基于DQN的智能电动汽车动态充电调度算法研究

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作者 黄媛艳 路旋 +1 位作者 詹凯杰 曾海勇 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期52-63,共12页

随着电动汽车的广泛应用和环保政策的推行,合理调度电动汽车的充电行为对满足用户需求、保障电网稳定性变得愈发重要。针对智能电网中电动汽车车主的差异化充电需求和传统机器学习算法存在的维数灾难问题,本文提出一种基于深度Q网络(dee... 随着电动汽车的广泛应用和环保政策的推行,合理调度电动汽车的充电行为对满足用户需求、保障电网稳定性变得愈发重要。针对智能电网中电动汽车车主的差异化充电需求和传统机器学习算法存在的维数灾难问题,本文提出一种基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)的电动汽车充电调度算法。该算法利用深度强化学习的优势,结合实时电价和车辆状态等信息,动态调整电动汽车的充放电行为,旨在最大化经济效益并优化电网负荷。实验结果表明,与非受控式充电策略相比,本文提出的算法在30 d的测试期内可降低充电成本约65.6%,能够有效适应电网实时价格波动和用户需求变化,减少高峰充电需求,有效降低充电成本,提高电网的稳定性。 展开更多

关键词 电动汽车充电调度 深度强化学习 能量优化管理 车联网 智能电网 信息交互

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家庭智能电器负荷调度和能量分配优化算法

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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%. 展开更多

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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抗噪声双约束网络的面部表情识别 被引量：1

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作者 苏春海 夏海英 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期70-82,共13页

由于标注主观性、图像模糊等因素,数据集不可避免存在噪声,使表情识别更具挑战性。现有面部表情识别方法在处理噪声标签时,模型会部分过度拟合噪声标签,对此,本文提出一种新颖的抗噪声双约束网络(NDC-Net)来自动抑制噪声样本。NDC-Net... 由于标注主观性、图像模糊等因素,数据集不可避免存在噪声,使表情识别更具挑战性。现有面部表情识别方法在处理噪声标签时,模型会部分过度拟合噪声标签,对此,本文提出一种新颖的抗噪声双约束网络(NDC-Net)来自动抑制噪声样本。NDC-Net主要包括2个约束机制:类激活映射注意一致性(CAC)和通道空间特征一致性(CSC)。CAC使模型集中于局部重要特征信息,减少对噪声标签的过度关注,而CSC鼓励和确保模型在提取特征时从通道和空间上更加关注到与任务相关的信息,忽略不相关信息,减少对噪声标签的依赖。此外,为增强NDC-Net性能,输入样本采用旋转、缩放等策略进行增强。在RAF-DB、FERPlus和AffectNet数据集30%标签噪声下,NDC-Net的识别性能分别为86.57%、88.22%和59.78%,显著优于EAC、NCCTFER等先进的噪声标签处理方法,并且在计算机视觉领域中被广泛应用于评估算法性能和泛化能力的CIFAR100和Tiny-ImageNet中也取得不错的效果。 展开更多

关键词 噪声标签 面部表情识别 深度学习 监督学习 注意力机制

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基于无监督深度学习的航拍图像拼接算法

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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。 展开更多

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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基于注意力引导的遮挡感知面部表情识别

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作者 黎豊玮 谭玉枚 +1 位作者 宋树祥 夏海英 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期104-113,共10页

遮挡和姿态变化是自然场景中影响面部表情识别的主要干扰因素。现有大多数方法采用注意力来增强与表情相关的信息,减少遮挡和姿态变化对表情识别性能的影响。然而,这些方法在网络中不同位置使用相同的注意力机制,忽视浅层和深层特征张... 遮挡和姿态变化是自然场景中影响面部表情识别的主要干扰因素。现有大多数方法采用注意力来增强与表情相关的信息,减少遮挡和姿态变化对表情识别性能的影响。然而,这些方法在网络中不同位置使用相同的注意力机制,忽视浅层和深层特征张量在空间和通道维度上的差异,影响了特征表达的准确性。为此,本文提出一种粒度感知多维自适应注意力网络(GA-MDA)。首先,设计跨粒度空间感知注意力模块(CSA),用于增强浅层网络的特征表达能力;其次,引入多维度自适应注意力模块(MAA),自适应地优化不同维度的空间与通道特征表示,以进一步提升模型的特征表达能力。实验结果表明,GA-MDA在RAF-DB和FERPlus数据集上表情识别准确率分别达到92.01%和90.36%,与目前先进方法HANet和GE-LA相比,识别性能分别提升0.09和0.43个百分点,模型参数量分别减少2.963×10^(7)和6.341×10^(7)。 展开更多

