两种杀虫剂复配的固体纳米分散体的增效研究 被引量：3

1

作者 崔博 王春鑫 +3 位作者 吕妍 姚俊伟 刘国强 崔海信 《中国生物防治学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期760-766,共7页

为延缓害虫对生物农药的抗性,显著提高生物农药有效利用率,本研究在排除剂型组成及制备工艺对杀虫活性影响的条件下,采用自乳化-载体固化法制备了具有生物农药特性的甲氨基阿维菌素苯甲酸盐和仿生型农药高效氯氟氰菊酯的复配固体纳米分... 为延缓害虫对生物农药的抗性,显著提高生物农药有效利用率,本研究在排除剂型组成及制备工艺对杀虫活性影响的条件下,采用自乳化-载体固化法制备了具有生物农药特性的甲氨基阿维菌素苯甲酸盐和仿生型农药高效氯氟氰菊酯的复配固体纳米分散体。纳米制剂呈现出了良好的叶面浸润与滞留特性。高效氯氟氰菊酯和甲氨基阿维菌素苯甲酸盐质量比为3:1、2:1、1:1、1:2和1:3的复配纳米制剂处理棉蚜24 h后的LC50分别为24.0、21.71、33.26、17.96和16.09μg/m L,共毒系数分别为264.74、229.59、106.82、158.72和162.78,显著增效配比为3:1和2:1的组合。研究结果表明滞留量为影响制剂生物活性的关键指标。该杀虫剂复配纳米剂型的创制及增效效应的研究为延长生物农药使用寿命,解决害虫抗性问题提供了新的理论依据与技术途径,具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 甲氨基阿维菌素苯甲酸盐 高效氯氟氰菊酯 复配固体纳米分散体 增效

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考虑时空耦合关系的电力变压器油中溶解气体多尺度融合预测方法 被引量：1

2

作者 张倩倩 李敏 +3 位作者 耿绍胜 王春鑫 谢军 谢庆 《绝缘材料》 北大核心 2025年第6期122-130,共9页

对油中溶解气体的时空耦合关系进行多尺度挖掘,有助于提高油中溶解气体预测精度,为变压器运维决策提供可靠理论依据。为此,提出一种考虑时空耦合信息的变压器油中溶解气体多尺度融合预测方法。首先,利用Res2Net对油中溶解气体数据进行... 对油中溶解气体的时空耦合关系进行多尺度挖掘,有助于提高油中溶解气体预测精度,为变压器运维决策提供可靠理论依据。为此,提出一种考虑时空耦合信息的变压器油中溶解气体多尺度融合预测方法。首先,利用Res2Net对油中溶解气体数据进行多尺度时间特征提取,捕捉特征气体不同频率的周期性时间特征信息。其次,通过计算互信息捕捉特征气体间隐性关系,以拓扑关系图的形式描述不同气体间关联性,并使用图卷积神经网络(GCN)提取空间信息特征。最后,将多尺度时间信息与空间信息进行融合拼接,采用时间卷积网路(TCN)对油中溶解气体进行预测,并使用某500 kV变压器油色谱在线监测数据对所提方法进行验证。结果表明:相比于传统预测方法,Res2NetGCN-TCN模型可有效提高油中溶解气体含量预测精度,平均预测精度可达98.68%。 展开更多

关键词 油中溶解气体预测 Res2Net 图卷积 时间卷积 时空信息融合

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基于选择性标注与样本平衡的局部放电模式识别在线学习方法 被引量：1

3

作者 谢庆 王春鑫 +5 位作者 张雨桐 刘景立 谢晨昊 郑炎 律方成 谢军 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期778-790,I0032,共14页

