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基于改进的K-means聚类分区均匀化空间学习索引

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浙江大学学报（理学版） 2024年第2期51卷 153-161,195页

作者：傅晨华张丰胡林舒王立君浙江大学地球科学学院浙江杭州310058 浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310058

传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据... 详细信息

传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据序列进行有效的简化分布计算,使其易于拟合。基于此,提出了一种网格混合聚类分区学习索引(grid-ml),用z曲线进行降维,用双层网格结构优化查询策略,用改进的K-means聚类算法进行数据分区,实现数据分布均匀化。对比实验发现,grid-ml构建速度快、存储空间小、查询效率高,较传统空间索引优势显著。

关键词：学习索引 K-means聚类空间填充曲线空间索引

基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏集群功率预测

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电力系统自动化 2024年第15期48卷 102-111页

作者：杨茂贾梦琦张薇王勃现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林省吉林市132012 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京市100192

光伏装机容量的逐渐增大为大规模的光伏并网带来了巨大挑战,突破更长预见期的光伏功率预测有助于电力系统的安全稳定运行。现有研究及应用最长预见期为7 d,为将预见期延长至8~15 d,提出了一种基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏... 详细信息

光伏装机容量的逐渐增大为大规模的光伏并网带来了巨大挑战,突破更长预见期的光伏功率预测有助于电力系统的安全稳定运行。现有研究及应用最长预见期为7 d,为将预见期延长至8~15 d,提出了一种基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏集群功率预测方法。首先,采用近似积分计算日电量和辐照能;其次,基于麻雀搜索算法优化变分模态分解以分解电量及辐照能序列,并采用多元线性回归模型对不同频率的分量进行预测叠加得到电量预测结果;然后,根据出力特性建立约束过程,将电量预测结果重构为光伏功率;最后,将所提方法应用于中国甘肃省某光伏集群,模型在不同季节典型月功率预测的均方根误差平均降低2.55%,验证了方法的有效性。

关键词：长预见期功率预测光伏集群功率重构时序特性约束变分模态分解多元线性回归

基于多项式混沌展开的电力系统概率可用输电能力评估

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中国电机工程学报 2024年第2期44卷 489-503,I0005页

作者：姜涛李春晖张儒峰陈厚合李国庆现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林省吉林市132012

大规模开发和利用风能有利于实现电力系统清洁低碳转型,是实现国家“碳达峰、碳中和”战略目标的重要技术手段,但风电出力的强不确定性对电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability,ATC)评估带来了全新的挑战,传统用于... 详细信息

大规模开发和利用风能有利于实现电力系统清洁低碳转型,是实现国家“碳达峰、碳中和”战略目标的重要技术手段,但风电出力的强不确定性对电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability,ATC)评估带来了全新的挑战,传统用于求解计及风电出力不确定性的概率ATC评估模型在计算效率和计算精度方面均存在一定的不足。为此,该文提出一种基于多项式混沌展开(polynomialchaos expansion,PCE)的电力系统概率ATC评估方法,该方法首先构建基于机会约束的电力系统概率ATC评估模型;然后,根据风电出力预测误差的概率分布特征,选择对应的正交多项式为基函数以近似风电出力预测误差及电力网络中与之相关联的其他随机变量;进一步,借助Galerkin投影和基于一阶矩、二阶矩的机会约束转化方法,将所构建的机会约束模型的概率约束转化为确定性约束,实现基于机会约束的概率ATC评估模型向易于求解的确定性优化模型的转化;进而,将概率ATC评估模型的求解问题转化为ATC的最优多项式逼近系数的求解问题,根据求得的最优多项式逼近系数和选取的基函数计算电力系统ATC的概率分布特征;最后,通过修改后的PJM-5节点测试系统、IEEE-118节点测试系统及吉林西部电网实际算例验证了所提基于多项式混沌展开的电力系统概率ATC评估方法的准确性和有效性。

关键词：可用输电能力多项式混沌展开概率模型机会约束不确定性分析

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联邦学习在高度数据异构场景下的泛化鲁棒性增强

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中国科学：信息科学 2024年第3期54卷 566-581页

作者：万伟胡胜山陆建荣李明慧周子淇金海华中科技大学网络空间安全学院武汉430074 华中科技大学软件学院武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 分布式系统安全湖北省重点实验室武汉430074 湖北省大数据安全工程技术研究中心武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074

联邦学习(federated learning,FL)是一种以保护客户隐私数据为中心的分布式处理网络,为解决隐私泄露问题提供了前景良好的解决方案.然而,FL的一个主要困境是高度非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)的... 详细信息

