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基于灰箱模型的自循环散热器与空气源热泵耦合特性研究

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制冷学报 2023年第6期44卷 43-51页

作者：冯伟贾捷田琦尹丽媛李风雷 LEE W L 太原理工大学土木工程学院太原030024 中核第七研究设计院有限公司太原030012 香港理工大学屋宇设备工程学系中国香港999077

为兼顾热泵供暖的舒适性与节能性,本文提出一种新型自循环散热器作为空气源热泵的室内末端。通过分析关键部件的运行特性,建立系统热力学灰箱模型,并对其可靠性进行验证。在此基础上,研究自循环散热器与空气源热泵的耦合特性,并利用EES... 详细信息

为兼顾热泵供暖的舒适性与节能性,本文提出一种新型自循环散热器作为空气源热泵的室内末端。通过分析关键部件的运行特性,建立系统热力学灰箱模型,并对其可靠性进行验证。在此基础上,研究自循环散热器与空气源热泵的耦合特性,并利用EES与TRNSYS联合仿真的方法,分析该系统在典型建筑中应用的逐时运行规律和全年运行性能。结果表明:系统性能受多个因素的共同影响,且对压缩机运行频率的改变较为敏感;系统具有较快的热响应速度,能够营造稳定的室内温度环境;在太原市气象条件下,系统全年平均性能系数为2.67,典型工况的性能系数高于常规散热器系统50.28%,具有显著的节能效益。

关键词：空气源热泵散热器灰箱仿真能效

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基于可信深度神经网络的最优潮流计算方法

电工技术学报 2023年

作者：冉晴月林伟杨知方余娟香港理工大学电机及电子工程学系输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学)

为应对新能源电力系统以最优潮流为核心的精细化资源配置与运行分析需求，基于深度神经网络的最优潮流计算方法受到广泛关注。然而深度神经网络具有“黑箱特性”，现有方法普遍仅基于有限训练、测试集进行深度神经网络的训练与评估，难... 详细信息

为应对新能源电力系统以最优潮流为核心的精细化资源配置与运行分析需求，基于深度神经网络的最优潮流计算方法受到广泛关注。然而深度神经网络具有“黑箱特性”，现有方法普遍仅基于有限训练、测试集进行深度神经网络的训练与评估，难以从理论上量化计算误差，导致可信度缺乏理论保障。为此，该文提出了基于可信深度神经网络的最优潮流计算方法。首先，以理论定量评估深度神经网络映射误差为核心，提出基于min-max双层规划问题的深度神经网络可信训练模型，实现深度神经网络的可信度量化训练。然后，基于KKT最优性条件与激活函数解析表征技术，将所提可信训练模型解析构建为以混合整数规划模型为基础的双层规划问题，并提出基于Danskin定理的精确求解策略；进一步提出基于凸松弛技术与模式识别思想的快速近似求解策略以减轻整数变量计算负担。仿真算例表明：所提方法可将基于有限测试集的深度神经网络映射评估结果精度提升28.73%，更为精准地量化深度神经网络可信度；相较于基于有限训练集的现有深度神经网络训练方法，该方法可将计算误差减少87.49%，实现更为可信的深度神经网络训练。

关键词：新能源最优潮流深度神经网络可信训练

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基于R(λ)学习的孤岛微电网智能发电控制

电力系统保护与控制 2012年第13期40卷 7-13页

作者：余涛梁海华周斌华南理工大学电力学院广东广州510640 香港理工大学电机工程学系中国香港特别行政区

通过研究各种分布式电源的发电特性,搭建了含风电、光伏发电、飞轮储能、小水电、微型燃气轮机与负荷的微电网负荷频率控制(Load Frequency Control,LFC)模型,其中小水电和微型燃气轮机为调频机组。将大型互联电网中的集中式自动发电控... 详细信息

通过研究各种分布式电源的发电特性,搭建了含风电、光伏发电、飞轮储能、小水电、微型燃气轮机与负荷的微电网负荷频率控制(Load Frequency Control,LFC)模型,其中小水电和微型燃气轮机为调频机组。将大型互联电网中的集中式自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)原理引入微电网,并结合基于平均报酬模型的多步R(λ)学习算法,提出了一种孤岛运行模式下基于强化学习的AGC控制器,以实现对微网的智能发电控制与频率调整。仿真试验分析表明,与PI控制、Q学习和Q(λ)学习相比,所提出的R(λ)控制器具有快速收敛特性和良好的动态性能以及较强的模型适应性。