训练与检测样本分布不一致是深度学习方法对现场新增局部放电(partial discharge,PD)(简称“局放”)识别准确率低的主要原因,为实现局放模式识别对现场数据分布变化的持续适配、降低样本标注工作量,该文提出一种局部放电模式识别在线学... 训练与检测样本分布不一致是深度学习方法对现场新增局部放电(partial discharge,PD)(简称“局放”)识别准确率低的主要原因,为实现局放模式识别对现场数据分布变化的持续适配、降低样本标注工作量,该文提出一种局部放电模式识别在线学习方法。首先,以局放模式识别模型各层特征为信息来源,利用推理模型区分处于训练集分布内外的新增局放样本,并分别采用软标签及人工方式对两种样本进行在线标注;其次,为平衡训练集分布内外样本的数量、提升新增样本识别准确率,采用基于梯度惩罚的条件式wasserstein距离生成对抗网络(conditional wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,CWGAN-GP)扩充两类局放样本,并以联合训练的方式更新局放模式识别模型。利用实验及现场采样得到的局放样本对所提方法进行验证,结果表明,所提方法标注工作量降低66.68%,在线学习结束后,新增样本集与训练集分布相同时识别准确率可提升4.61%,分布不同时识别准确率最低提升22.27%。 展开更多

关键词 局部放电 选择性标注 在线学习 模式识别

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孤岛微网极端场景储能容量优化配置方法研究

4

作者 戴秦 习卿钰 +1 位作者 王春鑫 马利波 《太阳能学报》 北大核心 2025年第9期284-292,共9页

极端场景是威胁孤岛微网经济稳定运行的重要因素,计及系统运行经济成本及极端场景下的稳定运行约束,提出考虑极端场景的孤岛微网储能容量优化配置方法。首先,提出两段式孤岛微网储能容量优化配置数学模型,上、下层分别构建系统的容量优... 极端场景是威胁孤岛微网经济稳定运行的重要因素,计及系统运行经济成本及极端场景下的稳定运行约束,提出考虑极端场景的孤岛微网储能容量优化配置方法。首先,提出两段式孤岛微网储能容量优化配置数学模型,上、下层分别构建系统的容量优化配置模型及运行效益优化模型,并将极端场景下的稳定运行约束以罚函数方式引入到下侧的运行效益优化模型中;其次,为在极端场景样本数量不足的条件下尽可能保证系统的稳定运行,采用梯度惩罚的条件式Wasserstein距离生成对抗网络(CWGAN-GP)构建极端场景生成方法,通过大量生成极端场景以尽可能地保证容量优化配置结果的经济性及稳定性;最后,采用改进粒子群算法实现两段式孤岛微网储能容量优化配置数学模型求解。采用南方电网某省采集的孤岛电网场景数据验证所提方法,结果表明优化所得储能容量可有效满足系统稳定运行需求,各类运行场景下功率平衡越限率均为0,投资收益比可达5.53。 展开更多

关键词 孤岛 微网 储能 极端天气 场景生成 容量优化配置

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新一代人工智能技术在输变电设备状态评估中的应用现状及展望 被引量：66

5

作者 谢庆 张煊宇 +3 位作者 王春鑫 张雨桐 律方成 谢军 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1-16,共16页

输变电设备是电网电安全的基石,对输变电设备进行监测并对其状态进行评估可提早发现其潜在隐患,避免事故扩大造成不必要的损失。新一代人工智能技术在输变电设备状态评估中的应用不断普及,对新一代人工智能关键技术及其在输变电设备状... 输变电设备是电网电安全的基石,对输变电设备进行监测并对其状态进行评估可提早发现其潜在隐患,避免事故扩大造成不必要的损失。新一代人工智能技术在输变电设备状态评估中的应用不断普及,对新一代人工智能关键技术及其在输变电设备状态评估中的应用现状进行整理、归纳及分析,并对未来发展趋势予以展望,有助于输变电设备状态评估领域的科研工作开展。首先,梳理新一代人工智能基本技术及高级应用,包括数据增强技术、图像检测及目标识别技术、自然语言处理技术、迁移学习技术以及强化学习技术等;然后,对新一代人工智能技术应用于输变电设备状态评估中的难点问题与优势所在进行了分析;在此基础上,概述新一代人工智能技术在输变电设备状态评估的应用场景,包括故障辨识技术、电力视觉技术及健康管理技术等;最后,对新一代人工智能技术在输变电设备状态评估中应用研究所面临挑战及发展趋势进行展望。 展开更多

