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基于对比学习的深度伪造人脸检测方法研究

基于对比学习的深度伪造人脸检测方法研究

作者：杨志钦西安理工大学

学位级别：硕士

随着深度学习技术的发展,尤其是生成模型的不断进步,深度伪造(Deepfake)技术生成的伪造人脸图像质量得到了显著提升。而对深度伪造生成技术的滥用则对公众和个人信息安全构成巨大威胁。因此,近年来研究者提出了许多检测方法来应对假图... 详细信息

随着深度学习技术的发展,尤其是生成模型的不断进步,深度伪造(Deepfake)技术生成的伪造人脸图像质量得到了显著提升。而对深度伪造生成技术的滥用则对公众和个人信息安全构成巨大威胁。因此,近年来研究者提出了许多检测方法来应对假图像的威胁。大多数深度伪造检测方法都是生成痕迹驱动的,这类方法与训练数据集密切相关,在训练数据集上具有良好性能,但在跨域数据集上泛化性表现不佳。针对此问题,本文引入对比学习、成对交互学习、Swin Transformer以及EfficientNet网络等相关理论与方法研究深度伪造检测问题。具体研究内容如下:(1)针对现有检测方法泛化性不足的问题,本文提出了一种基于监督对比学习的深度伪造人脸检测方法。该方法通过分析图像邻近像素中的局部高频噪声特征,实现了空频结合的数据增强,有效弥补了传统RGB输入的局限性。该方法还引入了监督对比学习策略,确保模型专注于学习真伪图像之间的差异特征,而非仅仅识别特定伪造操作留下的伪造痕迹。此外,本方法采用了 Swin Transformer作为特征提取的核心网络,通过捕获图像的局部和全局信息,进一步提升了图像特征的提取效果。经过在FF++数据集上严格训练,并在FF++、Celeb-DF和DFDC数据集上全面评估实验,本方法分别达到了99.3%、71.3%和72.4%的AUC值。实验结果表明,与现有的几种典型方法相比,本方法在检测泛化性和对压缩攻击的鲁棒性方面展现出不错的性能。(2)针对深度伪造图像日益逼真引起真伪图像差异越来越微妙的问题,本文提出了一种基于成对交互学习的深度伪造人脸检测方法。该方法通过提取RGB色彩空间、YCbCr色彩空间以及频域空间中的通道信息,并将这些信息融合为多通道数据,实现了对数据的深度挖掘和多通道信息提取。这些多通道信息随后被输入到多通道成对交互学习模块中。该模块通过比较成对图像(一幅真实图像与一幅伪造图像)之间的细微差异,强化了模型对这些差异的识别能力。通过学习不同通道中的成对交互特征,模型的泛化能力得到了提升。通过在FF++、Celeb-DF和DFDC数据集上进行实验,在FF++数据集上进行训练并在FF++、Celeb-DF和DFDC数据集上进行评估测试,本方法分别达到了99.6%、69.4%和70.8%的AUC值。实验结果证明本方法在域内检测精度和跨域检测泛化性方面均有所提升。

关键词：深度伪造人脸检测多媒体安全对比学习成对交互学习泛化性

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高温热结构件薄膜应变传感器制备及性能研究

高温热结构件薄膜应变传感器制备及性能研究

作者：裴伟钦电子科技大学

学位级别：硕士

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数字普惠金融对农地流转的影响和机制分析

数字普惠金融对农地流转的影响和机制分析

作者：徐梓钦河南农业大学

学位级别：硕士

土地经营的细碎化是限制土地利用效率的主要原因。中国耕地细碎化严重威胁了中国粮食安全战略以及乡村振兴战略。因此,推动土地流转形成规模化经营是重要的解决方式,且随着数字技术的发展,数字普惠金融推动了传统金融业的数字化转型,使... 详细信息

