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基于VSG的接口变换器参数模糊自适应控制策略

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广西大学学报（自然科学版） 2024年第2期49卷 360-373页

作者：黄新宇梁泉陈先福李炜鑫滕俊生福建理工大学电子电气与物理学院福建福州350118 福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118

虚拟同步发电机(VSG)控制在下垂控制的基础上,引入了同步发电机的转动惯量和阻尼系数,改善了系统的动态频率响应特性,提高了交直流混合微电网的抗扰动能力,但同时忽略了一定的动态调节性能。针对这一问题,提出一种基于VSG的接口变换器... 详细信息

虚拟同步发电机(VSG)控制在下垂控制的基础上,引入了同步发电机的转动惯量和阻尼系数,改善了系统的动态频率响应特性,提高了交直流混合微电网的抗扰动能力,但同时忽略了一定的动态调节性能。针对这一问题,提出一种基于VSG的接口变换器参数模糊自适应控制策略。该控制策略能够降低系统在振荡过程中的超调量,进一步提升系统在面对扰动时的动态调节性能,且更具灵活性。首先,基于交直流混合微电网的瞬时功率平衡关系,给出接口变换器VSG控制策略;其次,建立整个闭环控制系统的小信号模型,分析关键参数对系统稳定性的影响;然后,基于模糊控制设计虚拟惯量和虚拟电容的自适应控制策略;最后,通过实验验证了所提控制策略的可行性与优越性。

关键词：交直流混合微电网接口变换器虚拟同步发电机模糊自适应控制小信号模型

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自适应进化模型下的土壤重金属含量预测

湖南农业大学学报（自然科学版） 2024年第2期50卷 120-126页

作者：李亮亮张聪曹坤黎帅锋武汉轻工大学数学与计算机学院湖北武汉430023 武汉轻工大学电气与电子工程学院湖北武汉430023 汉口学院计算机科学与技术学院湖北武汉430212

针对Elman神经网络在土壤重金属含量预测时出现预测精度低、模型收敛速度慢等问题,提出一种自适应进化模型(AEM)。该模型以Elman神经网络为基础,运用贝叶斯正则化优化Elman神经网络的目标函数,提高网络模型预测精度;为解决网络模型收敛... 详细信息

针对Elman神经网络在土壤重金属含量预测时出现预测精度低、模型收敛速度慢等问题,提出一种自适应进化模型(AEM)。该模型以Elman神经网络为基础,运用贝叶斯正则化优化Elman神经网络的目标函数,提高网络模型预测精度;为解决网络模型收敛速度慢和易陷入局部极值等缺陷,采用自适应灰狼算法(AGWA)对网络模型初始参数进行优化;采用基于熵权距离的离群点检测法剔除数据中的离群点,以降低离群点对预测结果的干扰。以武汉市农业科学院采集的农田土壤重金属含量数据进行预测试验,AEM模型预测重金属含量的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.623和17.48%,其决定系数比Elman的提高了0.394。AEM、自调整反距离加权插值模型(SIDIM)、小波神经网络模型(CBSA-WNN)、双向门控循环神经网络模型(SBGRNN)及Elman神经网络模型等5种不同预测模型进行对比试验表明,AEM模型在土壤重金属含量预测上具有更高的准确性。消融试验结果表明,贝叶斯正则化优化、自适应灰狼算法优化和基于熵权距离的离群点检测的离群点数据剔除等3个改进点对于提升土壤重金属含量预测精度均有一定的贡献。

关键词：土壤重金属自适应进化模型灰狼算法 Elman神经网络数据预测

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基于强跟踪的移动机器人CQKF-SLAM方法

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计算机工程与设计 2024年第6期45卷 1872-1879页

作者：张凤孙健袁帅沈阳建筑大学电气与控制工程学院辽宁沈阳110168 沈阳建筑大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110168

针对容积正交卡尔曼滤波(CQKF)在同时定位与地图构建(SLAM)中系统状态驱动模型与观测数据存在突变,以及协方差分解引起系统不稳定,导致移动机器人定位精度降低的问题,提出一种基于多重渐消因子强跟踪的SVDCQKF-SLAM方法。采用奇异值分解... 详细信息

