基于无监督聚类和频繁子图挖掘的电力通信网缺陷诊断与自动派单 被引量：5

1

作者 吴季桦 朱鹏宇 +5 位作者 吴子辰 顾彬 洪涛 郭波 王晶 王敬宇 《电信科学》 2021年第11期51-63,共13页

缺陷诊断一直是电力通信领域研究的难点之一。基于人工规则的缺陷诊断已经无法应对告警数据的海量增长。基于有监督学习的智能方法需要大量的标注数据和较长的系统构建时间,且大多面向指标性数据,实现部署缺乏可行性。面向告警数据,提... 缺陷诊断一直是电力通信领域研究的难点之一。基于人工规则的缺陷诊断已经无法应对告警数据的海量增长。基于有监督学习的智能方法需要大量的标注数据和较长的系统构建时间,且大多面向指标性数据,实现部署缺乏可行性。面向告警数据,提出一种基于无监督聚类和频繁子图挖掘实现告警归并和缺陷模式发现的自学习算法,设计了一个自动化完成缺陷诊断及处置的架构。该架构具有良好的可扩展性和迭代更新能力,并部署于实际缺陷自动派单系统中。通过真实场景数据集进行实验验证,结果显示出良好的性能表现,实现了对缺陷的及时发现及精准派单维护。 展开更多

关键词 电力通信 缺陷诊断 无监督聚类 频繁子图挖掘

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电力无线专网通信终端接入工勘测试体系研究 被引量：7

2

作者 曹晶 卞宇翔 +4 位作者 冯宝 李程 丁士长 谈军 朱炫培 《电力工程技术》 2018年第3期97-101,150,共6页

当前电力无线专网通信终端接入工勘过程通常采用人工记录和拍照方式记录工勘数据,导致后期工勘数据整理难度大,出错率高。为了提高工勘数据处理效率,文中以江苏电力无线专网建设为例,分析了电力业务需求特点,阐述了电力无线专网建设现... 当前电力无线专网通信终端接入工勘过程通常采用人工记录和拍照方式记录工勘数据,导致后期工勘数据整理难度大,出错率高。为了提高工勘数据处理效率,文中以江苏电力无线专网建设为例,分析了电力业务需求特点,阐述了电力无线专网建设现状和终端接入工勘现状,设计了较为全面、实用的工勘测试体系,开发了对应的"易工勘"APP软件和后台数据管理系统。APP软件可以对工勘数据进行远程上传,而后台数据管理系统可以对工勘数据进行修改和删除等操作,真正意义上实现了工勘过程的无纸化流程,推进了工勘信息化建设。 展开更多

关键词 电力无线专网 终端接入工勘 指标体系 APP

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结合改进DRSE-GCNN的电力调度语声识别模型

3

作者 苌文涵 张云翔 +3 位作者 顾彬 相增辉 陈轩 李霁轩 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第6期1243-1249,共7页

针对现有电力调度中语声识别方法存在的字识别错误率高和耗时长等问题,在分析语声识别技术的基础上,提出了一种改进的深度学习方法用于电力调度语声识别。将改进的深度残差收缩网络和改进的门控卷积神经网络相结合,通过改进的深度残差... 针对现有电力调度中语声识别方法存在的字识别错误率高和耗时长等问题,在分析语声识别技术的基础上,提出了一种改进的深度学习方法用于电力调度语声识别。将改进的深度残差收缩网络和改进的门控卷积神经网络相结合,通过改进的深度残差收缩网络提取有效特征,在通过堆叠改进的门控卷积神经网络来获取有效上下文信息。通过试验对所提方法的性能进行分析,验证其优越性。结果表明,所提方法与常规识别方法相比,在模型参数、字识别错误率和平均识别时间上均具有一定的优势,模型参数量为6.48 M,字识别错误率为2.87%,平均识别时间为0.187 s。该研究为电力调度语言识别方法的发展提供了一定的参考。 展开更多

