检索结果-南通市图书馆

融合深度误差反馈学习和注意力机制的短期风电功率预测

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电力系统保护与控制 2024年第4期52卷 100-108页

作者：胡宇晗朱利鹏李佳勇李杨曾杨郑李梦千帅智康湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

为提高风电功率预测精度,提出了一种有机融合深度反馈学习与注意力机制的短期风电功率预测方法。首先,以风电场数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)为原始输入,基于双层长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型对... 详细信息

为提高风电功率预测精度,提出了一种有机融合深度反馈学习与注意力机制的短期风电功率预测方法。首先,以风电场数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)为原始输入,基于双层长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型对风电功率进行初步预测。其次,利用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGBoost)算法构建误差估计模型,以便在给定未来一段时间内NWP数据的情况下对初步预测误差进行快速估计。然后,利用自适应白噪声完备集成经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将初步预测误差分解为不同频段的误差序列,并将其作为附加性反馈输入,对风电功率进行二次预测。进一步在二次预测模型中引入注意力机制,为风电功率预测序列与误差序列动态分配权重,由此引导预测模型在学习过程中充分挖掘学习与误差相关的关键特征。最后,仿真结果表明所提方法可显著提高短期风电功率预测的可靠性。

关键词：风电功率预测深度学习反馈学习长短时记忆单元注意力机制

考虑风电不确定性的电气综合能源系统混合尺度调控

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第2期51卷 22-32页

作者：谭阳红惠玲利杨勃郭潇潇罗琼辉湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

为改善电-气互联综合能源系统中风电出力不确定性和多能传输差异对调控过程的影响,提出了基于改进小波融合算法的混合尺度调控方法.首先采用区间数学的方法,对系统中风电功率不确定性进行表示并给出风电处理策略.其次,考虑到不同能源传... 详细信息

为改善电-气互联综合能源系统中风电出力不确定性和多能传输差异对调控过程的影响,提出了基于改进小波融合算法的混合尺度调控方法.首先采用区间数学的方法,对系统中风电功率不确定性进行表示并给出风电处理策略.其次,考虑到不同能源传输特性的差异,提出了改进的小波融合算法,即先对电力网络中传感器信号数据进行多个不同小波基的多尺度分解,再对天然气系统信号数据中使用相同小波基分解的信号在混合尺度上实施加权数据融合,进行不同小波基的逆变换后得到融合信号.最后基于所搭建仿真模型,对比分析了不同调控方法的调控效果.结果表明本文所提方法的调控结果优于DMPC(分布式模型预测控制)滚动优化调控结果,且在改善了系统运行经济性的同时也提高了系统稳定性.

关键词：综合能源系统混合尺度调控模型改进小波融合算法风电不确定性

HEVC自适应去方块滤波器的VLSI设计与实现

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 636-644页

作者：陈焯淼陈志峰陈建汪家华福州大学物理与信息工程学院福州350116

去方块滤波是高效视频编码(HEVC)的重要组成部分,能够有效地改善编码图像的主观质量,是提升视频整体编码性能的重要手段之一.针对HEVC硬件编码器中去方块滤波技术复杂度较高的问题,为了在节省资源消耗的同时减少处理周期,改善滤波效率,... 详细信息

去方块滤波是高效视频编码(HEVC)的重要组成部分,能够有效地改善编码图像的主观质量,是提升视频整体编码性能的重要手段之一.针对HEVC硬件编码器中去方块滤波技术复杂度较高的问题,为了在节省资源消耗的同时减少处理周期,改善滤波效率,提出HEVC自适应去方块滤波的硬件算法和VLSI架构.首先基于HEVC编码结构的边界规则,提出一种无需递归循环计算的快速边界判断算法,降低硬件实现的复杂度;然后基于上述边界判断结果,提出一种可自主选择滤波边界进行去方块滤波的4级流水结构,减少滤波处理周期;最后将亮度和色度并行滤波,设计一种高度并行且兼容共享的存储架构,改善滤波效率且节约存储资源消耗.实验结果表明,在TSMC90 nm工艺下,所设计的去方块滤波结构的硬件面积比已有结构减少60%左右,并且最高能达到250 MHz的工作频率,可满足8K@60帧/s的超高清视频的实时编码.