关键词 输变电设备 新一代人工智能 状态评估 故障辨识 电力视觉

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基于改进强跟踪无迹卡尔曼滤波的电力信号同步相量跟踪算法 被引量：18

6

作者 牛胜锁 王春鑫 +2 位作者 梁志瑞 饶毅 陈泽雄 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期2255-2264,共10页

配电网中各类噪声对相量测量产生较大影响,研究在高噪声环境下能够可靠检测并能快速跟踪电力信号突变的同步相量测量算法,对保证电网的稳定性与可靠性具有重要意义。提出基于量测量误差协方差次优估计的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(SEME... 配电网中各类噪声对相量测量产生较大影响,研究在高噪声环境下能够可靠检测并能快速跟踪电力信号突变的同步相量测量算法,对保证电网的稳定性与可靠性具有重要意义。提出基于量测量误差协方差次优估计的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(SEMEC-ASTUKF)的同步相量测量算法。首先根据递归最小二乘法提出一种自适应常值噪声统计估计器提高量测噪声协方差估计精度;然后根据电力信号突变后特征,构建突变检测算法和渐消因子次优估计算法,改善强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)算法在高噪声环境下对突变检测能力弱和跟踪突变慢的缺陷。利用实测信号对算法性能进行验证,结果表明,SEMEC-ASTUKF算法具有更高的测量精度,对突变具有更好的检测灵敏度和更高的跟踪速度。 展开更多

关键词 高噪声 强跟踪无迹卡尔曼滤波 常值噪声统计估计器 渐消因子

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基于微生物代谢的传统发酵海鲈鲜味肽筛选及其对苦味的抑制作用 被引量：2

7

作者 王春鑫 吴燕燕 +6 位作者 方秀 陈胜军 赵永强 相欢 岑剑伟 魏涯 王悦齐 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第21期147-156,共10页

旨在确定传统发酵海鲈鱼鲜味肽与微生物的相互关系,探索鲜味肽对苦味抑制的作用。采用肽组学联合机器学习技术从传统发酵海鲈鱼中鉴定并预测出38种鲜味肽,宏基因组注释结果初步表明共有51个微生物属和7种蛋白酶参与其中。发酵海鲈鱼鲜... 旨在确定传统发酵海鲈鱼鲜味肽与微生物的相互关系,探索鲜味肽对苦味抑制的作用。采用肽组学联合机器学习技术从传统发酵海鲈鱼中鉴定并预测出38种鲜味肽,宏基因组注释结果初步表明共有51个微生物属和7种蛋白酶参与其中。发酵海鲈鱼鲜味肽的形成过程中,Rhodococcus、Staphylococcus、Clostridium、Thiothrix、Pseudomonas和Achromobacter可能起到关键作用。分子对接结果显示,鲜味肽EEEVVEEVE、DEEYPDL和DEEYPDLS均能与苦味受体(TAS2R14)结合,它们的结合活性空腔一致。3条鲜味肽与TAS2R14之间主要通过氢键相互作用,同时TAS2R14与这些肽的关键结合位点主要是SER265、SER69、SER65和THR86。电子舌仿生技术结果显示,这3?条鲜味肽均对苦味具有明显的抑制作用。本研究为研究鱼源鲜味肽与苦味的相互作用提供了新的思路。 展开更多

关键词 鲜味肽 苦味受体 微生物 发酵海鲈鱼

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中国特色政府敏捷治理:发轫背景、基本架构与调适路径 被引量：11

