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基于博弈竞价的区域综合能源系统运营弹性增强策略

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控制理论与应用 2024年第7期41卷 1216-1224页

作者：陈翼邹媛媛李少远上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系上海200240

能源系统故障可能导致巨大的经济损失,因此,提升能源系统的运营弹性具有重要意义.为了提高区域综合能源系统在市场机制下的弹性,本文提出了一种基于博弈的能源竞标策略.首先,建立了区域综合能源系统模型,其中包括能源控制中心、能源枢... 详细信息

能源系统故障可能导致巨大的经济损失,因此,提升能源系统的运营弹性具有重要意义.为了提高区域综合能源系统在市场机制下的弹性,本文提出了一种基于博弈的能源竞标策略.首先,建立了区域综合能源系统模型,其中包括能源控制中心、能源枢纽、储能系统和用户聚合商.为了在市场环境下通过价格引导弹性增强,构建了基于Stackelberg博弈的能源竞标框架,通过调整能源零售价格和需求响应激励价格等策略,以减小能源缺口并降低价格波动.考虑到参与者间的隐私保护,设计了双层迭代定价算法.最后,通过仿真算例说明了所提策略在保证供需平衡的同时有效抑制价格波动,从而降低经济损失.

关键词：区域综合能源系统弹性增强 Stackelberg博弈

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考虑不同充电策略的锂电池健康状态区间估计

上海交通大学学报 2024年第3期58卷 273-284页

作者：张孝远张金浩杨立新河南工业大学电气工程学院郑州450001

评估锂离子电池健康状态(SOH)对于电池使用、维护、管理和经济性评价都有十分重要的意义,但当前锂电池SOH估计方法多针对特定充电策略,采用确定性估计模型,无法反映电池退化过程中的随机性、模糊性等不确定性信息.为此,提出一种适用于... 详细信息

评估锂离子电池健康状态(SOH)对于电池使用、维护、管理和经济性评价都有十分重要的意义,但当前锂电池SOH估计方法多针对特定充电策略,采用确定性估计模型,无法反映电池退化过程中的随机性、模糊性等不确定性信息.为此,提出一种适用于不同充电策略的锂电池SOH区间估计方法.该方法针对不同充电策略的电池循环充放电数据提取多个特征参数,通过交叉验证自动选择针对特定充电策略的最优特征参数组合.另外,考虑到锂电池全生命期循环次数有限,属于小样本问题,提出集成支持向量回归与分位数回归优势的支持向量分位数回归模型(SVQR)进行锂电池SOH区间估计.选用放电程度较深的锂电池充放电循环数据作为训练集,对SVQR模型进行离线训练,训练好的模型用于不同充电策略下锂电池SOH在线估计.采用具有不同充电策略的数据集验证所提方法,实验结果表明:所提方法适用于不同充电策略,且估计结果优于分位数回归法、分位数回归神经网络法和高斯过程回归法.

关键词：锂离子电池健康状态区间估计充电策略支持向量分位数回归

基于改进自适应协同控制方法的电力系统混沌控制

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 728-737页

作者：方洁张少辉江泳郑州轻工业大学电气信息工程学院郑州450002

针对4阶混沌电力系统,该文提出一种具有快速收敛特性的自适应协同控制方案。首先基于Lyapunov稳定性定理和全局快速收敛理论,设计了一种具有快速收敛特性的协同控制器,该控制器可使宏变量快速到达不变流形并可以得到平滑无抖振的控制输... 详细信息

针对4阶混沌电力系统,该文提出一种具有快速收敛特性的自适应协同控制方案。首先基于Lyapunov稳定性定理和全局快速收敛理论,设计了一种具有快速收敛特性的协同控制器,该控制器可使宏变量快速到达不变流形并可以得到平滑无抖振的控制输入,实现宏变量的精确收敛。然后将所设计的控制器应用于4阶电力系统的混沌控制中。由于电力系统中的能量过剩会引起混沌振荡,在控制回路中引入储能装置,通过控制储能装置吸收电力系统中多余的有功功率来抑制其混沌振荡。在此基础上通过设计自适应律,消除了控制器设计过程中出现的复杂项,增加了控制器的实用性。最后通过数值仿真,验证了该控制方案的有效性与优越性。