针对容积正交卡尔曼滤波(CQKF)在同时定位与地图构建(SLAM)中系统状态驱动模型与观测数据存在突变,以及协方差分解引起系统不稳定,导致移动机器人定位精度降低的问题,提出一种基于多重渐消因子强跟踪的SVDCQKF-SLAM方法。采用奇异值分解(SVD)代替CQKF算法中的乔列斯基分解,抑制状态误差协方差矩阵负定性;引入多重渐消因子强跟踪滤波器调节状态预测协方差矩阵。通过仿真实验,将所提SLAM方法与其它SLAM方法进行对比,其结果表明,该方法能够有效降低SLAM过程中的定位误差,对移动机器人同时定位与地图构建有一定参考价值。

关键词：强跟踪滤波算法多重渐消因子奇异值分解容积正交卡尔曼滤波同时定位与地图构建协方差矩阵移动机器人

基于Fréchet距离的集中式光伏场站送出线路纵联保护方法

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电网技术 2024年

作者：王少雄吕思辰吕飞鹏王干尧朱玉勇覃渝文廖建权周文越王强钢阿尔伯塔大学计算机科学系上海交通大学电气工程系输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学) 四川大学电气工程学院国网四川省电力科学研究院

针对传统纵联保护动作性能下降以及现有相似度保护算法存在波形差异度量不足、定值难以整定、新能源弱出力时的计算失效等问题，提出一种基于Fréchet距离的纵联保护方法。首先揭示了传统差动保护以及现有相似度算法的适应性问题。为此... 详细信息

针对传统纵联保护动作性能下降以及现有相似度保护算法存在波形差异度量不足、定值难以整定、新能源弱出力时的计算失效等问题，提出一种基于Fréchet距离的纵联保护方法。首先揭示了传统差动保护以及现有相似度算法的适应性问题。为此，提出一种综合考虑故障电流幅值和相位特征的保护方法。该方法将空间轨迹相似性与时域波形相关性相结合，引入Fréchet距离作为波形差异度量的量化指标，构建了Fréchet距离与时域电流波形幅、相差异之间的数学联系，为定值整定提供了理论依据。其次，结合动态规划思想优化了算法的时间复杂度。该方法不受线路电容电流、新能源出力特性的影响，相较于现有保护原理具有更优的灵敏性、可靠性。仿真结果表明，所提保护原理能准确识别区内、外故障，仅需10ms时间窗，动作速度最快可达1ms以内，具有较高耐受过渡电阻和噪音的能力。

关键词：光伏场站送出线路 Fréchet距离纵联保护故障特性

新型电力系统不确定性静态建模及量化分析方法评述

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电力系统自动化 2024年

作者：林超凡别朝红纽约州立大学石溪分校电气与计算机系西安交通大学电气工程学院

中国正处在新型电力系统建设的加速转型期。新型电力系统在源网荷侧呈现的强不确定性发展趋势以及其高维度、强相关、多样化特点给传统的不确定性建模及分析方法带来挑战。文中围绕新型电力系统不确定性静态建模及量化分析方法展开评述... 详细信息

中国正处在新型电力系统建设的加速转型期。新型电力系统在源网荷侧呈现的强不确定性发展趋势以及其高维度、强相关、多样化特点给传统的不确定性建模及分析方法带来挑战。文中围绕新型电力系统不确定性静态建模及量化分析方法展开评述。首先，梳理不确定性静态建模和量化分析的基本概念和框架；然后，以近几年文献调研为基础，重点从先验不确定性和后验不确定性的视角对不确定性静态建模方法进行整理和评述，以及从模型驱动和数据驱动两个层面对不确定性量化分析方法及其应用场景加以归纳和总结；最后，结合调研结果展望了未来新型电力系统不确定性静态建模和量化分析方法，指出应着力提高建模和分析方法的广度、计算效率、计算准确度并推动实际应用。

关键词：新型电力系统新能源不确定性概率数据驱动

相空间重构与改进SMA优化SVR的网络流量预测

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计算机工程与设计 2024年第9期45卷 2796-2804页

作者：董洁韩子扬沈阳建筑大学电气与控制工程学院辽宁沈阳110168 沈阳建筑大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110168

为提高网络流量预测精度,提出结合相空间重构与改进黏菌优化支持向量回归的预测模型。为解决黏菌算法收敛慢、易得局部最优的不足,引入3种形态对立学习对种群进行初始化,提高种群多样性;利用非线性反馈因子更新机制,均衡全局搜索与局部... 详细信息

