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新型电力系统中异质调频机组分布式协同AGC方法研究

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电网技术 2024年第6期48卷 2327-2335,I0023-I0025页

作者：李忠文柏宁宁程志平王义随权郑州大学电气与信息工程学院河南省郑州市450001

“双碳”目标的实施加速了新型电力系统发展。然而,新型电力系统的转动惯量和调节能力逐渐难以适应复杂多变的负荷变化。因此,开发更高效、更快速的调频资源参与自动发电控制(automatic generation control,AGC)已成为刻不容缓之事。但... 详细信息

“双碳”目标的实施加速了新型电力系统发展。然而,新型电力系统的转动惯量和调节能力逐渐难以适应复杂多变的负荷变化。因此,开发更高效、更快速的调频资源参与自动发电控制(automatic generation control,AGC)已成为刻不容缓之事。但是,不同调频机组之间的异质性显著,包括机组模型、容量和响应速度的差异,这对AGC提出了挑战。为了提升异质调频资源参与AGC的性能,该文提出了一种分布式协同AGC方法。首先,基于分布式固定时间一致性理论提出了一种分布式固定时间区域控制偏差(area control error,ACE)发掘算法。随后,各AGC机组根据获取的ACE信息设计独立的PI控制器参与频率调节。在ACE调节的最后阶段,根据各机组出力的标幺值,设计了分布式固定时间功率均分控制器,控制低速AGC机组承担更多的功率调整量,从而释放高速AGC机组的容量并为下一轮AGC服务做好准备。通过对包含5种不同调频单元的两区域电力系统进行仿真研究,验证了所提分布式协同AGC方法的性能。结果表明,所提方法可以有效地提高系统的调频性能,且能够在设计的时间内实现期望的有功功率分配。

关键词：负载频率控制新型电力系统分布式一致性固定时间自动发电控制电力电子化

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基于区块链的芝麻油防伪溯源系统的设计与实现

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食品科学 2024年第8期45卷 13-18页

作者：徐金胜张恩河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

芝麻油作为日常饮食中不可或缺的食用油之一,其质量和安全性受到了广泛关注。然而,芝麻油掺假问题日益严重,这使得保障芝麻油的质量安全成为了一个急需解决的问题,所以建立芝麻油防伪溯源对保障质量安全十分重要。本实验设计研发了一套... 详细信息

芝麻油作为日常饮食中不可或缺的食用油之一,其质量和安全性受到了广泛关注。然而,芝麻油掺假问题日益严重,这使得保障芝麻油的质量安全成为了一个急需解决的问题,所以建立芝麻油防伪溯源对保障质量安全十分重要。本实验设计研发了一套基于区块链技术的芝麻油防伪溯源系统,提出了“区块链缓存”的双存储设计,即链下存储并缓存溯源信息,链上同步存储溯源信息的哈希值;此外还设计了链码直连状态数据库的查询方案,解决了区块链网络数据存储压力大、查询效率低的问题。通过分析与验证,消费者利用微信扫码通过小程序能够快速方便地查验芝麻油真伪,有效解决了芝麻油溯源链不同环节之间在数据安全和溯源信息真实性上的问题,在实践中也取得了较好的应用效果。

关键词：区块链芝麻油防伪溯源系统质量安全

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基于深度学习的可见光通信系统室内三维定位

光学技术 2024年第2期50卷 201-208页

作者：马玉磊张兵新乡学院计算机与信息工程学院河南新乡453000

针对目前室内可见光通信系统三维定位的准确率与定位速度依然不佳的问题,提出一种基于深度学习的可见光通信系统室内定位方法。首先,设计了一个神经网络将指纹数据编码成二维阵列,利用卷积神经网络学习指纹阵列与目标位置之间的关系;然... 详细信息

针对目前室内可见光通信系统三维定位的准确率与定位速度依然不佳的问题,提出一种基于深度学习的可见光通信系统室内定位方法。首先,设计了一个神经网络将指纹数据编码成二维阵列,利用卷积神经网络学习指纹阵列与目标位置之间的关系;然后,通过粒子群优化算法自动搜索卷积神经网络的超参数,以降低深度神经网络的训练难度。此外,设计了定位数据训练集、验证集与测试集的划分方法,有助于缓解神经网络的过拟合问题,并提高定位准确性。仿真结果表明,所提方法在6×6×4m3室内环境下的平均定位误差为0.024m,平均定位时间为0.478s。

关键词：可见光通信系统室内定位信号强度检测前馈神经网络卷积神经网络指纹正则化

基于信息熵理论对变压器光纤传感器声探测信号的特征提取及识别研究

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电力系统保护与控制 2024年第10期52卷 156-166页