关键词： 4阶电力系统混沌振荡自适应协同控制储能装置快速收敛

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基于质谱法的食品中蛋白质定量分析研究

质谱学报 2024年第4期45卷 552-557,I0005页

作者：任敏万英奇陈吉文北方工业大学电气与控制工程学院北京100144

通过搭建管式燃烧炉-四极杆质谱仪实验平台检测食品中蛋白质含量,称取各1 g 5种蛋白质含量不同的食品样品,在高温富氧环境下利用管式燃烧炉对食品样品进行充分爆燃,气体产物进入电子轰击(EI)离子源离子化后,直接引入四极杆质量分析器进... 详细信息

通过搭建管式燃烧炉-四极杆质谱仪实验平台检测食品中蛋白质含量,称取各1 g 5种蛋白质含量不同的食品样品,在高温富氧环境下利用管式燃烧炉对食品样品进行充分爆燃,气体产物进入电子轰击(EI)离子源离子化后,直接引入四极杆质量分析器进行检测。利用四极杆质量分析器的选择离子扫描功能,通过扫描NO2+离子峰强度来定量分析氮元素含量,并绘制标准曲线,线性相关系数(R2)为0.999 92,相对标准偏差(RSD)为2.1%~6.1%。利用氮元素含量结合氮-蛋白质转换系数6.25计算得到蛋白质含量。本研究为食品中蛋白质含量的定量分析提供了一种绿色、快速、准确、低成本的检测方法。

关键词：质谱氮元素蛋白质定量分析

考虑数据分解和进化捕食策略的BiLSTM短期光伏发电功率预测

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太阳能学报 2024年第2期45卷 435-442页

作者：焦丕华蔡旭王乐乐陈佳佳曹云峰山东理工大学电气与电子工程学院淄博255000 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

提出一种考虑数据分解和进化捕食策略的双向长短期记忆网络(BiLSTM)短期光伏发电功率预测模型。首先,针对大量高频分量且频率成分复杂的原始光伏发电功率,通过数据分解理论,提出互补集合经验模态分解(CEEMD)与矩阵运算的奇异值分解(SVD... 详细信息

提出一种考虑数据分解和进化捕食策略的双向长短期记忆网络(BiLSTM)短期光伏发电功率预测模型。首先,针对大量高频分量且频率成分复杂的原始光伏发电功率,通过数据分解理论,提出互补集合经验模态分解(CEEMD)与矩阵运算的奇异值分解(SVD)融合的(SVD-CEEMD-SVD,SCS)方法,实现光伏发电功率数据的二次降噪。然后,建立进化捕食策略(EPPS)和BiLSTM的组合预测模型,以更好地挖掘模型的内在特征,提升功率预测精度。最后,以山东某地区实际光伏电站为例,验证模型在滤除光伏发电功率噪声和提升预测精度方面的有效性。

关键词：光伏发电预测奇异值分解进化捕食策略双向长短期记忆网络

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掩码语言增强表示的对比学习微调和应用

计算机工程与应用 2024年第17期60卷 129-138页

作者：张德驰万卫兵上海工程技术大学电子电气工程学院上海200000

在基于Transformer的语言模型中自注意力网络扮演了重要的角色,其中的全连接结构能够以并行方式捕捉序列中非连续的依赖关系。但是,全连接的自注意力网络很容易过拟合到虚假关联信息上,比如词与词、词与预测目标之间的虚假关联。这种过... 详细信息

在基于Transformer的语言模型中自注意力网络扮演了重要的角色,其中的全连接结构能够以并行方式捕捉序列中非连续的依赖关系。但是,全连接的自注意力网络很容易过拟合到虚假关联信息上,比如词与词、词与预测目标之间的虚假关联。这种过拟合问题限制了语言模型对领域外或分布外数据的泛化能力。为了提高Transformer语言模型对虚假关联的鲁棒性以及泛化能力,提出掩码语言增强表示的对比学习微调框架(fine-tuning framework via mask language model enhanced representations based contrastive learning,MCL-FT)。具体而言,文本序列和其随机掩码后的序列送入到一个孪生网络,结合对比学习目标和下游任务目标对模型进行参数学习。其中,每一个孪生网络由预训练语言模型和任务分类器组成。所以,该微调框架更加符合掩码语言模型预训练学习方式,能够在下游任务中保持预训练知识的泛化能力。在MNLI、FEVER和QQP数据集以及它们的挑战数据集上与最新的基线模型进行了对比,包括大语言模型ChatGPT、GPT4、LLaMA,实验结果验证了提出模型在保证分布内性能的同时有效提高了分布外的性能。在ATIS和Snips数据集上的实验结果证明,该模型在常见自然语言处理任务中也有显著的效果。