关键词： R(λ)学习智能发电控制微电网分布式电源负荷频率控制

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光谱反射率重建中代表颜色分步选取方法

光谱学与光谱分析 2009年第4期29卷 1050-1055页

作者：沈会良张哲超忻浩忠浙江大学信息与电子工程学系浙江杭州310027 香港理工大学纺织及制衣学系中国香港

光谱反射率重建一般指采用标准色卡上的颜色样本,对成像系统进行光谱表征(Spectral character-ization),进而从系统响应中精确地求出物体表面的光谱反射率。由于标准色卡的颜色样本数量较大,在实际成像系统中使用时有诸多不便。考虑到... 详细信息

光谱反射率重建一般指采用标准色卡上的颜色样本,对成像系统进行光谱表征(Spectral character-ization),进而从系统响应中精确地求出物体表面的光谱反射率。由于标准色卡的颜色样本数量较大,在实际成像系统中使用时有诸多不便。考虑到颜色样本之间存在较大冗余,可从中选出具代表性的少数样本用于光谱表征。针对已有方法未考虑实际成像系统特性的不足,文章提出了一种代表颜色的分步选取算法,即首先通过假设一个虚拟成像系统,根据全局误差最小的原则,挑选出部分最具代表性的颜色,估计出实际成像系统的光谱响应函数,然后在此基础上继续选择其余的代表颜色。实验表明,对于窄带多光谱成像系统及宽带彩色扫描仪而言,文章提出的方法在光谱精度及色度方面均明显优于先前方法。

关键词：反射率重建成像系统光谱表征代表颜色色差

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联邦学习的隐私保护与安全防御研究综述

计算机学报 2023年第5期46卷 1019-1044页

作者：肖雄唐卓肖斌李肯立湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 国家超级计算长沙中心(湖南大学) 长沙410082 香港理工大学电子计算学系中国香港

联邦学习作为人工智能领域的新兴技术,它兼顾处理“数据孤岛”和隐私保护问题,将分散的数据方联合起来训练全局模型同时保持每一方的数据留在本地.联邦学习在很大程度上给需要将数据融合处理的数据敏感型应用带来了希望,但它仍然存在一... 详细信息

联邦学习作为人工智能领域的新兴技术,它兼顾处理“数据孤岛”和隐私保护问题,将分散的数据方联合起来训练全局模型同时保持每一方的数据留在本地.联邦学习在很大程度上给需要将数据融合处理的数据敏感型应用带来了希望,但它仍然存在一些潜在的隐私泄露隐患和数据安全问题.为了进一步探究基于联邦学习的隐私保护和安全防御技术研究现状,本文对联邦学习的隐私和安全问题在现有最前沿的研究成果上进行了更清晰的分类,并对威胁隐私和安全的手段进行了威胁强度的划分.本文首先介绍了涉及联邦学习隐私和安全问题的威胁根源,并从多个方面罗列了其在联邦学习中的破坏手段及威胁性.其次,本文总结了关于联邦学习隐私和安全问题所面临的挑战.对于隐私保护而言,本文同时分析了包括单个恶意参与方或中央服务器的攻击和多方恶意合谋泄露隐私的场景,并探讨了相应的最先进保护技术.对于安全问题而言,本文着重分析了影响全局模型性能的多种恶意攻击手段,并系统性地阐述了先进的安全防御方案,以帮助规避构建安全的大规模分布式联邦学习计算环境中潜在的风险.同时与其他联邦学习相关综述论文相比,本文还介绍了联邦学习的多方恶意合谋问题,对比分析了现有的联邦安全聚合算法及安全开源框架,致力于为研究人员提供该领域更清晰的视野.最后,本文讨论了联邦学习技术面临的挑战和未来研究方向,以期望进一步推进联邦学习在人工智能场景下的安全应用.

关键词：联邦学习数据隐私数据安全大规模分布式学习人工智能

社会集群行为中观点极化研究进展——以偏见同化和敌意媒体效应为中心

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复杂系统与复杂性科学 2023年第4期20卷 1-9,17页

作者：肖人彬张轩宇华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 香港理工大学航空及民航工程学系中国香港999077

观点极化现象作为社会系统中的一种集群行为,会对社会稳定产生重大影响,据此对观点极化研究现状进行系统性的梳理和总结。在回顾社会与政治领域中的观点极化概念和建模研究的基础上,提炼出导致观点极化的两种观点交互方式。从个体视角出... 详细信息

观点极化现象作为社会系统中的一种集群行为,会对社会稳定产生重大影响,据此对观点极化研究现状进行系统性的梳理和总结。在回顾社会与政治领域中的观点极化概念和建模研究的基础上,提炼出导致观点极化的两种观点交互方式。从个体视角出发,重点探讨两种可能导致观点极化的社会心理效应——偏见同化和敌意媒体效应。提出不同领域的极化现象研究整合的关键在于个体观点或态度变化的内在机制。在研究展望中指出今后研究的重点之一是模型与现实数据的相互印证。