8

作者 刘桂芝 王春鑫 《求实》 CSSCI 北大核心 2024年第6期34-47,108,共15页

政府敏捷治理是数字技术赋能与政府治理模式深度融合的公共治理范式,是应对具有易变性、不确定性、复杂性、模糊性的高风险社会治理挑战的有力举措,是推进政府治理体系和治理能力现代化的重要方案。政府敏捷治理根植于中国现实情境,外... 政府敏捷治理是数字技术赋能与政府治理模式深度融合的公共治理范式,是应对具有易变性、不确定性、复杂性、模糊性的高风险社会治理挑战的有力举措,是推进政府治理体系和治理能力现代化的重要方案。政府敏捷治理根植于中国现实情境,外部环境变化、基层治理现状、确定性工作需求、社会治理制度和数字技术应用是其发轫背景。以人民为中心、以问题为导向、以数据为依循的价值理念,以数字平台为介体有效联结多元主体的耦合结构以及主体协同、智能驱动、动态循环等运行机制共同构筑了政府敏捷治理的本土化框架。要从增强环境适应、优化组织结构、强化制度体系和夯实数字支撑等方面着手,通过本土化调适自主建构中国特色政府敏捷治理范式。 展开更多

关键词 政府治理 敏捷治理 数字化转型 数字技术赋能 本土化调适

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政策协同视角下的拔尖创新人才衔接培养:价值意蕴、协同困境与突破策略 被引量：7

9

作者 王春鑫 刘桂芝 《国家教育行政学院学报》 CSSCI 北大核心 2024年第7期65-74,共10页

拔尖创新人才培养是深入实施科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略的关键。拔尖创新人才衔接培养政策协同涵融于拔尖创新人才培养命题之中,具有重要的价值意蕴。当前,国家对拔尖创新人才衔接培养进行了积极有效的实践探索,但... 拔尖创新人才培养是深入实施科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略的关键。拔尖创新人才衔接培养政策协同涵融于拔尖创新人才培养命题之中,具有重要的价值意蕴。当前,国家对拔尖创新人才衔接培养进行了积极有效的实践探索,但依然面临着政策协同困境,集中体现在宏观层面的法律政策保障问题、中观层面的政策主体协同问题以及微观层面的协同机制建设问题。未来需要通过健全相关法律法规和加强政策顶层设计提高拔尖创新人才衔接培养的合法性和有效性,通过营造政策文化环境并从政策制定和执行两个层面加强政策主体统筹协同,通过优化结构性机制、程序性机制和配套性机制来进一步促进拔尖创新人才衔接培养的一体化协同。 展开更多

关键词 拔尖创新人才 衔接培养 政策协同 教育改革

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基于优化边界框回归的目标检测 被引量：4

10

作者 赵文仓 徐长凯 王春鑫 《高技术通讯》 CAS 2021年第7期747-753,共7页

目标检测是计算机视觉任务中的关键问题之一,而边界框回归是目标检测的重要步骤。现有方法认为交并比(IoU)损失有利于度量IoU,但仍然存在收敛速度慢和回归不准确的问题。此外,大规模的目标检测数据集尽可能地清晰定义真实边界框,但在标... 目标检测是计算机视觉任务中的关键问题之一,而边界框回归是目标检测的重要步骤。现有方法认为交并比(IoU)损失有利于度量IoU,但仍然存在收敛速度慢和回归不准确的问题。此外,大规模的目标检测数据集尽可能地清晰定义真实边界框,但在标记边界框时仍然会引入偏差。本文基于CIoU损失和边界框回归Kullback-Leibler(KL)损失提出了优化IoU(OIoU)边界框损失,主要通过学习边界变换和定位方差解决上述问题。OIoU不仅用于评估本地化置信度还可以计算标准差和边界框位置,在解决边界框标注时带来的偏差、回归不准确问题的同时加快了收敛速度。在PASCAL VOC和MS-COCO两个数据集上证明了优化边界框损失在检测精度和收敛速度上要优于原有的方法。 展开更多

