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基于NSGA-Ⅱ的飞轮-火电联合二次调频最优负荷分配策略

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电力系统自动化 2024年第12期48卷 79-88页

作者：房方刘渝斌王冰玉魏乐李承霖华北电力大学控制与计算机工程学院北京市102206

为了在提升飞轮-火电联合二次调频性能的同时控制调频成本、减少飞轮损耗,面向飞轮-火电联合系统,提出一种考虑自动发电控制(AGC)指令及电网频率偏差的基于多目标遗传算法的负荷分配策略。该策略以电网调频偏差、飞轮-火电出力能量和、... 详细信息

为了在提升飞轮-火电联合二次调频性能的同时控制调频成本、减少飞轮损耗,面向飞轮-火电联合系统,提出一种考虑自动发电控制(AGC)指令及电网频率偏差的基于多目标遗传算法的负荷分配策略。该策略以电网调频偏差、飞轮-火电出力能量和、飞轮损耗为三层最小化目标,考虑火电机组爬坡率及其负荷备用、飞轮荷电状态及其功率等约束条件,基于改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),通过AGC功率指令变化速度及频率偏差动态调整飞轮与火电出力权重系数,以频率偏差及其变化方向调整飞轮虚拟下垂、惯性系数,求解飞轮-火电出力比例、飞轮下垂系数和飞轮惯性系数。结合中国宁夏某电厂飞轮储能系统辅助火电机组调频现场AGC指令等历史数据,在双区域两机系统模型上进行仿真实验,结果表明该负荷分配策略有效地减小了火电二次调频偏差和调节时间,提升了调频性能,同时也有效地控制了系统出力能量及飞轮损耗。

关键词：火电飞轮储能调频负荷分配策略多目标遗传算法虚拟下垂虚拟惯性

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面向视频数据的多模态情感分析

计算机工程 2024年第6期50卷 218-227页

作者：武星殷浩宇姚骏峰李卫民钱权上海大学计算机工程与科学学院上海200444 中国船舶集团海舟系统技术有限公司上海200010

多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种... 详细信息

多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种多模态情感分析方法。设计一种多模态提示门(MPG)模块,其能够将非语言信息转换为融合文本上下文的提示,利用文本信息对非语言信号的噪声进行过滤,得到包含丰富语义信息的提示,以增强模态间的信息整合。此外,提出一种实例到标签的对比学习框架,在语义层面上区分隐空间中的不同标签以进一步优化模型输出。在3个大规模情感分析数据集上的实验结果表明,该方法的二分类精度相对次优模型提高了约0.7%,三分类精度提高了超过2.5%,达到0.671。该方法能够为将多模态情感分析引入用户画像、视频理解、AI面试等领域提供参考。

关键词：多模态情感分析语义信息多模态融合上下文表征对比学习

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多卷积神经网络的胸部X光片肺结核检测方法

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 246-254页

作者：崔少国解筝宋豪杰重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的... 详细信息

由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的全局特征;通过一个捷径分支操作,将提取的局部特征和全局特征进行融合;将融合后的特征经过线性层输出检测的结果。算法模型在中国广东省深圳市第三医院收集的公开可用的正面胸部X光片数据集上进行了充分的实验与验证。实验结果表明,所提算法模型与基准模型相比,在Accuracy、Precision、Recall和F1-Score四个评价指标上分别提高了2.98、3.23、2.94和3.08个百分点,从而证明了所提方法的有效性。

关键词： X光片深度可分离卷积图卷积网络肺结核检测

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多耦合反馈网络的图像融合和超分辨率方法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 210-220页

作者：王蓉端木春江浙江师范大学计算机科学学院浙江金华321000

人们在日常生活中往往需要得到高动态范围和高分辨率的图像。但由于技术设备的限制,高动态范围的图像往往通过低动态范围图像的多曝光融合(MEF)而获得,高分辨率图像往往通过低分辨率图像的超分辨率(SR)而获得。MEF和SR通常被作为两个独... 详细信息