关键词 表情识别 注意力机制 遮挡 鲁棒性

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基于BP-多时间尺度UKF优化算法的SOC估计

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作者 白俊琦 贤燕华 《电源学报》 北大核心 2025年第3期363-372,共10页

针对组合算法在初值标定存在偏差时,荷电状态SOC(state-of-charge)估计效果不理想的问题,提出了一种基于BP-多时间尺度UKF优化算法的SOC预测方法。该方法将多时间尺度理论应用到组合算法中,首先,利用多时间尺度无迹卡尔曼滤波器UKF(unsc... 针对组合算法在初值标定存在偏差时,荷电状态SOC(state-of-charge)估计效果不理想的问题,提出了一种基于BP-多时间尺度UKF优化算法的SOC预测方法。该方法将多时间尺度理论应用到组合算法中,首先,利用多时间尺度无迹卡尔曼滤波器UKF(unscented Kalman filter)初步得到SOC。其次,构建BP模型对滤波算法产生的数据进行训练,并利用BP算法良好的自学习和适应能力进行误差补偿,进一步降低误差。所提算法通过多时间尺度扩展卡尔曼滤波器EKF(extended Kalman filter)建模,不仅在一定程度上降低了参数变化引起的SOC估计误差,同时也为误差补偿提供了可靠数据,提高了模型的泛化能力,从而降低了数据驱动部分对数据的依赖程度。仿真结果表明,该算法对数据量依赖小且在估计精度、泛化能力和鲁棒性方面均表现优异,其均方根误差与平均绝对误差小于1%,最大绝对误差为1%左右。 展开更多

关键词 荷电状态 多时间尺度 BP神经网络 组合算法 锂电池

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社区能量共享定价机制与实时调度策略研究

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作者 王明娟 陈琳琳 +2 位作者 刘以团 陈露菲 刘迪迪 《可再生能源》 北大核心 2025年第3期361-369,共9页

随着用户侧分布式发电技术的发展,亟须提高社区用电的可靠性和经济性。文章引入社区运营商对社区进行能量管理,构建了配有储能设备的社区运营商为中心的能量交易模型。首先,考虑现有价格机制的不足,提出了一种改进供需比定价的机制,促... 随着用户侧分布式发电技术的发展,亟须提高社区用电的可靠性和经济性。文章引入社区运营商对社区进行能量管理,构建了配有储能设备的社区运营商为中心的能量交易模型。首先,考虑现有价格机制的不足,提出了一种改进供需比定价的机制,促进社区能量共享;然后,协同储能设备并考虑其损耗成本,在满足社区用电需求前提下,基于改进的Lyapunov优化方法提出了一种低复杂度的在线能量调度算法,以最大化社区运营商收益。理论分析结果表明,所提算法仅基于当前系统状态可使优化目标渐进最优值,无需光伏出力、用户负荷需求以及实时电价的统计。仿真结果表明,与强化学习算法、贪婪算法对比,文章算法下社区运营商收益分别提高了5%和20.9%,有效促进了光伏就地消纳。 展开更多

关键词 社区运营商 定价机制 能量共享 实时调度 就地消纳

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工业物联网数据采集网络的信息年龄研究

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作者 曹杰 江红兵 朱旭 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期75-90,共16页

针对工业物联网数据采集系统对高时效性和高可靠性的需求,考虑不同优先级流量的共存、资源的稀缺性以及信道的随机性,本文提出一种基于随机混合系统的方法,构建适用于此类网络的时效性表征模型。该模型旨在刻画存在大量优先级各异流量... 针对工业物联网数据采集系统对高时效性和高可靠性的需求,考虑不同优先级流量的共存、资源的稀缺性以及信道的随机性,本文提出一种基于随机混合系统的方法,构建适用于此类网络的时效性表征模型。该模型旨在刻画存在大量优先级各异流量的条件下,数据采集网络的时效性特征,并探讨系统中各耦合参数对信息时效性的影响。研究结果表明,通过优化链路感知策略可有效减少传输错误概率对信息年龄的负面影响。在相同优先级网络环境中,链路的信息年龄随着数据生成速率的增加而逐渐趋向稳定极限值;而在不同优先级的网络中,较高优先级链路通过牺牲其他链路的时效性,提升了自身时效性。随着数据生成速率的增加,系统逐渐呈现退化为单链路模式的趋势。因此,为保障系统的整体时效性,需要通过优化低优先级链路的感知资源分配来确保系统的高效运行。 展开更多