关键词：高效视频编码去方块滤波边界判断硬件设计

面向非独立同分布数据的车联网多阶段联邦学习机制

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计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2170-2184页

作者：唐晓岚梁煜婷陈文龙首都师范大学信息工程学院北京100048

车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决... 详细信息

车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决的难题.联邦学习采用“数据不动模型动”的方式,为保护用户隐私和实现良好性能提供了可行方案.然而,受限于采集设备、地域环境、个人习惯的差异,多台车辆采集的数据通常表现为非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)数据,而传统的联邦学习算法在non-IID数据环境中,其模型收敛速度较慢.针对这一挑战,提出了一种面向non-IID数据的车联网多阶段联邦学习机制,称为FedWO.第1阶段采用联邦平均算法,使得全局模型快速达到一个基本的模型准确度;第2阶段采用联邦加权多方计算,依据各车辆的数据特性计算其在全局模型中的权重,聚合后得到性能更优的全局模型,同时采用传输控制策略,减少模型传输带来的通信开销;第3阶段为个性化计算阶段,车辆利用各自的数据进行个性化学习,微调本地模型获得与本地数据更匹配的模型.实验采用了驾驶行为数据集进行实验评估,结果表明相较于传统方法,在non-IID数据场景下,FedWO机制保护了数据隐私,同时提高了算法的准确度.

关键词：车联网联邦学习非独立同分布数据隐私保护传输控制

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++

计及需求侧管理与碳排放的综合能源系统光-储设备优化配置方法

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电力自动化设备 2024年第7期44卷 189-197页

作者：张靖李勇曹一家林锦杰胡斯佳张志文湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

合理调整综合能源系统(IES)的配置结构能够有效提升其低碳经济运行水平,基于此,提出了一种计及需求侧管理与碳排放的IES光-储设备优化配置方法。基于IES典型拓扑及供能设备的工作机理,建立其冷-热-电-气能流模型;根据不同柔性负荷特点,... 详细信息

合理调整综合能源系统(IES)的配置结构能够有效提升其低碳经济运行水平,基于此,提出了一种计及需求侧管理与碳排放的IES光-储设备优化配置方法。基于IES典型拓扑及供能设备的工作机理,建立其冷-热-电-气能流模型;根据不同柔性负荷特点,从不同维度构建用能体验的评价指标,并提出一种考虑用户综合满意度的需求侧能量管理策略;在此基础上,为进一步提升系统的低碳性能,设计了一种计及全寿命周期碳排放的奖惩阶梯型碳交易机制;在同时考虑所提需求侧管理与碳交易机制的前提下,以设备全寿命周期内创造的总收益最大为优化目标,构建了从运行到规划层面的源-网-荷-储多环节协同的光-储设备优化配置模型及运行方案;基于某真实IES开展算例研究,结果验证了所提方法在避免设备冗余配置、减碳与提高经济运行水平方面的有效性。

关键词：综合能源系统光-储设备优化配置需求侧管理奖惩阶梯型碳交易机制低碳经济优化运行

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基于正交拉丁方的局部修复码构造

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 501-509页

作者：刘帅帅王静刘哲徐忠环长安大学信息工程学院陕西西安710064

针对目前具有(r,t)局部性的局部修复码码率较低且构造过程中计算复杂度过高的问题,提出基于正交拉丁方的二元局部修复码构造方法.根据正交拉丁方元素与矩阵位置的对应关系构造关联矩阵,得到具有全符号局部性的局部修复码(AS-LRCs),该码... 详细信息

针对目前具有(r,t)局部性的局部修复码码率较低且构造过程中计算复杂度过高的问题,提出基于正交拉丁方的二元局部修复码构造方法.根据正交拉丁方元素与矩阵位置的对应关系构造关联矩阵,得到具有全符号局部性的局部修复码(AS-LRCs),该码的码率和码长渐近边界条件,且最小距离较大.利用关联矩阵级联单位矩阵构造信息位具有(r,t=2)局部性的单校验局部修复码,该码的最小距离和码率均满足最优边界条件,为最优局部修复码.考虑到实际分布式存储系统中存在高故障率节点,利用正交拉丁方完备组构造具有信息位局部性的高可用性单校验局部修复码(IS-LRCs),可以灵活选择可用性t,提高了系统的鲁棒性与灵活性.