关键词 目标检测 优化边界框回归 Kullback-Leibler(KL)损失 faster R-CNN

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村级小微权力清单制度效用探讨 被引量：4

11

作者 刘桂芝 王春鑫 《理论探索》 CSSCI 北大核心 2023年第5期82-89,共8页

国家推行村级小微权力清单制度,旨在以制度化的小微权力清单为基点,谱写全面推进乡村振兴的新篇章。村级小微权力清单制度具备规制性和赋能性双重效用,前者主要包括规制小微权力、规范权力运行流程和明晰主体间的职责边界等,后者主要包... 国家推行村级小微权力清单制度,旨在以制度化的小微权力清单为基点,谱写全面推进乡村振兴的新篇章。村级小微权力清单制度具备规制性和赋能性双重效用,前者主要包括规制小微权力、规范权力运行流程和明晰主体间的职责边界等,后者主要包括方便村民办事、强化履责精度、保障村民权益和促进公共服务向乡村延伸等。当前,小微权力清单制度效用发挥中仍有一些梗阻,主要体现在制度的环境适应性、制度设计的规范性、制度的运行保障性、制度相关主体的意愿性等方面。未来需要从以下四个方面入手提升小微权力清单制度的效用:适应制度环境,保证小微权力清单制度契合乡村社会基础;完善制度设置,推进小微权力清单制度的规范化建设;加强机制建设,保障小微权力清单制度的有效运行;纠正认知偏误,增强制度相关主体的建设意愿和能力。 展开更多

关键词 村级小微权力清单制度 小微权力 国家治理体系

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域对抗的领域自适应目标检测 被引量：2

12

作者 赵文仓 徐长凯 王春鑫 《电子测量技术》 2020年第22期45-49,共5页

通常在公共数据集上训练的目标检测器,将它们应用于新的场景时,一般会面临很大的困难。如图片风格、光照、物体形状、背景的不同,使得测试数据和训练数据存在较大的跨域偏移问题,若想取得大量的带标签的图片进行再训练不太现实。基于图... 通常在公共数据集上训练的目标检测器,将它们应用于新的场景时,一般会面临很大的困难。如图片风格、光照、物体形状、背景的不同,使得测试数据和训练数据存在较大的跨域偏移问题,若想取得大量的带标签的图片进行再训练不太现实。基于图像级分类正则化模块和调整区域层次上对齐模型,提出域对抗领域自适应方法,利用图像级分类正则化提高对关键目标的特征提取能力,同时降低不可迁移信息的激活。在实例级别通过调整区域层次上的对齐,保证检测器的可迁移性,从而不断提高检测器的可迁移性和可分辨性。实验表明,在保持良好的可扩展性的前提下,所提方法在场景发生变化情况下的性能明显优于现有方法,进一步提高了跨域的目标检测性能。在对天气的适应性实验上将检测精度提升了2.3%,在对不同场景的适应性实验上提升了1.2%。 展开更多

关键词 域自适应 目标检测 Faster R-CNN

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基于ASTUKF的电力信号同步相量跟踪算法

13

作者 王春鑫 饶毅 +3 位作者 牛胜锁 陈泽雄 梁志瑞 王莉 《电测与仪表》 北大核心 2023年第7期128-137,共10页

配电网电力信号的高噪声及强瞬变的特性对相量测量造成较大干扰,在噪声环境下可靠、快速并高精度地获得电力信号相量信息对电网的稳定性与可靠性具有重要意义。文章提出一种基于自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(Adaptive Strong Tracking Un... 配电网电力信号的高噪声及强瞬变的特性对相量测量造成较大干扰,在噪声环境下可靠、快速并高精度地获得电力信号相量信息对电网的稳定性与可靠性具有重要意义。文章提出一种基于自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(Adaptive Strong Tracking Unscented Kalman Filter,ASTUKF)的电力信号同步相量跟踪算法:根据新息序列概率分布特征,构建系统状态判定变量判断系统是否发生突变,并在STUKF算法理论基础上提出弱化因子自适应算法,利用建立的基波相量状态空间模型构建基于ASTUKF的同步相量跟踪算法。实验结果表明,所提ASTUKF算法具有良好的检测突变的能力,能够快速准确地跟踪突变。 展开更多

关键词 STUKF 弱化因子 残差序列 自适应算法

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基于信号路径跟踪算法与并发分层架构的热过载保护装置自动校验方法研究 被引量：10

14

作者 来智浩 高钰琛 +3 位作者 翟常营 王春鑫 房静 谢庆 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期121-127,共7页

