波（Kalman filter, KF）算法更新转换后模型的参数,且在SOC估算的过程中获取电流与电流变化量的数据,并通过建立模糊控制系统调整观测噪声的协方差值来抵消模型误差。结果表明:FDKF算法在某储能工况下估算误差的最大值为0.39%,小于EKF算法的3.92%和双卡尔曼滤波（dual Kalman filter, DKF）算法的1.12%,可见FDKF该算法能够有效地提升SOC估算的精度。

  • 2021-05-06
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