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K-S变换及其电网超谐波时频分析应用

湖南大学学报（自然科学版） 2024年第6期51卷 128-136页

作者：滕召胜梁成斌唐求张雷鹏成达湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

依据FFT→优化窗→IFFT思路,突破线性时频变换的窗函数积分性能桎梏,实现高性能优化窗函数的线性时频变换应用,建立新型时频变换算法——K-S变换.对信号x(t)的FFT频谱向量进行频移处理后,与该频移点下Kaiser优化窗的频谱向量进行Hadamar... 详细信息

依据FFT→优化窗→IFFT思路,突破线性时频变换的窗函数积分性能桎梏,实现高性能优化窗函数的线性时频变换应用,建立新型时频变换算法——K-S变换.对信号x(t)的FFT频谱向量进行频移处理后,与该频移点下Kaiser优化窗的频谱向量进行Hadamard乘积,再将乘积结果进行FFT逆变换(IFFT),构造出K-S变换复时频矩阵,由此获得x(t)的时间-频率-幅值、时间-频率-相位三维信息;给出逆变换的数学推导与局部性质、线性性质和变分辨率特性;0~150 kHz电网的稳态与时变超谐波信号仿真实验表明,K-S变换的时域、频域分辨能力均优于流行的短时傅里叶变换、S变换,具有优良的变分辨率性能;0~40 kHz超谐波信号的实测证明,基于K-S变换的超谐波电压幅值测量绝对误差均小于0.032 3 V.

关键词： K-S变换时频分析 Kaiser优化窗变分辨率特性电网超谐波

改进MADDPG算法的非凸环境下多智能体自组织协同围捕

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 2080-2090页

作者：张红强石佳航吴亮红王汐左词立陈祖国刘朝华陈磊湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201

针对多智能体在非凸环境下的围捕效率问题,提出基于改进经验回放的多智能体强化学习算法。利用残差网络(ResNet)来改善网络退化问题,并与多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)相结合,提出了RW-MADDPG算法。为解决多智能体在训练过程... 详细信息

针对多智能体在非凸环境下的围捕效率问题,提出基于改进经验回放的多智能体强化学习算法。利用残差网络(ResNet)来改善网络退化问题,并与多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)相结合,提出了RW-MADDPG算法。为解决多智能体在训练过程中,经验池数据利用率低的问题,提出两种改善经验池数据利用率的方法;为解决多智能体在非凸障碍环境下陷入障碍物内部的情况(如陷入目标不可达等),通过设计合理的围捕奖励函数使得智能体在非凸障碍物环境下完成围捕任务。基于此算法设计仿真实验,实验结果表明,该算法在训练阶段奖励增加得更快,能更快地完成围捕任务,相比MADDPG算法静态围捕环境下训练时间缩短18.5%,动态环境下训练时间缩短49.5%,而且在非凸障碍环境下该算法训练的围捕智能体的全局平均奖励更高。

关键词：深度强化学习 RW-MADDPG 残差网络经验池围捕奖励函数

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从图卷积网络到图散射网络:回顾与展望

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 45-64页

作者：柳世禹戴文睿李成林熊红凯上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

在图像与图形处理中,非欧氏空间数据与传统欧氏空间数据共同构成了数据的不同表达形式。随着面向图像、音频等传统信号的处理技术已经发展了数十年并趋于成熟,诸如图等非欧氏空间数据的兴起,对非欧氏空间的数据处理提取提出了更高的要... 详细信息

在图像与图形处理中,非欧氏空间数据与传统欧氏空间数据共同构成了数据的不同表达形式。随着面向图像、音频等传统信号的处理技术已经发展了数十年并趋于成熟,诸如图等非欧氏空间数据的兴起,对非欧氏空间的数据处理提取提出了更高的要求。图卷积网络的出现将面向传统信号的深度学习网络模型和卷积操作拓展到了图上,在一定程度上解决了学术界和工业界对图信号处理的需求。然而,空域特征聚合的图卷积网络容易产生过平滑问题。本文回顾了从图卷积网络到图散射网络的发展进程,分别梳理空域图卷积网络和谱域图卷积网络;并以图卷积网络为桥梁引出了图散射网络,比较和总结了图散射网络的前沿的理论和方法。传统的谱域图卷积网络虽然可以通过滤波器设计避免过平滑问题,但由于可训练参数较少、输出特征比较单一,往往存在表达能力不足的问题。图散射网络的提出很好地解决了图卷积网络中存在的问题。一方面,图散射变换将面向传统信号的散射变换操作拓展到图信号处理上,通过多尺度小波分解提取图信号的多分辨率特征,在保证网络稳定性的前提下解决了空域图卷积网络的特征过平滑问题;另一方面,相较于传统的谱域图卷积网络,图散射网络输出能够提取多尺度带通特征,增强模型的表达能力,提高了图分类等任务的结果。最后分析了现有图散射技术和理论的局限性,并提出了未来图散射网络可能的研究方向。