热过载保护装置通过建立电机系统中导体连续发热模型,描述了运行过程中电机温升的真实变化过程,在电机安全运行中起到至关重要的作用。由于热过载保护校验需频繁调整保护状态寄存器参数,且必须等待保护热积累水平恢复至初始值,其校验过... 热过载保护装置通过建立电机系统中导体连续发热模型,描述了运行过程中电机温升的真实变化过程,在电机安全运行中起到至关重要的作用。由于热过载保护校验需频繁调整保护状态寄存器参数,且必须等待保护热积累水平恢复至初始值,其校验过程复杂程度较高。为提升热过载保护装置源端自动校验稳定性及效率,提出具有故障自检功能的信号路径跟踪算法及基于分层架构的并发性自动校验方法。首先基于网络图论及布尔矩阵,构建校验系统网络数学模型及信号跟踪算法,实现故障定位。其次提出并发性分层自动化校验算法,采用线程锁机制及回调函数弥补校验规程丢步和抢步缺陷。实测结果表明,与点对点人工校验相比,并发性分层自动校验算法能显著提升继保校验效率,其校验结果具有更好的装置性能评估能力。 展开更多

关键词 继电保护 自动校验 分层系统架构 并发校验规程 系统连通性自检

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基于CycleGAN与深度残差网络的局放数据增强与模式识别方法 被引量：13

15

作者 刘兆宸 谢庆 +5 位作者 王春鑫 张雨桐 李靖航 谢军 戴珍 侯佳萱 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期106-113,共8页

为了解决局放模式识别的准确性受不平衡样本与神经网络深度结构制约的问题,提出了一种基于CycleGAN与深度残差网络的局放数据增强与模式识别方法。首先对稀疏表示去噪及脉冲提取得到的局放脉冲信号进行S变换得到局放时频谱图作为训练样... 为了解决局放模式识别的准确性受不平衡样本与神经网络深度结构制约的问题,提出了一种基于CycleGAN与深度残差网络的局放数据增强与模式识别方法。首先对稀疏表示去噪及脉冲提取得到的局放脉冲信号进行S变换得到局放时频谱图作为训练样本。然后利用CycleGAN实现对局放时频谱图的重构增强,同时引入对抗损失函数、循环一致性损失函数,以保证局放数据的高质量生成,扩充后的局放样本库丰富度更高。最后利用增强后的局放数据集训练深度残差网络,利用残差块的恒等映射结构自适应调节网络深度,解决了深度网络不易收敛的问题,同时实现对局放信号的精准辨识。实验结果表明,经数据增强的深度残差网络模式识别准确率达到98%,较增强前提高了6.8%。 展开更多

关键词 局部放电 生成对抗网络 深度残差网络 数据增强 模式识别

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知识及数据驱动的电力一次设备健康管理方法综述 被引量：16

16

作者 谢庆 王春鑫 +6 位作者 李帆 谢晨昊 钟昱尧 翟常营 谢军 张镱议 律方成 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期605-620,共16页

电力系统规模逐年扩大,其供电可靠性要求越来越高。基于电力设备机理、监测数据,利用知识、数据驱动及其融合驱动方法进行电力一次设备健康管理,是一种提高供电可靠性、降低运维成本的可行途径。文中对知识、数据驱动及其融合驱动的电... 电力系统规模逐年扩大,其供电可靠性要求越来越高。基于电力设备机理、监测数据,利用知识、数据驱动及其融合驱动方法进行电力一次设备健康管理,是一种提高供电可靠性、降低运维成本的可行途径。文中对知识、数据驱动及其融合驱动的电力一次设备健康管理方法进行综述。首先,概述知识、数据驱动及其融合驱动的关键技术;然后,分别从电力一次设备的图像识别、状态量感知与故障诊断、状态评估与运行维护3个应用场景,对3种驱动方法的研究现状进行了详细梳理;最后,从硬件条件、数据来源、知识模型构建等方面,对3种驱动方法在电力设备健康管理中的应用难点进行总结,并对未来发展给出建议。 展开更多

关键词 电力一次设备 健康管理 知识驱动 数据驱动 知识-数据融合驱动

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多元主体合作视野下的农村环境治理——以山东寿光市为例 被引量：2