土地经营的细碎化是限制土地利用效率的主要原因。中国耕地细碎化严重威胁了中国粮食安全战略以及乡村振兴战略。因此,推动土地流转形成规模化经营是重要的解决方式,且随着数字技术的发展,数字普惠金融推动了传统金融业的数字化转型,使得大量的金融资本进入了农业部门,为农民生产生活、农业农村发展提供金融支持。但数字普惠金融能否推动土地流转,以及通过什么方式推动土地流转等问题仍然有待研究。因此,为深入探索数字普惠金融对农地流转的影响和机制,本文依托能够反映农户整体生计能力的生计资本和农户生产生活中的数字信息效应进行一系列的研究。本文所要尝试解决的科学问题是:从现有研究来看,大多数学者多从农户某一方面的特征或行为分析影响农地流转的因素,鲜有学者从能反映农户整体生计能力的生计资本角度分析对农地流转的影响,也少有学者从数字普惠金融和数字信息效应的视角出发,探究这些因素对农地流转的影响以及生计资本和数字信息效应两个因素可能存在潜在的相互影响。从这一视角出发,一是能够更全面、准确地解释农户农地流转行为的原因;二是通过当下发展迅速的数字技术视角,探究这一新因素是否对农民农地流转行为产生了影响。最后,通过分析数字普惠金融对农地流转的影响以及数字信息效应和生计资本的机制作用,为后续研究提供一个新的视角,寻找到新的中介渠道,并为政府部门、金融业机构制定政策和定制产品提供理论依据和现实证据。本文旨在建立计量经济模型分析数字普惠金融对土地流转的影响,并通过分析农民生计资本以及数字信息使用的机制,建立链式中介效应模型,分析数字普惠金融如何影响土地流转。并基于2020年中国社会科学院农村发展研究所中国乡村振兴调查(CRRS)的微观调研数据,共计3165份农户数据作为研究样本,数字普惠金融对农地流转的影响和机制为研究主题,探讨农户生计资本和数字信息效应的作用。研究结果表明:(1)数字普惠金融能够显著促进土地流转,在通过链式中介分析后仍然发挥显著的正向作用;(2)生计资本和数字信息效应在数字普惠金融对农地流转的影响中存在显著的正向中介效应;(3)数字信息效应和生计资本还通过数字普惠金融→数字信息效应→生计资本→农地流转的链式中介渠道来发挥作用;(4)数字普惠金融对土地流转的影响在经济发达地区的效应更为显著。

关键词：数字普惠金融农地流转生计资本链式中介效应

朱子论《尚书》“钦”字——兼论以理学“融释”经学的儒家诠释学

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朱子学研究

朱子学研究 2024年第1期 64-81页

作者：魏子钦郭振香安徽大学哲学学院

朱子以理学“融释”经学，将《尚书》“钦”字贯通于其理学体系之中。他以“主敬涵养”阐释“钦便是敬”；以“尧之钦德”挺立“敬”字工夫；以“钦体明用”开辟“圣圣相承”，凸显“钦”在本体（体质之体）意义上的价值优先与实践在先... 详细信息

朱子以理学“融释”经学，将《尚书》“钦”字贯通于其理学体系之中。他以“主敬涵养”阐释“钦便是敬”；以“尧之钦德”挺立“敬”字工夫；以“钦体明用”开辟“圣圣相承”，凸显“钦”在本体（体质之体）意义上的价值优先与实践在先。朱子以《尚书》“钦”字阐释“敬”字，从理学构建看，他以“死敬活敬”判定秦汉诸儒不识“敬”字、回应程沙随对程颐论“敬”的误解；以“敬贯动静”反对象山“自得”、释氏“入定”、道家“数息”；以“敬彻上下”接续“道统之传”。从经典诠释看，他以转换、调适、构造的诠释活动将《尚书》理学化。朱子透过“理一分殊”的诠释活动，不仅奠定其在宋明理学的核心地位，也阐明以经典诠释促儒学发展的方法论。