关键词：深度学习图卷积网络(GCN) 图散射网络(GSN) 表征学习稳定性信号扰动拓扑扰动

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无人机集群联合拓扑控制的智能路由规划方法

通信学报 2024年第2期45卷 137-149页

作者：颜志易正伦欧阳博王耀南湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

针对现有无人机集群路由协议拓扑适变能力弱,易产生包重传、能量空洞和高时延,严重恶化了数据路由性能的问题,针对无人机集群中集群拓扑与路由的耦合特性,提出了一种联合拓扑控制的智能路由规划(IRPJTC)方法。该方法由基于虚拟力的自适... 详细信息

针对现有无人机集群路由协议拓扑适变能力弱,易产生包重传、能量空洞和高时延,严重恶化了数据路由性能的问题,针对无人机集群中集群拓扑与路由的耦合特性,提出了一种联合拓扑控制的智能路由规划(IRPJTC)方法。该方法由基于虚拟力的自适应拓扑控制(VFATC)和基于近端策略优化的地理路由规划(PPO-GRP)组成。其中,VFATC使各无人机根据邻居运动状态信息自适应调整与邻居的距离,保证集群中链路的稳定连接;进一步,PPO-GRP引入VFATC中的链路稳定性指标,并结合端到端时延与能耗指标,设计多目标奖励函数,采用深度强化学习中的近端策略优化算法训练路由策略。仿真实验结果表明,IRPJTC相比于现有路由方法,能在保证分组传输成功率的同时,使端到端时延降低12.11%,无人机集群能耗降低4.56%,且具备更强的能耗均衡能力。

关键词：无人机集群路由协议拓扑控制近端策略优化深度强化学习

考虑风电谐波影响与出力随机性的电力系统无功优化方法

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第6期51卷 137-147页

作者：陈远扬谭益李勇曹一家湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

电容器组等无功补偿装置的优化调整不仅可以减小电力系统网损,还会对电力系统的谐波潮流与谐波网损产生影响.风电不仅存在出力不确定性,而且会产生谐波污染,影响谐波潮流与谐波网损.然而,传统无功优化方法没有同时考虑风电的谐波特性与... 详细信息

电容器组等无功补偿装置的优化调整不仅可以减小电力系统网损,还会对电力系统的谐波潮流与谐波网损产生影响.风电不仅存在出力不确定性,而且会产生谐波污染,影响谐波潮流与谐波网损.然而,传统无功优化方法没有同时考虑风电的谐波特性与出力不确定性对谐波潮流和谐波网损的影响,可能导致谐波超标问题,不利于电力系统降低网损.因此,本文首先构建计及风电谐波影响的电力系统无功随机优化模型.该模型通过场景法对风电出力随机性进行建模,目标函数同时考虑基波和谐波网损,约束条件包括基波和谐波潮流约束、电压谐波总畸变率约束等.然后,针对该谐波约束的无功随机优化模型,本文提出了融合驱动力可调粒子群算法和全连接型深度神经网络的高效求解方法 .最后,通过三个修改后的IEEE测试系统对所提模型与方法的有效性进行了验证.

关键词：无功功率电力系统潮流谐波分析风电

储能锂电池模组温度场数值计算与散热系统优化设计

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储能科学与技术 2024年第4期13卷 1159-1166页

作者：肖威吴晓文孙静玲陈炜湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201

储能电池热失控是引发储能电站事故的主要因素之一,储能电池的热管理对电池使用效率、寿命以及运行安全具有重要意义。本文设计了以60系列大圆柱电池单体为基本单元、额定电量为11.52 kWh的储能电池模组,基于有限元方法建立了电池模组... 详细信息

储能电池热失控是引发储能电站事故的主要因素之一,储能电池的热管理对电池使用效率、寿命以及运行安全具有重要意义。本文设计了以60系列大圆柱电池单体为基本单元、额定电量为11.52 kWh的储能电池模组,基于有限元方法建立了电池模组热流耦合数值计算模型,分析电池模组内部风道空气流速以及电池组温度场分布规律,并开展储能电池模组原型充放电温升试验,验证数值计算结果的准确性。进一步优化储能电池模组的温度场分布,通过调整散热孔排布方式对电池模组进行了优化设计,提出一种侧面U形开孔结构,储能电池模组的温度一致性和电芯最大温度得到了显著改善。优化后,模组电芯最大温差降低2.6℃,温度标准偏差降低1.18,研究结论可为储能电池模组温升计算与散热设计提供参考。