关键词：集群行为观点极化偏见同化敌意媒体效应

考虑动态电压稳定约束的互联系统间有效输电能力计算

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电力系统自动化 2004年第6期28卷 30-34页

作者：程芸钟德成钟志勇余志伟国家电力调度通信中心北京市100031 香港理工大学电机工程学系中国香港

在电力市场环境下,有效输电能力(ATC)是调度员进行区域间联网互供运行操作的一个重要技术指标和市场信号。在ATC的计算中,动态电压稳定必须作为一个重要的约束因素。为了保证开放的互联电网的安全稳定运行,必须每隔一个时段,更新一次AT... 详细信息

在电力市场环境下,有效输电能力(ATC)是调度员进行区域间联网互供运行操作的一个重要技术指标和市场信号。在ATC的计算中,动态电压稳定必须作为一个重要的约束因素。为了保证开放的互联电网的安全稳定运行,必须每隔一个时段,更新一次ATC数据并向电网的全体使用者公布。文中指出了准确的在线电压稳定预测对及时、准确地更新ATC数据的重要性,提出了一种运用准稳态(QSS)逼近方式对考虑动态电压稳定约束的电力系统有效输电能力进行计算的新方法。在一个典型测试系统上,分别用该方法和全时域仿真方法做了仿真计算。计算结果表明,该方法能够满足计及动态电压稳定约束的ATC计算的准确度要求,同时,其计算速度是后者的10多倍,能够适应实时运行的需要,有效地满足了计算速度和准确度两方面的要求。

关键词：有效输电能力电压稳定准稳态逼近动态安全

基于RNN和注意力机制的双向人体姿态补全方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第11期34卷 1772-1783页

作者：杨韫韬聂勇伟张青李平李桂清华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 中山大学计算机学院广州510006 香港理工大学电子计算学系与设计学院中国香港999077

为解决监控视频中行人相互遮挡问题,提出了一种人体姿态序列补全方法.该方法在给定两端可见的姿态序列时,能生成中间缺失的姿态序列,主要包含以下过程:(1)采用基于注意力机制的序列到序列模型,以给定的两端可见的姿态序列为输入,输出中... 详细信息

为解决监控视频中行人相互遮挡问题,提出了一种人体姿态序列补全方法.该方法在给定两端可见的姿态序列时,能生成中间缺失的姿态序列,主要包含以下过程:(1)采用基于注意力机制的序列到序列模型,以给定的两端可见的姿态序列为输入,输出中间的目标姿态序列;(2)同样采用上述基于注意力机制的序列到序列模型,但以逆序的两端姿态序列为输入,输出中间的目标姿态序列;(3)将双向预测结果进行混合后得到最终的目标序列结果.所提方法很好地解决了在前后姿态已知的情况被遮挡行人姿态的恢复问题.在Human3.6M,CASIA等数据集上进行了测试,并以生成的姿态数据与真值之间的L2误差作为评价指标,与相关方法对比,平均补全误差由81.6降低至42.5,性能提升了47.9%.

关键词：深度学习循环神经网络序列到序列模型人体姿态补全注意力机制

基于自适应区域分解的电磁场有限元求解方法研究

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高电压技术 2022年第7期48卷 2754-2761页

作者：张云鹏杨新生邵定国张长庚王清旋傅为农上海大学机电工程与自动化学院上海200444 河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300130 香港理工大学电机工程系中国香港999077

为了高效利用现有并行计算资源、提高电磁场数值分析效率,提出一种自适应区域分解有限元法用以电磁场求解。该方法是在加性Schwarz区域分解法中引入基于度量张量的各向异性网格自适应方法,将h型自适应有限元方法与区域分解方法的优点结... 详细信息

为了高效利用现有并行计算资源、提高电磁场数值分析效率,提出一种自适应区域分解有限元法用以电磁场求解。该方法是在加性Schwarz区域分解法中引入基于度量张量的各向异性网格自适应方法,将h型自适应有限元方法与区域分解方法的优点结合起来,在求解过程中生成对场分布响应更好的网格。为避免子区域独立网格自适应可能导致的悬点,在每步求解结束后对整个定义域的网格进行统一调整。计算过程中的多次子区域划分通过METIS实现,以基于当前网格对计算量在多处理器间进行合理分配。为进一步提高求解效率,在代数方程求解中将区域分解法用作Krylov子空间法的预处理算子。最后通过两个典型数值算例对所提方法在精度和效率方面的性能做了验证。结果表明:所提方法在保证求解精度的同时,所需自由度数目有显著降低(两个算例分别降低50%和36%),计算效率得到有效提高,验证了所提方法的有效性。

关键词：电磁场数值计算有限元法自适应法区域分解并行计算 Krylov子空间法