联邦学习(federated learning,FL)是一种以保护客户隐私数据为中心的分布式处理网络,为解决隐私泄露问题提供了前景良好的解决方案.然而,FL的一个主要困境是高度非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)的数据会导致全局模型性能很差.尽管相关研究已经探讨了这个问题,但本文发现当面对non-IID数据、不稳定的客户端参与以及深度模型时,现有方案和标准基线FedAvg相比,只有微弱的优势或甚至更差,因此严重阻碍了FL的隐私保护应用价值.为解决这个问题,本文提出了一种对non-IID数据鲁棒的优化方案:FedUp.该方案在保留FL隐私保护特点的前提下,进一步提升了全局模型的泛化鲁棒性.FedUp的核心思路是最小化全局经验损失函数的上限来保证模型具有低的泛化误差.大量仿真实验表明,FedUp显著优于现有方案,并对高度non-IID数据以及不稳定和大规模客户端的参与具有鲁棒性.

关键词：分布式网络联邦学习异构优化泛化性鲁棒性隐私保护

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巡航状态下泵喷推进潜艇流场与声场特性研究

哈尔滨工程大学学报 2024年第7期45卷 1288-1296页

作者：郭荣李舟睿张人会王乾年李仁年兰州理工大学能源与动力工程学院甘肃兰州730050 甘肃省流体机械及系统重点实验室甘肃兰州730050

为研究巡航状态下泵喷推进潜艇流场和声场的分布规律,本文基于分离涡模拟湍流模型进行全流域非定常数值计算,运用声学有限元方法预测流动诱导噪声。试验研究在循环水槽试验台进行,采用水听器和推力采集系统测试噪声和推力信息。结果表明... 详细信息

为研究巡航状态下泵喷推进潜艇流场和声场的分布规律,本文基于分离涡模拟湍流模型进行全流域非定常数值计算,运用声学有限元方法预测流动诱导噪声。试验研究在循环水槽试验台进行,采用水听器和推力采集系统测试噪声和推力信息。结果表明:外流场对喷流流场的影响随航速的增加而减弱,泵喷内部存在流道堵塞现象;叶轮噪声为最主要的流体动力噪声源,其频谱特性与压力脉动的频谱特性相似;过流壁面噪声声压级在子午面呈偶极子分布,而喷流噪声在弧矢面分布有一定的均匀性,在子午面上沿喷流方向存在极大值。研究揭示了巡航状态下泵喷内部的复杂流动过程和各类流动诱导噪声分布规律,为高效低噪的泵喷推进器设计和性能优化提供了一定的理论基础和技术支持。

关键词：泵喷推进潜艇流场特性声场特性巡航状态喷流声学有限元

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基于SAC强化学习的核电事故诊断规程优化

核动力工程 2024年第S1期45卷 85-90页

作者：张大志王志会周华兵付永杰习家轩中核武汉核电运行技术股份有限公司中核核工业仿真技术重点实验室武汉430040 武汉工程大学计算机科学与工程学院人工智能学院武汉430205 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205

基于Soft Actor-Critic (SAC)算法的核电事故诊断规程优化方法,以决策树模型为基础,对事故检测规程判断策略进行优化,在显著提高事故检测性能的同时保持了决策模型的可解释性。模型使用SAC作为强化学习算法,将状态定义为当前运行数据和... 详细信息

基于Soft Actor-Critic (SAC)算法的核电事故诊断规程优化方法,以决策树模型为基础,对事故检测规程判断策略进行优化,在显著提高事故检测性能的同时保持了决策模型的可解释性。模型使用SAC作为强化学习算法,将状态定义为当前运行数据和历史数据的组合,动作设定为诊断规程决策阈值的调整,回报反映了诊断的准确性。借助SAC算法,系统不断地调整阈值进行策略优化以获得最佳的诊断效果。在主蒸汽管道破裂(MSLB)模拟工况事故中,模型能更好地适应和理解复杂高维数据,找到特定性能指标下的最优控制策略,准确率稳步趋近于1。本文方法显著减少了误判率,不仅更准确地检测核电事故,而且在减少误警方面表现出优秀的结果,提高了核电运行的安全性。

关键词：核电事故强化学习规程优化 MSLB

电动汽车驱动电机与负载模拟系统建模及电弧故障仿真研究

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电子测量与仪器学报 2024年第1期38卷 237-245页

作者：杨凯庄宏航董毓利张认成涂然华侨大学机电装备过程监测及系统优化福建省高校重点实验室厦门361021 华侨大学机电及自动化学院厦门361021 厦门产业技术研究院厦门361001 华侨大学土木工程学院厦门361021