作者：郑海龙吕桂贤江覃晴赵文彬王斌楚彭浩赵慧光上海电力大学电气工程学院上海200020 上海电力大学电子与信息工程学院上海201306 国网河南省电力有限公司新乡供电公司河南新乡453000

光纤传感器以其灵敏度高、不受电磁干扰等特点得到了广泛的研究应用,但在对变压器故障声信号的采集过程中也存在噪声成分含量较高、信号特征提取不易或无法提取的缺点。为此,提出利用信息熵理论对变压器故障声信号进行特征提取分析,并... 详细信息

光纤传感器以其灵敏度高、不受电磁干扰等特点得到了广泛的研究应用,但在对变压器故障声信号的采集过程中也存在噪声成分含量较高、信号特征提取不易或无法提取的缺点。为此,提出利用信息熵理论对变压器故障声信号进行特征提取分析,并基于支持向量数据描述(support vector data description, SVDD)对求取的特征量进行识别研究。在实验室搭建了变压器故障声信号实验与探测平台,采集3种典型放电模型的声信号,基于信息熵理论,选取模糊熵、能量熵、奇异谱熵和功率谱熵等对滤波后的声信号进行特征提取,形成识别特征向量。最后,利用SVDD算法对求取的特征量进行识别研究。实验结果显示,基于信息熵理论提取的故障声信号特征量识别正确率均达到90%以上,优于传统时频域特征提取和基于小波变换的特征提取方法,证明了所提出方法的可行性。

关键词：变压器光纤传感器信息熵理论特征提取

考虑频率二次跌落和转速恢复的风电机组柔性频率响应策略

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电力系统自动化 2024年第13期48卷 60-68页

作者：陶玉昆杨飞飞和萍李从善季玉琦郑州轻工业大学电气信息工程学院河南省郑州市450002

风电机组具备主动频率响应能力成为未来风电并网的前提条件,但频率支撑阶段与转速恢复阶段间控制策略切换不当可能引起系统频率二次跌落。针对这一问题,文中提出一种风电机组柔性频率响应策略。首先,在初始运行点将风电机组非线性模型... 详细信息

风电机组具备主动频率响应能力成为未来风电并网的前提条件,但频率支撑阶段与转速恢复阶段间控制策略切换不当可能引起系统频率二次跌落。针对这一问题,文中提出一种风电机组柔性频率响应策略。首先,在初始运行点将风电机组非线性模型线性化,分析初始运行点对风电机组出力特性的影响;其次,基于风电机组线性化模型推导包含风电和火电的电力系统频率响应传递函数,分析系统参数对频率响应动态特性的影响;然后,研究频率二次跌落和转速恢复间的矛盾,利用分段函数和Logistic函数构造附加功率参与因子,通过形状系数调节风电机组输出电磁功率;最后,基于MATLAB/Simulink平台进行对比仿真研究。仿真结果表明,所提出的策略在消除频率二次跌落的同时,具有良好的转速恢复过程。

关键词：风电机组主动频率响应频率二次跌落转速恢复频率响应模型

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一种可解释的云平台任务终止状态预测方法

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 716-727页

作者：刘春红李为丽焦洁王敬雄张俊娜河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室(河南师范大学) 河南新乡453007

基于特征选择和模型可解释方法构建可解释性强的云平台任务终止状态预测模型,该模型可视化任务/作业的静态和动态属性与终止状态之间的映射关系,进而找出负载特征与任务终止状态之间的映射机理.利用Google公开的工作负载监控日志,并加... 详细信息

基于特征选择和模型可解释方法构建可解释性强的云平台任务终止状态预测模型,该模型可视化任务/作业的静态和动态属性与终止状态之间的映射关系,进而找出负载特征与任务终止状态之间的映射机理.利用Google公开的工作负载监控日志,并加入云平台中任务的动态信息,采用沙普利加和解释(Shapley additive explain,SHAP)找出静态和动态属性对终止状态影响的重要性,利用变量重要性结合SHAP值和XGBoost模型,对任务终止状态预测模型建模后的结果进行解释,使用可视化技术呈现负载特征如何影响模型对不同任务终止状态的预测.用SHAP值绝对值的平均值衡量特征的重要性,实现任务不同终止状态特征重要性的全局可视化,根据结果筛选出对任务终止状态预测模型影响大的20个变量,作为特征筛选的依据;由可视化的结果可知,任务运行过程中,各特征的不同特征值对任务的终止状态有影响,不同特征值对终止状态的产生有不同的影响.特征选择结合模型可解释性方法运用于任务终止状态预测模型的构建流程中,可辅助构建高分类性能及易于理解的任务终止状态预测模型,通过对负载特征与任务终止状态之间映射机理的探索,可以优化云平台的调度机制.

