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家庭智能电器负荷调度和能量分配优化算法
被引量：
2
1
作者
刘迪迪
杨文宇
+2 位作者
廖志贤
张泉景
胡聪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期790-798,共9页
为了解决家庭用电高额能耗问题和提高用户供用电收益,针对家庭中具有用电差异性的负荷进行能量调度.根据可转移属性,将家庭用电负荷分为2个类别:弹性负荷和非弹性负荷.联合分布式可再生能源和储能设备构建智能电器用电负荷调度优化模型...
为了解决家庭用电高额能耗问题和提高用户供用电收益,针对家庭中具有用电差异性的负荷进行能量调度.根据可转移属性,将家庭用电负荷分为2个类别:弹性负荷和非弹性负荷.联合分布式可再生能源和储能设备构建智能电器用电负荷调度优化模型,基于李雅普诺夫优化理论提出时变电价下的家庭用户多电器能量分配算法.所提算法充分考虑了不同智能电器的用电负荷响应及调度优化问题.理论性能分析证明,所提算法能够在不需要系统的先验统计信息的情况下使优化目标渐近最优.对所提算法的用户收益提升能力进行仿真验证,结果表明,相较于未考虑各家用智能电器实际需求和可容忍时延的分配算法,所提算法可将用户收益提高11.2%.
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关键词
智能电器
调度优化
李雅普诺夫优化
能量分配
需求响应
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职称材料
基于无监督深度学习的航拍图像拼接算法
被引量：
1
2
作者
梁镇锋
夏海英
+1 位作者
谭玉枚
宋树祥
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第7期2437-2449,共13页
传统的图像拼接算法过度依赖特征的准确定位或分布,导致在复杂的航拍场景下鲁棒性差。因此,提出了一个完整的无监督深度学习航拍图像拼接框架,其由无监督深度单应性估计网络和无监督图像融合网络组成。无监督深度单应性估计网络旨在通...
传统的图像拼接算法过度依赖特征的准确定位或分布,导致在复杂的航拍场景下鲁棒性差。因此,提出了一个完整的无监督深度学习航拍图像拼接框架,其由无监督深度单应性估计网络和无监督图像融合网络组成。无监督深度单应性估计网络旨在通过学习参考图像和目标图像之间的单应性变换,为后续的拼接工作提供准确的对齐信息;无监督图像融合网络用于学习航拍图像拼接的变形规则,生成最终的拼接结果。为了训练所提学习框架,提供了一个用于无监督航拍图像拼接的真实数据集,比较了尺度不变特征变换(SIFT)+Ransac、加速非线型扩散特征检测与匹配(AKAZE)+增强型高效二进制局部图像描述符(BEBLID)、基于BRIEF算法的快速二值特征向量(ORB)+Ransac和基于深度学习的图像拼接算法,实验结果表明,结构相似性指数(SSIM)提高了39.94%,峰值信噪比(PSNR)提高了36.55%,均方根误差(RMSE)降低了66.09%。此外,所提算法在真实的航拍场景下相较于现有的基于深度学习和传统的图像拼接算法具有更好的视觉拼接效果和鲁棒性。
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关键词
航拍图像
深度单应性估计
图像拼接
无监督
图像融合
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职称材料
题名
家庭智能电器负荷调度和能量分配优化算法
被引量：
2
1
作者
刘迪迪
杨文宇
廖志贤
张泉景
胡聪
机构
广西师范大学
电子与信息工程学院
广西师范大学广西类脑计算与智能芯片重点实验室
西华
师范大学
教育信息技术中心
桂林电子科技
大学
广西
自动检测技术与仪器
重点
实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期790-798,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62061006)
广西自动检测技术与仪器重点实验室基金资助项目(YQ23203)
+1 种基金
广西类脑计算与智能芯片重点实验室基金资助项目(BCIC-23-Z7)
青年教师科研资助项目(23kq004)。
文摘
为了解决家庭用电高额能耗问题和提高用户供用电收益,针对家庭中具有用电差异性的负荷进行能量调度.根据可转移属性,将家庭用电负荷分为2个类别:弹性负荷和非弹性负荷.联合分布式可再生能源和储能设备构建智能电器用电负荷调度优化模型,基于李雅普诺夫优化理论提出时变电价下的家庭用户多电器能量分配算法.所提算法充分考虑了不同智能电器的用电负荷响应及调度优化问题.理论性能分析证明,所提算法能够在不需要系统的先验统计信息的情况下使优化目标渐近最优.对所提算法的用户收益提升能力进行仿真验证,结果表明,相较于未考虑各家用智能电器实际需求和可容忍时延的分配算法,所提算法可将用户收益提高11.2%.
关键词
智能电器
调度优化
李雅普诺夫优化
能量分配
需求响应
Keywords
intelligent appliances
schedule optimization
Lyapunov optimization
energy allocation
demand response
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于无监督深度学习的航拍图像拼接算法
被引量：
1
2
作者
梁镇锋
夏海英
谭玉枚
宋树祥
机构
广西师范大学广西类脑计算与智能芯片重点实验室
广西师范大学
广西
高校集成电路与微系统
重点
实验室
广西师范大学
光电信息技术
广西
高校工程研究中心
出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第7期2437-2449,共13页
基金
广西揭榜制科技项目(桂科JB23023006)
广西重点研发项目(桂科AB23026103)
+1 种基金
国家自然科学基金(62106054)
广西创新驱动重大专项(桂科AA20302003)。
文摘
传统的图像拼接算法过度依赖特征的准确定位或分布,导致在复杂的航拍场景下鲁棒性差。因此,提出了一个完整的无监督深度学习航拍图像拼接框架,其由无监督深度单应性估计网络和无监督图像融合网络组成。无监督深度单应性估计网络旨在通过学习参考图像和目标图像之间的单应性变换,为后续的拼接工作提供准确的对齐信息;无监督图像融合网络用于学习航拍图像拼接的变形规则,生成最终的拼接结果。为了训练所提学习框架,提供了一个用于无监督航拍图像拼接的真实数据集,比较了尺度不变特征变换(SIFT)+Ransac、加速非线型扩散特征检测与匹配(AKAZE)+增强型高效二进制局部图像描述符(BEBLID)、基于BRIEF算法的快速二值特征向量(ORB)+Ransac和基于深度学习的图像拼接算法,实验结果表明,结构相似性指数(SSIM)提高了39.94%,峰值信噪比(PSNR)提高了36.55%,均方根误差(RMSE)降低了66.09%。此外,所提算法在真实的航拍场景下相较于现有的基于深度学习和传统的图像拼接算法具有更好的视觉拼接效果和鲁棒性。
关键词
航拍图像
深度单应性估计
图像拼接
无监督
图像融合
Keywords
aerial image
deep homography estimation
image stitching
unsupervised
image fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
家庭智能电器负荷调度和能量分配优化算法
刘迪迪
杨文宇
廖志贤
张泉景
胡聪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于无监督深度学习的航拍图像拼接算法
梁镇锋
夏海英
谭玉枚
宋树祥
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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