电弧故障是引发电动汽车电气火灾的重要原因之一。电动汽车行驶工况复杂,电机及其驱动系统电压高、电流大,且其电弧故障随机性强、隐蔽性高导致真车故障实验难以开展,因此提出一种借助小功率电机与负载系统模拟故障的方法,以便快速开展... 详细信息

电弧故障是引发电动汽车电气火灾的重要原因之一。电动汽车行驶工况复杂,电机及其驱动系统电压高、电流大,且其电弧故障随机性强、隐蔽性高导致真车故障实验难以开展,因此提出一种借助小功率电机与负载系统模拟故障的方法,以便快速开展大量实验,研究电弧故障特性。首先,在电动汽车负载转矩计算和等效缩放的基础上搭建了模拟实验平台,采集三相永磁同步电机线路串联电弧故障电流。其次,运用MATLAB软件构建空间矢量脉宽调制控制的电动汽车驱动电机与负载模拟系统,引入Cassie电弧故障模型并进行改进,对电动汽车三相永磁同步电机线路串联电弧故障展开仿真分析。最后,采用基于平肩宽度占比和小波包分解能量占比的特征提取方法,将仿真数据与实测数据进行比较并定量评价。结果表明,所提出的高斯电弧故障复合模型的相对平均误差最小,仅为7.6%。所构建的仿真系统可有效模拟实际线路的电弧故障,对电动汽车电气火灾的防控具有重要意义。

关键词：电动汽车驱动电机负载模拟电弧故障模型评价

基于响应面与狼群算法的电火花线切割加工性能与放电能耗建模及优化

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计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1324-1334页

作者：马军叶红伟袁杰李晓科曹阳明五一郑州轻工业大学河南省机械装备智能制造重点实验室河南郑州450002

结合电火花线切割加工绿色、精密、高效的发展趋势,提出面向加工性能与放电能耗的电火花线切割加工工艺建模与多目标优化方法。针对电火花线切割加工GH4169高温合金材料开展正交试验设计,以脉冲宽度、放电间隙、管数、加工限速为输入,... 详细信息

结合电火花线切割加工绿色、精密、高效的发展趋势,提出面向加工性能与放电能耗的电火花线切割加工工艺建模与多目标优化方法。针对电火花线切割加工GH4169高温合金材料开展正交试验设计,以脉冲宽度、放电间隙、管数、加工限速为输入,以放电能耗EEV、表面粗糙度Ra和材料去除率MRR为输出,构建了电火花线切割加工性能与放电能耗多目标优化响应面模型,并采用改进的狼群算法对模型进行优化求解。优化结果与实验结果对比表明,Ra、EEV和MRR的平均误差均不高于10%,且随机优化实验结果优于75%以上的正交试验设计的实验结果,验证了优化模型及求解方法的有效性。

关键词：绿色制造电火花线切割加工放电能耗响应面法狼群算法

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面向高密度混部的动态资源分配方法

计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2384-2399页

作者：郭静胡存琛包云岗处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100190

当前的无服务计算提供商采用了一种灵活度低、固定CPU和内存分配比例的耦合式资源分配策略.随着更多类型应用被部署在无服务计算平台中,该策略已无法满足函数应用的多样化资源需求.由于函数应用的资源分配粒度小、部署密度高,若将CPU与... 详细信息

当前的无服务计算提供商采用了一种灵活度低、固定CPU和内存分配比例的耦合式资源分配策略.随着更多类型应用被部署在无服务计算平台中,该策略已无法满足函数应用的多样化资源需求.由于函数应用的资源分配粒度小、部署密度高,若将CPU与内存资源的分配进行解耦,需解决资源配置空间爆炸问题.提出Semi-Share,一个面向无服务计算的解耦式资源管理系统,为函数寻找最优资源配置的同时降低混部函数之间的干扰.为解决资源配置空间爆炸问题,Semi-Share构建了一个2层资源分配架构,将资源配置空间划分为多个子空间来降低问题复杂度.第1层是函数分组,基于函数的资源使用特征和历史负载信息进行函数分组,根据分组将资源配置空间划分为多个子空间.第2层是资源分配,利用贝叶斯优化和加权打分函数来指导模型在资源配置空间中朝正确的方向搜索,降低时间开销.实验结果显示,Semi-Share相较于被广泛使用的梯度下降搜索法降低了平均85.77%的时间开销,并为函数带来平均42.72%的性能提升;与同样使用贝叶斯优化的耦合式资源分配系统COSE相比,Semi-Share能带来平均32.25%的性能提升.

关键词：无服务计算混部性能保障服务质量资源分配高部署密度