关键词 电力调度 语言识别 深度残差收缩网络 门控卷积神经网络 字识别错误率

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基于多时间尺度协同的无蜂窝RAN切片资源分配算法

4

作者 夏玮玮 王博业 +5 位作者 夏雅星 缪巍巍 汪大洋 景栋盛 燕锋 沈连丰 《通信学报》 北大核心 2025年第7期60-77,共18页

针对6G无蜂窝无线接入网切片资源分配在业务动态变化时难以保障用户服务质量的问题,提出了一种基于多时间尺度协同优化的资源分配算法。首先,将大时间尺度的面向切片的资源配置问题构建为基于均方误差最小化且以用户平均时延为约束的资... 针对6G无蜂窝无线接入网切片资源分配在业务动态变化时难以保障用户服务质量的问题,提出了一种基于多时间尺度协同优化的资源分配算法。首先,将大时间尺度的面向切片的资源配置问题构建为基于均方误差最小化且以用户平均时延为约束的资源需求预测模型,并通过长短期记忆时序预测网络实现切片资源的精准配置。其次,将小时间尺度的面向用户的资源分配问题构建为最大化系统效用,同时保障用户传输速率服务质量指标的资源分配模型。最后,通过引入基于多智能体协作的近端策略优化算法进行资源的动态分配与实时调整。仿真结果表明,所提算法能够实现切片资源需求的准确预测,有效提高系统传输速率,降低用户平均时延和业务阻塞率。 展开更多

关键词 无蜂窝 网络切片 资源分配 多时间尺度 多智能体强化学习

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基于机理模型和XGBoost的短期光伏功率区间预测 被引量：1

5

作者 袁威 裴玮 +3 位作者 曾锃 张瑞 滕昌志 赵振兴 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第2期89-97,共9页

随着分布式光伏发电规模的不断扩大,准确预测光伏发电功率对于电力系统的安全稳定运行至关重要。为了提高光伏功率预测模型的准确性,提出了一种基于机理模型和极限梯度提升(XGBoost)算法的集成模型应用于短期分布式光伏功率概率区间预... 随着分布式光伏发电规模的不断扩大,准确预测光伏发电功率对于电力系统的安全稳定运行至关重要。为了提高光伏功率预测模型的准确性,提出了一种基于机理模型和极限梯度提升(XGBoost)算法的集成模型应用于短期分布式光伏功率概率区间预测。首先,结合气象数据,应用基于密度的空间聚类算法设计光伏功率数据治理方法,以剔除历史数据中的异常数据;其次,基于筛选后的优化样本构建集成模型,具体来说,基于机理模型构建基础预测模型对光伏功率进行初步预测,将预测结果和其他气象数据作为XGBoost模型的输入变量,进而对基础预测模型产生的预测误差进行修正;分别提取不同的特征数据对机理模型和XGBoost模型进行训练及预测。最后,通过非参数核密度估计建立预测误差概率密度函数,并在一定置信水平下预测光伏功率的波动范围。所提方法的有效性已通过光伏电站的实际数据及对比试验得到验证。 展开更多

关键词 光伏发电预测 集成模型 XGBoost 概率区间预测

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高空电磁脉冲作用下电力系统主要效应模式分析 被引量：16

6

作者 陈宇浩 谢彦召 +4 位作者 刘民周 高冲 李萌 巩少岩 周建辉 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期45-50,共6页

随着电网智能化和整体规模的提高,现代电力系统越来越容易受到高空电磁脉冲的威胁,一旦关键环节故障将有可能导致连锁反应,造成大面积停电。而针对不同的电力设备,其效应模式和威胁等级也有所不同,需要进行分类和分级研究。根据电力设... 随着电网智能化和整体规模的提高,现代电力系统越来越容易受到高空电磁脉冲的威胁,一旦关键环节故障将有可能导致连锁反应,造成大面积停电。而针对不同的电力设备,其效应模式和威胁等级也有所不同,需要进行分类和分级研究。根据电力设备在电磁脉冲作用下的不同效应模式,将其分为SCADA系统与继电保护设备,变压器、互感器等线圈类设备,线路与设备避雷器与其他设备,并分析了其效应机理。然后考虑高空电磁脉冲威胁下电力设备存在多种效应等级,介绍了不同效应分类方法以及多等级效应评估模型。最后综合考虑易损性和重要性以及系统间的级联影响,分别梳理总结了在E1和E3作用下电力系统的故障链模式。 展开更多

关键词 电力设备 高空电磁脉冲 效应模式 多等级分类

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基于细粒度局部伪影的生成式图像检测

7

作者 袁程胜 陈金瑞 +2 位作者 徐晨维 刘庆程 付章杰 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第8期1449-1458,共10页