关键词：经典诠释钦朱子理学儒家诠释学

水环境重金属对抗生素抗性基因接合转移的影响研究

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水环境重金属对抗生素抗性基因接合转移的影响研究

作者：王俊钦中国环境科学研究院

学位级别：硕士

抗生素的广泛和大量使用带来了一系列严重的环境问题,除了其本身所造成的化学污染外,更值得关注的是抗生素能够诱导细菌产生抗生素抗性基因（ARGs）,进而使细菌产生耐药性,危害人类健康。水环境中ARGs相关研究较多,已有学者发现不同浓... 详细信息

抗生素的广泛和大量使用带来了一系列严重的环境问题,除了其本身所造成的化学污染外,更值得关注的是抗生素能够诱导细菌产生抗生素抗性基因（ARGs）,进而使细菌产生耐药性,危害人类健康。水环境中ARGs相关研究较多,已有学者发现不同浓度的抗生素、重金属、有机污染物等环境因素能够通过促进水平基因转移作用而提高环境中ARGs的丰度,但不同暴露时间下的重金属胁迫对水体中ARGs接合转移过程的影响调控机制尚不清楚。本文选择水环境中典型重金属Cu2+和Zn2+,以亚抑制浓度和暴露时间为反应条件,构建了稳定的细菌耐药质粒接合转移体系,采用选择性标记的传统平板培养法,揭示了Cu2+、Zn2+胁迫下多重耐药质粒RP4接合转移频率变化规律,探究了细菌细胞内活性氧（ROS）水平、细胞膜通透性及抗氧化系统酶活性等环境微生物特性变化与影响,并基于实时荧光定量PCR分析,阐释了Cu2+、Zn2+胁迫下接合转移体系中关键调控基因表达水平的变化。研究结果为揭示Cu2+、Zn2+污染环境中ARGs的水平转移机制提供理论参考,也为微生物耐药性风险控制提供科学参考。主要研究结果如下:（1）不同浓度重金属Cu2+、Zn2+对ARGs接合转移频率影响存在差异。一定浓度下增加ARGs接合转移频率,进而促进了ARGs传播,在5μg/L Cu2+、50μg/L Zn2+胁迫下质粒RP4的水平转移能力最强,转移频率较对照组分别提升了2.45倍和2.16倍;100μg/L Cu2+、500μg/L Zn2+高浓度水平下细菌产生严重损伤导致供受体菌浓度过低,从而降低接合转移频率。5μg/L Cu2+、50μg/L暴露时间为4 h时对接合转移频率的促进作用最明显,其接合转移频率分别为对照组的2.98倍和2.44倍,表明Cu2+和Zn2+的胁迫促进接合转移的过程,主要发生在供受体菌混合后的4 h内。（2）在低浓度的Cu2+和Zn2+(5μg/L Cu2+、50μg/L Zn2+)暴露0-4 h时,接合转移频率与细胞膜通透性、ROS含量、CAT活性和SOD活性均存在显著的正相关关系。说明在接合转移反应阶段低浓度的Cu2+和Zn2+通过增加细胞内ROS含量促进细胞内SOS反应,增加细胞膜通透性,进而促进接合转移。高浓度的Cu2+和Zn2+(100μg/L Cu2+、500μg/L Zn2+)暴露下细胞内ROS含量过高,使细菌细胞膜受到致命损伤,进而抑制了接合转移的频率。（3）RT-q PCR结果表明,低浓度的Cu2+和Zn2+暴露通过抑制基因kor A表达水平,从而增强基因trf Ap的表达水平,促进质粒RP4的接合配对与转移复制过程。且ROS和SOS相关基因oxy R与umu D的表达量从0～4 h均呈升高趋势,与接合转移频率和多项ROS相关的生化指标趋势一致。高浓度Cu2+和Zn2+胁迫导致ROS过量产生,但oxy R的表达并没有进一步增加反而出现了下降的趋势,可能是因为过量的ROS产生导致细胞膜和抗氧化防御系统造成损害,从而导致氧化应激基因表达的下调。rpo S基因表达的趋势与转移频率和ROS呈负相关,可能是由于细胞已经有足够的ROS削减功能表达,包括CAT、SOD等,出于细胞自身调节代谢的需求,无需该基因的表达。（4）本研究表明在水环境中微量重金属Cu2+和Zn2+的胁迫下接合转移可在4 h之内基本完成,4小时之后的细胞生理功能活性、基因表达信息与质粒的接合转移可能没有直接联系,因此要确保细胞生理功能活性与分子层面的机制分析在接合转移反应发生的期间进行。此外,本研究的结果表明通过质粒介导的ARGs水平转移可能在微量重金属的胁迫下几个小时之内完成反应,因此大量的抗生素或ARGs流入水环境可能造成巨大的生态与人体健康风险,相比末端治理,源头减量可能是削减微量重金属对抗生素抗性基因传播的促进作用更有效的手段,在今后的环境监测与相关管理标准制定过程中需要更加重视。