关键词：分布式存储系统局部修复码正交拉丁方最小距离节点故障率

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基于语义一致与多级相似性的跨模态哈希检索

数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 89-102页

作者：刘媛媛王晓燕张雨欣朱路华东交通大学信息工程学院南昌330013

【目的】通过关联标签学习丰富的语义表示,在哈希码中保留更多辨别信息,同时考虑到跨模态语义相似性,保持不同模态间的相关性,更好地弥合模态差距。【方法】在多标签的关联约束下,挖掘不同模态的公共语义信息以及隐藏的类语义结构,采用... 详细信息

【目的】通过关联标签学习丰富的语义表示,在哈希码中保留更多辨别信息,同时考虑到跨模态语义相似性,保持不同模态间的相关性,更好地弥合模态差距。【方法】在多标签的关联约束下,挖掘不同模态的公共语义信息以及隐藏的类语义结构,采用高级语义与低级语义联合相似性度量的非对称学习框架,进而量化获得更具强鉴别性的哈希码。【结果】在MIRFlickr-25K、IAPR TC-12和NUS-WIDE三个多模态基准数据集上,本文方法与7种方法进行实验对比,在5种不同码长情况下,本文方法的平均MAP值比基准模型的最高值分别提升2.1%、5.8%和2.1%。【局限】所提出方法对多标签数据集更具适用性,对单标签数据的语义相关性挖掘尚有欠缺。【结论】所提方法保持样本和类语义结构的一致性,并且充分挖掘内在模态特征,有效提高了检索性能。

关键词：跨模态检索监督学习多级相似哈希

融合TKEO和Goerztel算法的感应电机转子断条故障诊断

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电工技术学报 2024年第12期39卷 3679-3690页

作者：王照伟郭雯君宋向金赵文祥江苏大学电气信息工程学院镇江212013 南京工程学院电力工程学院南京211167

针对电机电流信号特征分析进行转子断条故障诊断时,在低负载工况或早期,转子断条故障存在故障特征微弱以及难以分离等问题,同时需借助速度传感器获取转速信息,增加了硬件成本,该文提出了融合Teager-Kaiser能量算子(TKEO)和Goertzel算法... 详细信息

针对电机电流信号特征分析进行转子断条故障诊断时,在低负载工况或早期,转子断条故障存在故障特征微弱以及难以分离等问题,同时需借助速度传感器获取转速信息,增加了硬件成本,该文提出了融合Teager-Kaiser能量算子(TKEO)和Goertzel算法的感应电机转子断条故障诊断方法。首先,采用Teager-Kaiser能量算子对定子电流进行解调处理,将基频分量转化为直流分量并去除,实现边带故障特征分量到转子断条故障特征分量以及固有偏心谐波分量到转子速度谐波分量的转变,抑制基频频谱泄露对故障诊断和转速估计造成的干扰;其次,利用Goertzel算法对归一化解调信号进行频谱分析,完成转子断条故障特征分量和转子速度谐波分量的快速提取,进而实现不同负载和不同严重程度工况下转子断条的故障诊断。此外,与归一化频域能量算子进行比较,分析其计算效率和稳定性。实验结果表明,所提方法在不同负载和不同严重程度工况下均能够有效地识别转子断条故障特征分量,并且计算量少、可靠性高、实时性强以及硬件成本低。

关键词：转子断条 Goertzel算法固有偏心 Teager-Kaiser能量算子归一化频域能量算子