随着人工智能技术的飞速发展,利用生成对抗网络(GAN)与扩散模型(Diffusion Model)等模型生成的图像,已达到肉眼难以辨识真伪的高度逼真水平。尽管当前检测技术能在特定任务中展现优异性能,但是面对未知模型生成的图像时,其泛化能力往往... 随着人工智能技术的飞速发展,利用生成对抗网络(GAN)与扩散模型(Diffusion Model)等模型生成的图像,已达到肉眼难以辨识真伪的高度逼真水平。尽管当前检测技术能在特定任务中展现优异性能,但是面对未知模型生成的图像时,其泛化能力往往不尽如人意。为了应对这一挑战,提出一种基于细粒度局部伪影的双分支框架,旨在深入挖掘图像全局的空间特征以及多个局部区域的伪造痕迹。利用生成式图像普遍存在的上采样操作在空间域上导致的细粒度伪影现象,并结合图像全局结构信息与局部细节信息,显著提升了检测方法在不同场景中的泛化能力。通过这一方法,能够更全面地分析图像的细粒度篡改痕迹并学习生成式图像的独特指纹,在鉴别AI生成式图像方面展现出更强的鲁棒性和准确性。实验结果表明,本文所提方法在处理多种GAN和扩散模型生成的数据集时均表现出色,进一步验证了其有效性。 展开更多

关键词 生成对抗网络 扩散模型 伪造检测 生成式检测

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基于改进证据理论的配电网多源数据融合方法

8

作者 娄征 刘梅招 +2 位作者 景栋盛 白锐 李荷婷 《电测与仪表》 北大核心 2025年第5期76-81,共6页

针对配电网中多源数据融合在测量不确定性和无先验信息请求下效果不理想的问题,文中提出了一种基于改进证据理论的配电网多源数据融合方法。统一了配电网中多源数据的维数和量值。通过引入Box-Cox变换改善Z-score归一化过程中的数据偏... 针对配电网中多源数据融合在测量不确定性和无先验信息请求下效果不理想的问题,文中提出了一种基于改进证据理论的配电网多源数据融合方法。统一了配电网中多源数据的维数和量值。通过引入Box-Cox变换改善Z-score归一化过程中的数据偏移问题,提出了一种基于Box-Cox变换Z-score的配电网多源异构数据处理方法,引入模糊集理论中的隶属函数作为支持度函数,对多源数据进行初始证据分配,并根据数据偏差程度对初始证据进行修正,采用发散度度量证据之间的冲突程度和差异程度,并根据冲突分配原则对各证据进行比例权重分配。并通过证据合成规则对证据进行合成,并对数据进行加权求和,得到数据融合结果。 展开更多

关键词 配电网 多源数据处理 数据融合 证据冲突 证据理论

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配电网CPS的通信需求和网络资源分配方案探讨 被引量：21

9

作者 梁云 黄莉 +3 位作者 侯兴哲 徐鑫 胡致远 汪大洋 《中国电力》 CSCD 北大核心 2019年第1期32-39,共8页

分析配电网CPS与现行电信互联网系统的差异,指出通信网运行过程参与到自动化控制过程是其重要特征。将配电网CPS通信需求分为IT(information technologies)数据流和OT(operation technologies)操作2个层次,分别分析了其传输性能指标和... 分析配电网CPS与现行电信互联网系统的差异,指出通信网运行过程参与到自动化控制过程是其重要特征。将配电网CPS通信需求分为IT(information technologies)数据流和OT(operation technologies)操作2个层次,分别分析了其传输性能指标和可靠性机制。进而提出在一体化的承载网模型下,有效管理网络资源,构建出满足IT/OT不同需求的虚拟网络的多目标资源分配方案。最后通过配电网CPS的典型组网示例及其应用分析,验证了方案的合理性。 展开更多

关键词 智能配电网 信息物理系统 通信网 网络虚拟化

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电力无线专网中面向安全风险的分布式资源分配方法 被引量：3

10

作者 黄秀丽 黄进 +4 位作者 于鹏飞 缪巍巍 杨如侠 李怡静 喻鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期3586-3593,共8页

针对电力无线专网中强干扰、高故障风险等场景下保障终端通信的问题,提出了一种面向安全风险的高能效分布式资源分配方法。首先,分析基站的能耗组成,建立系统能效最大化的资源分配模型;然后,采用K-means++算法对网络中的基站进行分簇,... 针对电力无线专网中强干扰、高故障风险等场景下保障终端通信的问题,提出了一种面向安全风险的高能效分布式资源分配方法。首先,分析基站的能耗组成,建立系统能效最大化的资源分配模型;然后,采用K-means++算法对网络中的基站进行分簇,从而将整个网络划分成多个独立区域,并在各个簇内单独处理高风险基站;其次,在每个簇内,基于基站的风险值对高风险基站进行休眠,并把高风险基站下的用户转移连接到同一簇内的其他基站;最后,在各个簇内进一步优化正常工作基站的传输功率。理论分析和仿真实验结果表明,基站分簇操作大幅降低了基站休眠和功率优化分配的复杂度,并且在关闭了高风险基站之后,整体网络的能效从0.1589 Mb/J提升至0.1954 Mb/J。所提的分布式资源分配方法能够有效提高系统的能量效率。 展开更多