关键词：水环境重金属抗生素抗性基因接合转移

植物生长用LED铝酸盐荧光粉的合成及发光特性研究

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植物生长用LED铝酸盐荧光粉的合成及发光特性研究

作者：丁钦吉林化工学院

学位级别：硕士

在现代农业技术领域,尤其是针对温室大棚这一特定非自然生长环境,植物对于光照的需求促使人们必须采用人工光源进行补光。目前广泛应用的如白炽灯、钠灯和高压汞灯等传统光源,在补光效能上不仅低效而且产生大量热能,其发出的光谱范围涵... 详细信息

在现代农业技术领域,尤其是针对温室大棚这一特定非自然生长环境,植物对于光照的需求促使人们必须采用人工光源进行补光。目前广泛应用的如白炽灯、钠灯和高压汞灯等传统光源,在补光效能上不仅低效而且产生大量热能,其发出的光谱范围涵盖400至700 nm的可见光区域,而植物生长发育在蓝光（约400至470 nm）与红光（约600至780 nm）波段最为活跃。因此传统光源不可避免地产生了能源的浪费和光谱的不匹配问题。LED（发光二极管）光源因具有节能环保及光谱调控灵活性等优点为植物生长光源可以克服传统光源存在的问题,组合方式为LED+荧光粉,而现有荧光粉中深红色荧光粉研究较少。植物生长的LED荧光粉可以大幅度提升光源在特定波段的光效率,从而更加经济高效地促进植物生长,解决了现有传统人工光源光谱不匹配和能源利用低效的问题。开发和优化植物生长用LED荧光粉的相关研究,已成为当前农业科技领域亟待解决的重要课题之一。本论文通过高温固相反应法合成了以铝酸盐为基质,过渡金属Cr3+离子为激活剂的用于植物生长照明的LED深红光荧光粉,并探讨了引入激活剂与基质取代对发光特性的调控。1.制备了Zn Al2O4:Cr3+荧光粉并研究了Cr3+取代Al3+对结构、荧光光谱的影响。荧光粉Zn Al2O4:Cr3+中Cr3+的掺入没有引起晶体结构的明显变化,属于立方晶系,空间群为Fd3m,其最佳温度为1400℃。该荧光粉的激发峰是主峰位于396 nm和534 nm的两个宽带,可被近紫外光和绿光有效激发,在396 nm波长的激发下,发射峰位在666 nm、676 nm、687 nm、698 nm、709 nm、718 nm、724 nm,归属于Cr3+离子的2E→4A2跃迁的多峰发射。为了增加Cr3+离子的红光发射,更好的匹配植物生长所需要的叶绿素a和植物色素PR的波段,研究发现五种金属离子锂离子Li+、钙离子Ca2+、锶离子Sr2+、钡离子Ba2+、镁离子Mg2+取代Zn Al2O4:Cr3+中Al3+对Cr3+离子的发光强度呈现出不同幅度变化,其中Li+和Mg2+分别取代基质中阳离子时,Cr3+离子的发光强度为原始的两倍。最后,将Zn0.5Mg0.5Al2O4:0.012Cr3+荧光粉和395 nm紫外芯片结合制造了植物生长用LED器件,并且器件可以在不同的驱动电流下产生稳定的深红光发射。2.制备了Li Al5O8:Cr3+深红色荧光粉,Li Al5O8是立方晶系,属P4332。在396nm紫外光和565 nm绿光激发下,样品发射出位于713 nm的深红光。通过x射线粉末衍射图谱和高分辨场发射电子显微镜合成的荧光粉Li Al5O8:Cr3+没有晶格坍塌,并有团聚现象,并计算了基质和掺杂后的能带与态密度。该荧光粉中镓离子Ga3+取代铝离子Al3+使激发和发射光谱呈现出了明显的红移现象。最后,将Li Al2.96Ga2O8:0.04Cr3+荧光粉和395 nm紫外芯片结合制造了植物生长用LED器件,并且器件可以在不同的驱动电流下产生稳定的深红光发射。3.制备了La Mg Al11O19:Cr3+深红色荧光粉,采用第一性原理对基质和掺杂后的能带与态密度进行了计算,并用X射线衍射仪、场发射扫描电子显微镜、激发光谱、发射光谱和荧光衰减曲线对其形貌结构和发光性能进行了表征,La Mg Al11O19:Cr3+中Cr3+离子的最佳浓度为0.6 mol%,该荧光粉发光中心Cr3+之间为电偶极-电偶极相互作用,临界距离为45.58（?）。La Mg Al10.934-xGaxO19:0.066Cr3+导致光谱发生红移现象的原因,使该荧光粉可以更好的匹配植物生长所需要的波段。最后,将La Mg Al5.934Ga5O19:0.066Cr3+荧光粉和395 nm紫外芯片结合制造了植物生长用LED器件,并且器件可以在不同的驱动电流下产生稳定的深红光发射。