17

作者 王春鑫 《农村实用技术》 2019年第3期122-123,共2页

农村环境是中国环境保护战略的重要组成部分,是乡村振兴战略的重要一步,是全面实现小康社会的重要一环。在中国的农村环境治理过程中,普遍存在着治理主体缺失或混乱问题。实现农村环境治理,需要动员多主体的合作参与,政府应该提高治理水... 农村环境是中国环境保护战略的重要组成部分,是乡村振兴战略的重要一步,是全面实现小康社会的重要一环。在中国的农村环境治理过程中,普遍存在着治理主体缺失或混乱问题。实现农村环境治理,需要动员多主体的合作参与,政府应该提高治理水平,企业应该加强社会责任,环保组织应该密切参与治理,公众应该加强参与力量。 展开更多

关键词 农村环境 环境治理 多元治理 城乡一体化

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基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法与应用研究 被引量：44

18

作者 谢庆 蔡扬 +3 位作者 谢军 王春鑫 张雨桐 徐之康 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期95-106,共12页

当前电网数字化转型升级,且电力变压器智能健康管理技术快速发展,而在运维过程中存在信息关联性弱以及决策生成效率低的问题。目前,知识图谱在航天器运维等其他工业领域已有应用,知识查询效率显著提升。电力变压器运维领域鲜有知识图谱... 当前电网数字化转型升级,且电力变压器智能健康管理技术快速发展,而在运维过程中存在信息关联性弱以及决策生成效率低的问题。目前,知识图谱在航天器运维等其他工业领域已有应用,知识查询效率显著提升。电力变压器运维领域鲜有知识图谱构建相关文献,且针对电力变压器运维领域公开数据较少、运维知识难以被有效挖掘的问题,该文提出一种基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法。首先获取电力变压器领域公开文献,并使用正则匹配的样本生成方法对电力系统事故调查报告等半结构化语料进行样本增强,构建电力变压器运维领域的训练数据集;然后应用ALBERT-BiLSTM-CRF深度学习算法从电力变压器相关文献与事故调查报告中抽取了电力变压器运维实体,并将此算法与传统深度学习算法进行对比,验证了此方法的优越性;接着,利用融入了ALBERT和注意力机制的ALBERT-BiLSTM-Attention深度学习算法对电力变压器运维实体进行关系抽取,相较于其他深度学习算法,此算法在电力变压器运维领域文本中具有更好的表现;最后使用Neo4j图数据库对知识图谱进行可视化呈现,并实现了基于电力变压器运维知识图谱的辅助决策功能。 展开更多

关键词 电力变压器 知识图谱 深度学习 ALBERT 辅助决策

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基于无损估计与平衡训练的变压器局部放电增量识别方法

19

作者 王春鑫 谢军 +4 位作者 张雨桐 谢庆 张若泉 汪佳昕 刘景立 《中国电机工程学报》 2025年第23期9458-9470,I0032,共14页

为提升变压器局部放电识别模型学习新增样本时的“抗遗忘”能力及增量样本识别能力,该文提出基于无损估计与平衡训练的局放增量识别方法。首先,在模型更新训练过程中,引入历史任务梯度无损估计方法,通过对少数关键样本梯度进行加权运算... 为提升变压器局部放电识别模型学习新增样本时的“抗遗忘”能力及增量样本识别能力,该文提出基于无损估计与平衡训练的局放增量识别方法。首先,在模型更新训练过程中,引入历史任务梯度无损估计方法,通过对少数关键样本梯度进行加权运算,实现局放完整历史样本集训练梯度的高精度估计,以提升模型更新时的“抗遗忘”能力;提出基于平衡训练的局放增量识别方法,通过调节新增、历史任务组合权重,控制更新方向保持对两任务的正向更新,可同时实现两任务样本的准确识别。利用实验及现场采样得到的局放样本验证所提方法,结果表明,所提方法算力资源占用较低,具有较强的“抗遗忘”能力及增量样本学习能力,更新后模型对测试样本识别准确率不低于98.18%,准确率提升不低于9.51%。 展开更多

关键词 局部放电 增量识别 无损估计 平衡训练

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