关键词 电力无线专网 高风险场景 高能效 分布式 资源分配

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基于最小化路测数据统计分析的电力无线专网网络故障诊断方法 被引量：5

11

作者 李伟 戴勇 +2 位作者 汪大洋 郦竞伟 王文帝 《电测与仪表》 北大核心 2022年第9期133-139,共7页

针对电力无线专网广覆盖、功率受限等问题,需要后台实时采集网络状态并对网络故障智能诊断。文章利用固定位置通信终端作为网络状态采集装置,实时监测网络关键性能指标,提出了一种基于最小化路测数据的网络故障统计分析框架,并基于Soft... 针对电力无线专网广覆盖、功率受限等问题,需要后台实时采集网络状态并对网络故障智能诊断。文章利用固定位置通信终端作为网络状态采集装置,实时监测网络关键性能指标,提出了一种基于最小化路测数据的网络故障统计分析框架,并基于Softmax神经网络构建了故障智能诊断模型。提出的网络故障统计分析框架,能够有效甄别出网络质量劣化程度,故障识别准确率达到89%以上。该方案能够有效提高电力无线专网故障诊断实时性,降低网络运维成本,具有一定实践指导价值。 展开更多

关键词 电力无线专网 故障诊断 统计推断 关键性能指标 最小化路测

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边缘场景下面向分布式交互应用的服务器分配 被引量：1

12

作者 顾颖程 魏柳 +7 位作者 姜宁 程环宇 刘凯 宋玉 刘梅招 汤雷 陈彧 张胜 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期1748-1756,共9页

移动边缘计算作为一种极具前瞻性的分布式计算范式,将云计算的计算能力下沉到网络边缘来高效地处理数据。近年来,分布式交互应用的需求激增,移动智能设备数量爆炸性增长,作为移动边缘计算的重要组成部分,边缘服务器可以使交互应用程序... 移动边缘计算作为一种极具前瞻性的分布式计算范式,将云计算的计算能力下沉到网络边缘来高效地处理数据。近年来,分布式交互应用的需求激增,移动智能设备数量爆炸性增长,作为移动边缘计算的重要组成部分,边缘服务器可以使交互应用程序在用户附近执行,从而解决通信和网络开销过大和数据无法即时处理的问题。一个关键的挑战是找到一个合适的边缘服务器分配策略以有效降低交互延迟和平衡服务器工作负载。基于此目标提出了边缘服务器分配算法ESADQN,将问题建模为马尔可夫决策过程,使用强化学习有效地选择边缘服务器部署位置,并将用户分配到相应服务器。与k-means算法相比,ESADQN算法在工作负载标准差相近的情况下,总交互时延平均减少了31%;与Top-K算法相比,ESADQN算法在总交互时延相近的情况下,工作负载标准差平均减少了49%。实验结果表明,ESADQN选择的服务器分配方案能有效降低交互时延和工作负载标准差。 展开更多

关键词 边缘计算 服务器分配 分布式交互应用 马尔可夫决策过程 强化学习

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基于强化学习的边缘计算智能电网资源调度算法 被引量：9

13

作者 余竞航 赵一辰 宋浒 《电信科学》 北大核心 2024年第1期115-122,共8页

智能电网是一种能够进行智能管理和优化的电力网络。网络虚拟化技术可以有效提高智能电网的资源利用率和可靠性,从而满足不同用户的差异化需求。在资源有限的情况下,传统的虚拟网络嵌入算法无法根据电力系统的资源使用情况和用户需求来... 智能电网是一种能够进行智能管理和优化的电力网络。网络虚拟化技术可以有效提高智能电网的资源利用率和可靠性,从而满足不同用户的差异化需求。在资源有限的情况下,传统的虚拟网络嵌入算法无法根据电力系统的资源使用情况和用户需求来动态调整虚拟资源的分配和映射。为解决这一问题,将边缘计算和虚拟化技术相结合,引入了一种基于强化学习的虚拟网络资源调度算法。仿真结果表明,该虚拟网络资源调度算法在提高电网的可靠性和资源利用率方面优于其他3种调度算法。 展开更多