关键词：植物生长用LED荧光粉 ZnAl2O4:Cr3+ LiAl5O8:Cr3+ LaMgAl11O19:Cr3+ 高温固相法

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基于人体骨骼时空信息的动作识别方法研究

基于人体骨骼时空信息的动作识别方法研究

作者：王圣钦吉林大学

学位级别：硕士

动作识别是计算机视觉的重要组成部分,也是一个非常活跃的研究课题。骨骼数据在计算上相对较小且对复杂背景和不断变化的条件(如体型、视点和运动速度)具有较好的鲁棒性。因此,基于骨骼的人类动作识别引起了极大的兴趣。目前基于骨骼的... 详细信息

动作识别是计算机视觉的重要组成部分,也是一个非常活跃的研究课题。骨骼数据在计算上相对较小且对复杂背景和不断变化的条件(如体型、视点和运动速度)具有较好的鲁棒性。因此,基于骨骼的人类动作识别引起了极大的兴趣。目前基于骨骼的动作识别方法的局限性主要是难以从时空骨架图中提取有效的语义信息。尽管超图可以在关节之间创建额外的非物理依赖关系,但当前的超图构建方法可能会在空间维度上产生误导性的依赖关系,导致当前基于超图的方法的效果不如图卷积方法。此外,现有技术主要关注空间拓扑,而忽略了时间相关性。为了解决这些挑战,本文提出了一种动态时空复合超图卷积(STC-HC),基于拓扑中的非自然依赖性捕获时空信息。同时还采用了高阶信息融合(HIF)模块来同步学习时空信息。此外,本文还提出了极坐标数据流格式,并结合双相关通道学习模块进一步提升模型性能。本文提出的动态时空复合超图网络(STCHCN)为构建超图提供了可组合的策略,包括一种新的离心和向心超图和特征生成超图,以及一种新颖的时间点超图。本文的主要关注点和贡献如下:(1)定义了三种生成空间超图拓扑的方法,介绍了动态时间点超图和离心向心等空间超图。通过结合时间超图和空间超图,构建了全面的时空依赖关系,有效地捕捉数据中的复杂关系。(2)依据所提出的多种时空超图以及依赖关系,并结合超图卷积以及对偶变换思想,提出了高阶信息融合模块,该模块改变以往的串行时空学习方法,能够并行学习特征信息。(3)本文还采用了带有多尺度特征融合机制的时空建模模块。该模块首先对聚合的时空拓扑结构进行多尺度特征提取,以获得更大的感知场,然后利用注意力机制进行特征融合。这种时空建模模块能够有效地实现拓扑特征融合,有助于完成动作建模。(4)此外,本文提出了双相关通道学习策略进一步提升模型性能。同时提出极坐标流方法来对骨骼数据进行建模转换,结合原始数据形式进行动态多流融合。(5)综上,本文提出了动态时空复合超图神经网络,能够基于构建的多超图来捕获关键的时空特征信息,这种方法能够对时空超图特征信息进行并行建模。大量实验表明,动态时空复合超图神经网络在NTU RGB+D、NTU RGB+D 120和NW-UCLA数据集上实现了最先进的性能。本文提出的方法显著提高了超图方法的性能,并获得了与最先进方法相当甚至更好的结果。