人们在日常生活中往往需要得到高动态范围和高分辨率的图像。但由于技术设备的限制,高动态范围的图像往往通过低动态范围图像的多曝光融合(MEF)而获得,高分辨率图像往往通过低分辨率图像的超分辨率(SR)而获得。MEF和SR通常被作为两个独立的内容进行研究。为了解决当前模型不能同时实现高动态范围和高分辨率的问题,通过对现有方法进行研究,提出了一种基于多耦合反馈网络MCF-Net及其方法。模型包括:N个子网和输出模块;在方法中,将N张下采样图片I_(lr)^(i),I_(lr)^(m),I_(lr)^(-i)分别输入至N个子网,提取的低分辨率特征F_(lr)^(i),F_(lr)^(m),F_(lr)^(-i);根据低分辨率特征F_(lr)^(i),F_(lr)^(m),F_(lr)^(-i)提取对应图像的超分辨率特征G_(0)^(i),G_(0)^(m),G_(0)^(-i);得到融合高分辨率特征G_(t)^(i),G_(t)^(m),G_(t)^(-i)并输入至下个MCFB中,直至第T个MCFB得到融合高分辨率特征G_(T)^(i),G_(T)^(m),G_(T)^(-i);获取对应的融合超分辨率图像I_(t)^(i),I_(t)^(m),I_(t)^(-i);融合N个子网中第T个重建模块REC输出的I_(T)^(i),I_(T)^(m),I_(T)^(-i)得到高动态范围、超分辨率图像I_(out)。在SICE数据集上实验并验证了性能,与现有的33种方法进行对比,结果显示以下各评价指标都有明显的提高,其中结构相似性(SSIM)达到0.833 2,峰值信噪比(PSNR)达到22.07 dB,多曝光融合相似性(MEF-SSIM)达到0.937 8。

关键词：图像多曝光融合图像超分辨率卷积神经网络计算机视觉深度学习

基于改进RegNet网络的玉米叶片病害识别研究

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江苏农业科学 2024年第11期52卷 216-224页

作者：张澳雪崔艳荣李素若陈华锋胡玉荣胡蓉华长江大学计算机科学学院湖北荆州434000 荆楚理工学院计算机工程学院湖北荆门448000

针对目前玉米叶片病害识别模型参数量大、移动端部署难、识别准确率不够高等问题,提出一种基于轻量化网络RegNet和迁移学习的识别方法,首先收集4类常见玉米叶片病害图像样本,通过平移、镜像、旋转等方式对图像进行处理,以增加图片数量,... 详细信息

针对目前玉米叶片病害识别模型参数量大、移动端部署难、识别准确率不够高等问题,提出一种基于轻量化网络RegNet和迁移学习的识别方法,首先收集4类常见玉米叶片病害图像样本,通过平移、镜像、旋转等方式对图像进行处理,以增加图片数量,提升模型识别和泛化能力。接着以轻量化网络RegNet为主体,采用Inception A结构对stem中的3×3卷积进行替换,增加模型宽度,以分解卷积的形式对玉米叶片病害进行多尺度特征提取。最后在head中引入金字塔池化模块(pyramid pooling module,PPM),用于减少空间信息丢失,保留病害重要特征和细节。试验结果表明,改进后的模型相比RegNet,Top-1准确率提升1.26百分点,平均精确率提升1.34百分点,平均F1分数提升1.33百分点,平均召回率提升1.34百分点,参数量只增加了0.89×10^(6),改进后的模型具有更好的特征提取能力,该模型为玉米叶片病害类型的识别提供了一种有效的方法。

关键词：玉米叶片病害图像分类 RegNet Inception v3 金字塔池化

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基于小波包变换与深度学习的超短期光伏功率预测

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太阳能学报 2024年第5期45卷 537-546页

作者：刘源延孔小兵马乐乐刘向杰华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对光伏功率序列的复杂多变特征,提出一种基于小波包变换(WPT)的门控循环单元(GRU)光伏功率组合预测方法。首先通过相关性分析挑选重要气象因子,并利用WPT将原始光伏功率序列分解为一组子序列;然后,提出一种基于莱维飞行天牛须搜索算法... 详细信息

针对光伏功率序列的复杂多变特征,提出一种基于小波包变换(WPT)的门控循环单元(GRU)光伏功率组合预测方法。首先通过相关性分析挑选重要气象因子,并利用WPT将原始光伏功率序列分解为一组子序列;然后,提出一种基于莱维飞行天牛须搜索算法(LFBAS)的相似日选择方法,以选择相似于预测日的历史日作为输入数据集;最后,建立一组基于GRU网络的深度学习光伏功率预测模型,将每个子序列预测结果叠加得到光伏功率最终预测结果。仿真结果表明,该文所提出的预测方法在预测精度和计算效率方面具有显著优势。