关键词： Transformer 掩码语言模型对比学习微调虚假关联泛化能力

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融合图像信息的多嵌入表示实体对齐方法

计算机工程与应用 2024年第15期60卷 111-121页

作者：刘春梅高永彬余文俊上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

实体对齐是知识图谱融合技术的关键环节,然而现有方法在处理跨语言图谱时未能充分利用图谱数据,在此提出一种方法融合图像信息的多嵌入表示实体对齐方法。该方法从不同角度获取文本嵌入,并利用图像数据丰富文本嵌入,实现多模态信息融合... 详细信息

实体对齐是知识图谱融合技术的关键环节,然而现有方法在处理跨语言图谱时未能充分利用图谱数据,在此提出一种方法融合图像信息的多嵌入表示实体对齐方法。该方法从不同角度获取文本嵌入,并利用图像数据丰富文本嵌入,实现多模态信息融合以完成跨语言图谱的实体对齐任务。通过图像生成模型解决实体图像覆盖不完全问题,结合迭代策略获得高质量实体图像信息以扩充跨语言知识图谱中种子序列对。为了更好适用现实世界真实知识图谱融合过程,该方法将对齐阶段转换为二分图匹配问题。提出的方法在公开数据集上进行了实验分析,实验结果表明了方法的良好性能,还通过消融实验验证各模块的有效性,并针对不同情况提供了参数的可选择性。

关键词：实体对齐知识图谱知识融合跨语言

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基于语义感知的工业制造领域知识抽取方法

计算机工程与应用 2024年第12期60卷 357-365页

作者：黄子麒胡建鹏上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

工业制造领域通用知识抽取方法研究对于实现工业知识库自动化构建意义重大。针对工业本体定义需要大量人工成本和专家经验作指导的问题,基于义原分析设计了一种半自动本体构建方法,最后以汽车生产制造故障维修数据为例,完成了本体、本... 详细信息

工业制造领域通用知识抽取方法研究对于实现工业知识库自动化构建意义重大。针对工业本体定义需要大量人工成本和专家经验作指导的问题,基于义原分析设计了一种半自动本体构建方法,最后以汽车生产制造故障维修数据为例,完成了本体、本体类、层级和关系定义。为解决工业领域关系抽取存在的关系嵌套和级联模型误差传播问题,设计了一种基于语义感知的关系抽取模型:在该模型的潜在关系挖掘、主语抽取、宾语抽取三个环节中,基于阅读理解方法拼接不同的引导问句,得到适用于不同环节的句子编码;为利用主语先验知识,在宾语抽取模块融入注意力机制,提高了该模块编码的表达能力;三环节联合优化训练提升抽取效果。在汽车生产制造故障维修数据集、汽车工业故障模式抽取评测数据集、装备制造数据集中进行实验,提出的模型比其他关系抽取基线模型取得了更好的效果。

关键词：本体构建义原分析关系抽取注意力机制工业制造领域

基于注意力模块的移动设备多场景持续身份认证

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计算机工程与应用 2024年第3期60卷 280-291页

作者：金瑜瑶张晓梅王亚杰上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

针对用户与移动设备交互时会产生场景变化,现有工作中只能采集特定的单一场景特征,无法实现多场景转换认证,并且身份认证准确率较低的问题,提出了一种基于移动模式的、注意力模块和卷积神经网络融合(CNNSACA)的多场景持续认证方案。在... 详细信息

针对用户与移动设备交互时会产生场景变化,现有工作中只能采集特定的单一场景特征,无法实现多场景转换认证,并且身份认证准确率较低的问题,提出了一种基于移动模式的、注意力模块和卷积神经网络融合(CNNSACA)的多场景持续认证方案。在不限使用场景和操作的情况下,提取用户与移动设备交互时的移动模式(movement patterns,MP)特征,捕捉在动态和静态场景下产生的手部微运动,从而实现多场景的身份认证。设计并使用了一个包括五层卷积层结构的卷积神经网络,在第一层卷积后按序通过改进的空间和通道注意力子模块,再在多层卷积后进行反序分配权重,从两个维度来对通过卷积后所表征的MP特征分配双重注意力权重,增强关键特征表达。利用公开数据集验证所提方案在多场景身份认证方面的有效性和可行性。实验结果表明,所提出的基于移动模式的深度学习模型可以较好地解决身份认证场景单一的局限性,多场景的身份认证的准确率达到99.6%;同时,所提出的CNN-SACA模型与单独的CNN模型相比准确率提高了1.5个百分点,有效改善多场景下的移动设备身份认证能力。

关键词：卷积神经网络注意力模块多场景持续身份认证移动设备