关键词 智能电网 边缘计算 虚拟网络嵌入 资源调度

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基于分位数时空图神经网络的分布式光伏聚合不确定性表征方法

14

作者 曾锃 肖茂然 +5 位作者 夏元轶 张震 殷俊杰 余益团 张瑞 窦春霞 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第34期14726-14733,共8页

聚合分布式光伏发电功率的不确定性量化对于电力系统的决策控制是至关重要的。提出了一种数据驱动的分布式光伏发电功率不确定性聚合量化方法。首先,考虑分布式光伏的时空分布特性,提出了一个基于时空图卷积神经网络的不确定性聚合模型... 聚合分布式光伏发电功率的不确定性量化对于电力系统的决策控制是至关重要的。提出了一种数据驱动的分布式光伏发电功率不确定性聚合量化方法。首先,考虑分布式光伏的时空分布特性,提出了一个基于时空图卷积神经网络的不确定性聚合模型,该模型可以有效地挖掘出数据的时空特征;其次,将时空图卷积神经网络与分位数回归模型相结合,在不需要假设聚合不确定性的概率分布的情况下,实现了聚合不确定性的量化与表征;另外考虑到分位数的交叉问题,设计了一种分位数映射方法,规避了聚合不确定性量化结果的交叉问题。最后,基于IEEE-33节点系统进行了验证,结果验证了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 分布式光伏 不确定性 图神经网络 分位数回归 数据驱动

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基于虚拟网络嵌入的异构算力网络资源管理

15

作者 余竞航 赵一辰 +2 位作者 王凌 陈欣 邹昊东 《电信科学》 北大核心 2024年第10期86-99,共14页

随着人工智能大模型引领的新应用和新需求的蓬勃兴起,算力规模和计算技术正经历着前所未有的快速演进与多元化创新。然而,在算力网络呈现集群化和异构化趋势的同时,算力需求迅猛增长与资源利用低效性之间的矛盾日益凸显。如何实现对异... 随着人工智能大模型引领的新应用和新需求的蓬勃兴起,算力规模和计算技术正经历着前所未有的快速演进与多元化创新。然而,在算力网络呈现集群化和异构化趋势的同时,算力需求迅猛增长与资源利用低效性之间的矛盾日益凸显。如何实现对异构算力的统一高效管控以提升资源利用率,已成为当前研究的重要课题。基于网络虚拟化(network virtualization,NV)技术,提出了一种基于虚拟网络嵌入(virtual network embedding,VNE)异构跨域算力资源分配方法。具体而言,构建了一个基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)模型的策略网络,负责精准计算候选算网节点与链路,以实现资源优化分配。通过一系列仿真实验,验证了该方法的有效性,为解决异构算力管理问题提供了新的思路和方法。 展开更多

关键词 异构算力网络 网络虚拟化 虚拟网络嵌入 算力资源管理 深度强化学习

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基于BERT的水稻表型知识图谱实体关系抽取研究 被引量：22

16

作者 袁培森 李润隆 +1 位作者 王翀 徐焕良 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期151-158,共8页

针对水稻表型知识图谱中的实体关系抽取问题,根据植物本体论提出了一种对水稻的基因、环境、表型等表型组学实体进行关系分类的方法。首先,获取水稻表型组学数据,并进行标注和分类;随后,提取关系数据集中的词向量、位置向量及句子向量,... 针对水稻表型知识图谱中的实体关系抽取问题,根据植物本体论提出了一种对水稻的基因、环境、表型等表型组学实体进行关系分类的方法。首先,获取水稻表型组学数据,并进行标注和分类;随后,提取关系数据集中的词向量、位置向量及句子向量,基于双向转换编码表示模型(BERT)构建水稻表型组学关系抽取模型;最后,将BERT模型与卷积神经网络模型、分段卷积网络模型进行结果比较。结果表明,在3种关系抽取模型中,BERT模型表现更佳,精度达95.11%、F1值为95.85%。 展开更多

关键词 水稻表型 知识图谱 关系抽取 双向转换编码表示模型

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基于改进灰色关联分析与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测 被引量：92

17

作者 吴云 雷建文 +1 位作者 鲍丽山 李春哲 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第20期67-72,共6页