关键词：锂电池温度场计算有限元方法散热系统优化

基于新型改进矩阵束的便携式电网同步相量测量装置

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第6期51卷 159-167页

作者：唐求李琛恭花金辉黄潇湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

针对传统同步相量算法受电网间谐波影响较大的问题,本文提出了一种基于新型改进矩阵束的电网同步相量测量算法.将电网信号构建成Hankel矩阵,对其进行奇异值分解并使用自适应定阶方法滤除其中的噪声干扰分量,通过矩阵运算得到准确的电压... 详细信息

针对传统同步相量算法受电网间谐波影响较大的问题,本文提出了一种基于新型改进矩阵束的电网同步相量测量算法.将电网信号构建成Hankel矩阵,对其进行奇异值分解并使用自适应定阶方法滤除其中的噪声干扰分量,通过矩阵运算得到准确的电压幅值、频率及相角.经过仿真验证,本算法对含有间谐波分量的电网信号测量结果优于流行的傅里叶变换测量算法.并根据此算法设计了一款便携式电网同步相量测量装置,可解决传统同步相量测量设备体积庞大、成本较高的问题,利用高精度卫星同步信号监测晶振实际频率,动态调整采样控制参数降低采样时间误差,将同步采样的电网波形参数与时间标签等无线传输至移动终端,完成电网信号幅值、频率及相角计算.实际测试表明,本装置具有较高的测量精度,其中电压幅值、频率和相角测量误差分别为0.038 5%、0.000 51 Hz和0.053 7°,满足《电力系统同步相量测量装置检测规范》(GB/T 26862—2011),具有较强的实际应用价值.

关键词：电网同步相量测量矩阵束移动终端间谐波便携式装置

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基于改进PointNet++模型的苗圃树木点云分类与分割

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中国激光 2024年第8期51卷 185-195页

作者：徐婕刘慧沈跃杨官学周昊王思远江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

激光点云技术可用于苗圃树木生长状态监测与管理,为农业植保机器人提供有效的靶标信息。为了进一步提高树种分类和树冠、树干内部分割的精准性,提出一种基于改进PointNet++的激光点云苗圃树木分类与分割方法。首先,调整PointNet++深度... 详细信息

激光点云技术可用于苗圃树木生长状态监测与管理,为农业植保机器人提供有效的靶标信息。为了进一步提高树种分类和树冠、树干内部分割的精准性,提出一种基于改进PointNet++的激光点云苗圃树木分类与分割方法。首先,调整PointNet++深度网络邻居点云的相对特征值,同时融合三维点云的低维和高维特征,充分利用各层级点云的特征。然后,将坐标注意力模块与注意力池化融合,进一步增强局部特征提取的能力,提高分类和分割的准确性。最后,针对苗圃常见树木自制了包含7类苗圃景观树木点云的数据集并用于实验。实验结果表明,提出的树种识别方法总体精度可达92.50%,平均类别精度为94.22%;提出的树冠、树干分割方法的平均交并比为89.09%。所提方法在分类和分割性能方面均明显优于经典的PointNet和PointNet++,能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更精确的信息。

关键词：遥感激光雷达深度学习树种分类苗圃树木树冠和树干分割 PointNet++

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状态依赖型切换系统的数据驱动方法建模

西南交通大学学报 2024年第3期59卷 493-500页

作者：王涛谭吉刘东杨叶江西南交通大学电气工程学院四川成都610031

切换系统是由一系列连续或离散的子系统和切换机制组合而成的一类复杂系统,状态依赖型切换系统因其复杂性而尚未被深入研究.因此,通过系统的输入输出轨迹来对状态依赖的切换系统进行数据驱动建模,利用数据挖掘技术寻找数据之间的有用信... 详细信息

切换系统是由一系列连续或离散的子系统和切换机制组合而成的一类复杂系统,状态依赖型切换系统因其复杂性而尚未被深入研究.因此,通过系统的输入输出轨迹来对状态依赖的切换系统进行数据驱动建模,利用数据挖掘技术寻找数据之间的有用信息,建立输入与输出之间更形象的表达形式;在此基础上提出一种结构框架,根据辨识轨迹的切换时刻将数据分段,借助神经网络建立子系统的模型以及切换规则,深度挖掘状态依赖切换系统的信息,得到切换系统中子系统及子系统间的信息.实验结果表明:相比传统的机理建模,本文提出的数据驱动方法将建模的复杂度降低了17.3%.

关键词：状态依赖切换系统数据驱动数据模型神经网络