关键词 信息年龄 工业物联网 数据采集 优先级 感知资源分配 随机混合系统

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计及车主需求的电动汽车聚合商能量调度策略 被引量：1

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作者 黄元清 刘迪迪 +3 位作者 覃光锋 贤燕华 农丽萍 卢虹兵 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期161-170,共10页

针对充电站聚合电动汽车充/放电调度问题,提出了一种计及车主需求的电动汽车聚合商(electric vehicle ag⁃gregator,EVA)能量优化调度策略,以最小化EVA长期购电成本。首先,充分考虑车主需求和外部电网电价的时变性,建立起EVA能量调度框架... 针对充电站聚合电动汽车充/放电调度问题,提出了一种计及车主需求的电动汽车聚合商(electric vehicle ag⁃gregator,EVA)能量优化调度策略,以最小化EVA长期购电成本。首先,充分考虑车主需求和外部电网电价的时变性,建立起EVA能量调度框架;其次,根据车主充电需求差异性设计了3种充电模式:双向调度模式、单向调度模式和快速充电模式,并分别建立负荷模型;然后,基于强化学习设计EVA的实时能量调度策略;最后,通过真实数据的仿真算例以及同其他贪婪算法的对比,验证了所提策略的合理性和有效性。结果表明,基于所提策略前两种调度模式较贪婪算法下的调度模式在一个月内可分别为EVA节省54.1%和47.5%的购电成本。 展开更多

关键词 电动汽车聚合商 需求差异性 实时电价 强化学习 调度策略

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基于符号扩展的booth乘法器设计与实现 被引量：1

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作者 熊书伟 宋树祥 《电子测量技术》 北大核心 2024年第20期124-131,共8页

针对RISC-V处理器中的乘法器部分延时较高以及功耗较大的问题,本文在booth2算法的基础上,提出一种改进的基于符号扩展的乘法器优化设计,减少了处理器中乘法指令的执行周期并同时支持有/无符号数的运算。改进了CSA32压缩器,并选择交替使... 针对RISC-V处理器中的乘法器部分延时较高以及功耗较大的问题,本文在booth2算法的基础上,提出一种改进的基于符号扩展的乘法器优化设计,减少了处理器中乘法指令的执行周期并同时支持有/无符号数的运算。改进了CSA32压缩器,并选择交替使用3-2压缩器和4-2压缩器的Wallace树形结构,提高了部分积的压缩效率,还缩短了关键路径的延时,提高了乘法器的运算速度。利用NC-verilog等验证工具对乘法器进行编码验证以及功能仿真,使用Design complier在SIMC 180 nm工艺下进行综合分析,结果表明本文设计的乘法器相较于PicoRV32,乘法指令执行周期缩短了88.2%,面积与功耗也优于同类乘法器。 展开更多

关键词 RISC-V处理器 乘法器 BOOTH算法 符号扩展 Wallace树形结构

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基于开关电容的差分无源N通道滤波器

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作者 刘畅平 宋树祥 +1 位作者 蒋品群 岑明灿 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期52-60,共9页

针对传统N通道滤波器不能抑制谐波、谐波混叠且具有一定插入损耗的问题,本文设计一款基于开关电容的差分无源N通道滤波器。该滤波器使用不同容值的电容加权多相信号来消除奇次谐波,利用不同时钟信号叠加的原理抑制谐波混叠,同时,采用电... 针对传统N通道滤波器不能抑制谐波、谐波混叠且具有一定插入损耗的问题,本文设计一款基于开关电容的差分无源N通道滤波器。该滤波器使用不同容值的电容加权多相信号来消除奇次谐波,利用不同时钟信号叠加的原理抑制谐波混叠,同时,采用电容堆叠技术提供一定的增益减小插入损耗。滤波器采用TSMC 40 nm CMOS工艺,Cadence Spectre RF软件仿真结果表明:该滤波器的中心频率fs可调范围为0.3~1.5 GHz,当fs=500 MHz时,对3次和5次谐波均有48 dB以上的抑制效果,对最强谐波混叠抑制达到60 dB以上,且没有插入损耗,噪声系数(NF)为2.5~2.8 dB,线性度(IIP3)在15 dBm以上。 展开更多

关键词 N通道滤波器 谐波抑制 谐波混叠 无源 差分结构

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