关键词：超图动作识别时空并行建模双策略学习

Pt基高熵合金催化剂的粒径调控及其电催化性能研究

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Pt基高熵合金催化剂的粒径调控及其电催化性能研究

作者：彭煜钦广州大学

学位级别：硕士

在“3060”双碳政策下,绿氢有望蓬勃发展。电解水制氢与燃料电池用氢是氢能产业链的关键,但析氢反应(HER)、氢氧化反应(HOR)和氧还原反应(ORR)依赖高活性但成本高昂的贵金属Pt催化剂,从而制约了其发展与应用。先进纳米电催化剂在推动电... 详细信息

在“3060”双碳政策下,绿氢有望蓬勃发展。电解水制氢与燃料电池用氢是氢能产业链的关键,但析氢反应(HER)、氢氧化反应(HOR)和氧还原反应(ORR)依赖高活性但成本高昂的贵金属Pt催化剂,从而制约了其发展与应用。先进纳米电催化剂在推动电解水和燃料电池的发展中能起到决定性作用。在诸多电催化剂中,组成元素多样可实现d带中心连续调控、具有高熵、晶格畸变、迟滞扩散和“鸡尾酒”四大效应的高熵合金(HEA)作为新型电催化/储能材料在电催化的发展和应用方面,引起了研究者的广泛关注。碳热冲击法(CTS)由于操作简便和能避免多组分合金产生相偏析结构,成为了制备HEA的优选技术。然而,CTS法制备的HEA颗粒常常会因在快速的高温冲击作用下发生团聚,导致催化剂粒径偏大,其尺寸可达到5～60nm甚至是微米级。HEA本身具有优秀的催化特性,但大尺寸颗粒会严重阻碍其催化性能的发挥。本论文针对上述CTS法制备HEA过程中颗粒尺寸偏大的突出问题,着眼于改变溶剂极性和氧化修饰碳载体表面对HEA颗粒尺寸影响作用的构筑策略,深入探究了 Pt基高熵合金催化剂对HER、HOR和ORR反应的催化活性。具体研究内容和结论如下:1.无相偏析的W/U-PtFeCoNiMn/C催化剂的制备:利用高极性的水作溶剂和未被氧化处理的碳载体制备金属催化剂前驱体,用CTS制备了无相偏析的W/U-PtFeCoNiMn/C(～5.98 nm)。这对HEA催化材料的制备、结构认知和性能优化具有重要的启发意义。2.尺寸优化的E/U-PtFeCoNiMn/C催化剂的制备:改用更低极性的乙醇作溶剂,在未氧化碳载体上制备E/U-PtFeCoNiMn/C(～3.51nm)。发现E/U-PtFeCoNiMn/C的尺寸优化了 41%,ECSA增大了 86.7%。在HER、HOR和ORR催化效率方面,E/U-PtFeCoNiMn/C高熵合金催化剂也表现出更佳的本征活性。这一发现为进一步优化HEA的形貌结构和催化性能奠定了研究基础。3.E/O-PtFeCoNiMn/C的制备及其电催化性能的研究:使用低极性乙醇和氧化处理的碳载体相结合制备E/O-PtFeCoNiMn/C(～2.98 nm),HEA尺寸得到更进一步的优化减小。超细HEA粒子优化表面效应、反应动力学与Pt电子结构,提升Pt基高熵合金的HER、HOR、ORR活性。本工作为加快开发超细纳米尺寸、高效稳定的Pt基高熵合金电催化材料提供了借鉴意义。