关键词：光伏发电功率预测小波包变换相似日门控循环单元天牛须搜索算法

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航拍电力杆塔图像中销钉唯一性识别研究

电工技术学报 2024年第17期39卷 5450-5460页

作者：阎光伟马颐琳焦润海何慧华北电力大学控制与计算机工程学院北京100096

近年来,基于深度学习的缺陷销钉检测技术在电力杆塔巡检中得到广泛应用。但是该技术只能在图像空间对缺陷销钉进行定位,无法准确给出缺陷销钉在实际电力杆塔中对应销钉的唯一编号。针对该问题,该文提出一种融合深度学习与三维重投影的... 详细信息

近年来,基于深度学习的缺陷销钉检测技术在电力杆塔巡检中得到广泛应用。但是该技术只能在图像空间对缺陷销钉进行定位,无法准确给出缺陷销钉在实际电力杆塔中对应销钉的唯一编号。针对该问题,该文提出一种融合深度学习与三维重投影的缺陷销钉唯一性识别方法。首先通过构建巡检电力杆塔系统的三维模型,进行电力杆塔系统中部件模型的编号获取,以及部件模型三维空间包围盒顶点和中心点坐标的计算;其次,利用YOLOv5模型在图像空间对销钉及上下文相关目标进行检测;再次,通过该文提出的融合结构约束的相机位姿估计算法对航拍图像的相机位姿进行估计;最后,将三维电力杆塔系统中的销钉包围盒按相机位姿进行重投影与销钉检测框进行匹配度计算,在图像空间中输出带有具体编号的销钉检测框。在YOLOv5模型输出的销钉检测框基础上进行销钉唯一性识别,利用仿真数据进行实验得到的唯一性识别正确率为100%,利用实拍数据进行实验得到的唯一性识别正确率为93.3%,验证了该文提出的销钉唯一性识别方法的有效性。通过对缺陷销钉进行唯一性识别,可以减少人工对故障图像的二次审核工作量,并准确地统计缺陷销钉的数量及具体位置信息,为后续故障维修及故障相关性分析等精细化管理提供支持。

关键词：电力巡检销钉检测相机位姿估计唯一性识别

基于最大重叠离散小波变换和深度学习的光伏功率预测

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太阳能学报 2024年第5期45卷 576-583页

作者：马乐乐孔小兵郭磊刘源延刘向杰华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对光伏功率时间序列的非平稳特性,提出一种基于最大重叠离散小波变换(MODWT)和长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率组合预测模型。利用皮尔逊相关系数确定影响光伏功率的重要气象因素,基于MODWT算法对历史光伏功率序列进行分解,将选取的... 详细信息

针对光伏功率时间序列的非平稳特性,提出一种基于最大重叠离散小波变换(MODWT)和长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率组合预测模型。利用皮尔逊相关系数确定影响光伏功率的重要气象因素,基于MODWT算法对历史光伏功率序列进行分解,将选取的气象因素与分解得到的平稳子序列共同构成各个LSTM网络输入,通过汇总重构每个LSTM网络的子序列预测结果得到最终的光伏功率预测结果。从理论层面分析所建立的MODWT算法的完全重构性,并基于李雅普诺夫稳定性定理推导保证预测网络收敛的学习率范围。仿真对比结果显示,所提出的光伏功率预测模型在预测精度和鲁棒性方面具有明显优势。

关键词：光伏功率预测长短期记忆网络非平稳时间序列分解预测网络收敛性

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三轴振动激励下悬挂座椅垂向传递率试验研究

声学学报 2024年第2期49卷 209-216页

作者：尹玮倓邱毅浙江大学能源工程学院杭州310058 南安普顿大学工程与物理科学学院英国南安普顿SO171BJ

针对三轴激励下无源空气弹簧悬挂座椅垂向振动传递特性进行了试验研究。其中,垂向激励幅值设置为0.25 m/s^(2)r.m.s.、0.5 m/s^(2)r.m.s.或1.0 m/s^(2)r.m.s.,纵向和横向激励幅值同为0 m/s^(2)r.m.s.、0.5 m/s^(2)r.m.s.或1.0 m/s^(2)r.m.s.;座椅靠背倾角设置为0°、10°或20°。研究表明,垂向和水平方向振动激励幅值的增加均引起悬挂座椅传递率共振频率的降低,并影响座椅有效幅值传递率;在较小幅值(0.25 m/s^(2)r.m.s.)的垂向振动激励下,靠背倾角对该共振频率也有一定影响。此外,垂向和水平振动幅值对座椅传递率的影响存在轴间耦合效应,当垂向振动的幅值增大时,水平振动幅值从0.25 m/s^(2)r.m.s.增大到1.0 m/s^(2)r.m.s.所造成的传递率峰值的变化程度将减小,反之亦然。

关键词：人因工程全身振动多轴振动悬挂座椅靠背倾角座椅传递率