为提高网络流量预测精度,提出结合相空间重构与改进黏菌优化支持向量回归的预测模型。为解决黏菌算法收敛慢、易得局部最优的不足,引入3种形态对立学习对种群进行初始化,提高种群多样性;利用非线性反馈因子更新机制,均衡全局搜索与局部开发;设计柯西-高斯混合变异对最优解变异,扩展搜索空间,避免陷入局部最优。利用改进黏菌算法对支持向量回归优化调参,有效解决超参初值敏感缺陷,提高学习精度和收敛速度,以此构建网络流量预测模型。实验结果表明,改进模型预测误差更小,能够实现高精度和实时性预测要求。

关键词：网络流量预测黏菌算法支持向量机对立学习混合变异相空间重构预测误差

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区域增强型注意力网络下的人脸表情识别

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 152-160页

作者：陈公冠张帆王桦范辉张彩明山东工商学院计算机科学与技术学院烟台264005 山东省未来智能金融工程实验室烟台264005 鲁东大学信息与电气工程学院烟台264011 山东大学软件学院济南250101

为了识别人脸表情中包含复杂背景、面部遮挡等因素的真实环境下的图像,提出基于区域增强型注意力网络的人脸表情识别方法.首先提出基于注意力的区域增强网络,减弱外部因素的影响以及增强表情识别在真实环境下的鲁棒性;然后提出通道-空... 详细信息

为了识别人脸表情中包含复杂背景、面部遮挡等因素的真实环境下的图像,提出基于区域增强型注意力网络的人脸表情识别方法.首先提出基于注意力的区域增强网络,减弱外部因素的影响以及增强表情识别在真实环境下的鲁棒性;然后提出通道-空间注意力融合网络,作用于全局的特征提取;最后通过分区损失和交叉熵损失相结合的方式提升表情图像的辨识度,从而提升识别准确率.在公开数据集RAF-DB,FERPlus和AffectNet上的实验结果表明,表情识别准确率分别达到88.81%,89.32%和60.45%;所提方法具有更高的准确率和鲁棒性.

关键词：人脸表情识别区域增强注意力融合分区损失

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基于关联事件场的智能化仿真社会实验方法

图学学报 2024年第1期45卷 191-198页

作者：陈玉珑张志忠马利庄叶淑兰陈敏刚上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 华东师范大学政治与国际关系学院上海200241 上海计算机软件技术开发中心上海201112

智能化进程正在迅速推动数字中国建设,不断改变相关社会和人文形态,同时引发了人工智能涉及的社会衍生风险等关键问题。在遵循社会伦理和隐私保护前提下,前瞻性探索新型人工智能社会实验模式,规范人工智能技术的发展,具有重要的现实意... 详细信息

智能化进程正在迅速推动数字中国建设,不断改变相关社会和人文形态,同时引发了人工智能涉及的社会衍生风险等关键问题。在遵循社会伦理和隐私保护前提下,前瞻性探索新型人工智能社会实验模式,规范人工智能技术的发展,具有重要的现实意义。探讨了在特定社会实验环境下的事件场构建方式方法,以及人物、行为和场景三者的关联关系,基于数据和实验的社会化传导模式以及社会衍生效应进行预测。尝试通过前瞻性的虚拟仿真博弈实验,验证智能化仿真社会实验模式的有效性,为政府提供前瞻性的决策工具和智慧管理建议。

关键词：仿真实验事件场数字化身情感计算

基于多准则决策与GO法的工业机器人可靠性评估方法研究

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机床与液压 2024年第17期52卷 39-45页

作者：朱娟娟蔡星娟山西职业技术学院电气自动化工程系太原科技大学计算机科学与技术学院

工业机器人设计阶段故障数据缺乏，给系统可靠性评估带来困难。针对此问题，提出一种基于多准则决策(MCDM)与GO法相结合的可靠性评估方法。建立相似性评价模型，在MCDM分析过程中，用云模型定量表示决策专家的评价值，消除评价过程中随... 详细信息

工业机器人设计阶段故障数据缺乏，给系统可靠性评估带来困难。针对此问题，提出一种基于多准则决策(MCDM)与GO法相结合的可靠性评估方法。建立相似性评价模型，在MCDM分析过程中，用云模型定量表示决策专家的评价值，消除评价过程中随机性和模糊性的影响，得到关键部件的可靠性修正系数。对相似产品可靠性进行修正，实现关键部件可靠性的准确分析。建立工业机器人系统的可靠性GO图模型，以此为基础，建立工业机器人整机系统可靠性计算模型，实现系统可靠性的准确分析。最后通过实例对所述方法的操作过程进行说明，实现了对工业机器人可靠性评估。

关键词：多准则决策工业机器人可靠性 GO法