关键词：特征选择终止状态全局可视化可解释性映射机理

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基于LoRa的生猪体征监测系统设计与实现

中国农机化学报 2024年第4期45卷 66-71,140页

作者：刘艳昌郭宇戈张志霞李冠霖左现刚李国厚河南科技学院信息工程学院河南新乡453003

为克服现有生猪体征监测模块功能单一、传输距离受限、功耗大等问题,设计一种以低功耗智能耳标为采集终端的生猪体征监测与异常诊断系统。该系统以无线微控制器为硬件核心,结合猪只体温、心率、运动感知传感器,LoRa和GPRS技术组成的无... 详细信息

为克服现有生猪体征监测模块功能单一、传输距离受限、功耗大等问题,设计一种以低功耗智能耳标为采集终端的生猪体征监测与异常诊断系统。该系统以无线微控制器为硬件核心,结合猪只体温、心率、运动感知传感器,LoRa和GPRS技术组成的无线传感网络和云服务器构建生猪体征信息采集、健康评估、异常诊断监测平台,提高生猪养殖过程的智能化管理水平。试验表明,该系统运行稳定,能够实时采集、传输、显示、查询生猪体征参数和异常行为,体温相对误差小于1%,心率相对误差小于5%,通信网络丢包率小于5%,传输距离大于3 km,行为辨识结果大于90%,满足中小型规模化生猪养殖场的实际使用需求。可为生猪异常诊断、早期疾病检测治和疫情预防提供科学依据。

关键词：生猪养殖体征监测 LoRa 无线传感网络异常诊断

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轻量化YOLOv8的小样本钢板缺陷检测算法

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 90-100页

作者：窦智高浩然刘国奇常宝方河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

钢板的表面积较大,表面缺陷非常常见,且呈现多类少量的特点。深度学习很难有效应用于此类小样本缺陷的检测中。为了解决此问题,提出一种基于轻量化YOLOv8的小样本钢板缺陷检测算法,提出一种基于模糊搜索的交互式数据增强算法,可有效解... 详细信息

钢板的表面积较大,表面缺陷非常常见,且呈现多类少量的特点。深度学习很难有效应用于此类小样本缺陷的检测中。为了解决此问题,提出一种基于轻量化YOLOv8的小样本钢板缺陷检测算法,提出一种基于模糊搜索的交互式数据增强算法,可有效解决训练样本缺失导致网络模型无法得到有效训练的问题,使深度学习应用于该领域成为可能。设计LMSRNet(lightweight multi-scale residual networks)网络替换YOLOv8的主干,以实现网络模型的轻量化,并提高其可移植性。提出CBFPN(context bidirectional feature pyramid network)和ECSA(efficient channel spatial attention)模块,使网络能更有效地提取并融合伤痕特征,同时采用Wise-IoU损失函数以提高检测性能。对比实验结果表明,与原YOLOv8算法相比,改进后的网络参数量只有原网络的30%,计算量是原网络的49%,FPS提高了9帧/s,精确率、召回率、mAP分别提高了2.9、6.5、5.5个百分点,实验结果充分验证了该算法的优势。

关键词：缺陷检测小样本 YOLOv8 轻量化网络注意力机制

轴承在线早期故障检测的无监督张量深度迁移学习方法

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控制与决策 2024年第3期39卷 867-876页

作者：毛文涛施华东张艳娜仲志丹河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南科技大学机电工程学院河南洛阳471000 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

基于张量分解可有效挖掘信号高维本质信息的优点,提出一种无监督张量深度迁移学习方法.首先,构建基于张量表示的深度多任务异常检测模型,利用核心张量构建单分类异常检测规则表示,并建立超球规则适配机制,交替优化张量分解和域无关特征... 详细信息

基于张量分解可有效挖掘信号高维本质信息的优点,提出一种无监督张量深度迁移学习方法.首先,构建基于张量表示的深度多任务异常检测模型,利用核心张量构建单分类异常检测规则表示,并建立超球规则适配机制,交替优化张量分解和域无关特征提取,以实现异常检测规则在离线轴承和在线目标轴承间的有效传递,完成在线无标记数据的异常检测;其次,提出一个基于异常概率贯序累积的非参数报警阈值设定方法,可在仅设定误报警率置信度的条件下自适应选择在线阈值,并给出该阈值合理性的理论分析.在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上进行实验,结果表明,所提出方法可获得更好的检测实时性和更低的误报警数,为早期故障检测提供一种具有易部署性和鲁棒性的解决方案.

关键词：早期故障检测深度学习迁移学习异常检测滚动轴承