针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程... 针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程度,提高预测精度,利用相似日集合中的样本来训练蝙蝠优化的反向传播(BP)神经网络预测模型。以中国南方某城市的历史数据作为实际算例,将文中提出的基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法与单纯的BP神经网络法、蝙蝠优化BP神经网络法、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络组合法的预测结果相比,结果表明文中方法的预测精度较高。 展开更多

关键词 负荷预测 神经网络 蝙蝠算法 灰色关联 相似日

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基于MMC的半波长交流输电变频调谐技术 被引量：7

18

作者 周攀 汪大洋 +3 位作者 戴朝波 荆平 赵成勇 伋玉聪 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期99-105,共7页

为解决半波长输电线路的调谐问题，提出基于模块化多电平换流器（MMc）的变频柔性调谐装置来获得不同的运行频率，使得输电线路具有半波长交流输电的特性。在PSCAD／EMTDC中建立了变频调谐等值系统模型并设计了柔性调谐装置的控制策略... 为解决半波长输电线路的调谐问题，提出基于模块化多电平换流器（MMc）的变频柔性调谐装置来获得不同的运行频率，使得输电线路具有半波长交流输电的特性。在PSCAD／EMTDC中建立了变频调谐等值系统模型并设计了柔性调谐装置的控制策略。在全球能源互联网的背景下，提出基于变频调谐技术的半波长交流输电在洲际间应用的初步方案，并对特定的情景进行了算例分析。仿真结果证明了基于MMC的变频调谐方法可以将长度为6000km的输电线路调谐成运行频率为24．484Hz半波长线路，且可以实现补偿交流系统功率因数的功能。与传统调谐方法相比，提出的变频调谐方法性能更优，尤其适用于超远距离输电线路的调谐，为解决半波长输电线路的调谐问题提供了新的备选方案。 展开更多

关键词 半波长交流输电 变频原理 柔性调谐 模块化多电平换流器 全球能源互联网

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基于多模谐振的低剖面宽带贴片天线 被引量：1

19

作者 戴勇 李伟 +2 位作者 江凇 王鹏程 王正斌 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期670-677,共8页

为了增加贴片天线的工作带宽和改善其辐射特性,提出了一种基于多模谐振的低剖面贴片天线通过在矩形贴片的非辐射边加载短路壁降低H面的高交叉极化,在贴片下方加载短路销钉提高TM_(1/2,0)模式的谐振频率(f_(1/2,0));然后在TM_(3/2,0)模... 为了增加贴片天线的工作带宽和改善其辐射特性,提出了一种基于多模谐振的低剖面贴片天线通过在矩形贴片的非辐射边加载短路壁降低H面的高交叉极化,在贴片下方加载短路销钉提高TM_(1/2,0)模式的谐振频率(f_(1/2,0));然后在TM_(3/2,0)模式的零电流位置处切割一个矩形缝隙来激发辐射缝隙模式(TM_(RS)),得到低剖面、宽频带和低交叉极化的三模谐振贴片天线;最后通过增加贴片宽度和调整天线结构,降低TM_(1/2,2)模式的频率(f_(1/2,2)),实现了四模谐振.仿真和实测结果表明该四模谐振贴片天线在0.03λ_(0)的厚度下可将带宽增加到21.7%(2.67~3.32 GHz). 展开更多

关键词 多模 电磁谐振 宽带 低剖面 贴片天线

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基于广义神经网络的网络攻击检测与分类方法 被引量：4

20

作者 张明明 刘凯 +5 位作者 李贤慧 许梦晗 顾颖程 张见豪 程环宇 王永利 《信息安全研究》 CSCD 2023年第6期593-601,共9页

如今虚拟世界日趋复杂,网络攻击和新出现的安全威胁逐步增加,因此需要研究针对网络攻击的智能化检测和分类方法,以全面地观察网络活动,阻止恶意行为.提出了一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)建立... 如今虚拟世界日趋复杂,网络攻击和新出现的安全威胁逐步增加,因此需要研究针对网络攻击的智能化检测和分类方法,以全面地观察网络活动,阻止恶意行为.提出了一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)建立的入侵检测模型,对恶意网络攻击进行智能化检测和分类,并使用主流的NSL-KDD数据集进行了测试.实验结果表明,所提出的技术相较于目前的其他攻击检测技术,能够更加有效地对恶意行为进行识别与分类. 展开更多

关键词 智能化攻击检测 入侵检测系统 广义回归神经网络 恶意行为 检测

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