关键词：高熵合金催化剂析氢反应氢氧化反应氧还原反应

基于多变量信息融合与新颖TCN-former模型的短期负荷与光伏发电功率预测研究

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基于多变量信息融合与新颖TCN-former模型的短期负荷与光伏发电功...

作者：李宇钦南昌大学

学位级别：硕士

智能电网的发展是我国能源转型过程中的关键环节,它不仅有助于优化电网供需分配,还能有效推动绿色低碳转型。在智能电网的构建过程中,负荷及光伏发电功率数据的高精度预测都占据着重要的地位。这是因为预测精度直接关系到电网的稳定运... 详细信息

智能电网的发展是我国能源转型过程中的关键环节,它不仅有助于优化电网供需分配,还能有效推动绿色低碳转型。在智能电网的构建过程中,负荷及光伏发电功率数据的高精度预测都占据着重要的地位。这是因为预测精度直接关系到电网的稳定运行与能源的高效利用,是电网调度和运营决策的重要依据。然而,由于负荷及光伏发电功率数据的非线性和不稳定性特征,精确的预测仍然是一项具有挑战性的任务。本文以深度学习模型为基础,深入挖掘多元外部特征变量与负荷、光伏发电功率序列之间的潜在关联,实现了高精度的预测。本文主要研究内容如下:(1)短期负荷预测研究:本文对多元变量进行了筛选与重构,并提出了一种基于嵌入了时序卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的Transformer模型(TCN-former)的新方法。其中,TCN被嵌入到Transformer编码器中,并串接于多头注意力层之后。改进后的编码器不仅增强了对负载数据局部相关性的提取,还保留了全局上捕捉远距离相关特征信息的能力。本文还通过使用相对位置编码、具有半步残差连接的前馈神经网络对编码器进行了优化,以保留更多序列信息及加强非线性表示。最后,还使用了LSTM来替代Transformer的解码器,以简化模型的输入,并进一步增强模型对时序特征的提取。本文分别在中国南方某地和美国新英格兰两个地区的负荷数据集上对所提出的模型进行了评估。实验结果表明,与其他模型相比,所提模型显著提高了预测的准确率。(2)短期光伏发电功率预测研究:鉴于光伏数据集中普遍存在的缺失值与异常值问题,本文采取了基于岭回归的链式方程多重填补策略,结合平均重采样技术,对原始数据进行了处理,从而提升光伏数据集的整体质量。之后,沿用了与负荷预测研究相同的多变量分析与重构方法,构建了模型输入的样本。为了进一步提升预测精度,本文创新性地提出了基于并行结构的TCN-former模型,并利用双向长短期记忆网络(Bi LSTM)对解码器部分进行了改进,显著增强了模型的预测性能。最后,在澳大利亚爱丽丝泉地区的光伏发电功率数据集上进行了对比与消融实验。结果表明,本文所提的并行改进模型在预测精度上取得了显著提升,其MAE相比基础模型降低了80%以上,与改进前相比降低了35%以上,充分证明了该模型在短期光伏发电功率预测中的有效性与卓越性。

关键词：多变量分析重构深度学习短期负荷预测短期光伏发电功率预测 TCN-former模型