30～40W直（环）管型荧光灯电子镇流器的研制

剖析了所研制的电子镇流器的结构、原理和主要参数选择，并对其特性和效果做了描述，该类产品在国外已有应用，而在我国尚属起步阶段     

RC线的角法

若ｅ（ｔ）是一列阵，将方程写为矩阵形式，可求解，因Ｍ是厄米的，将其对角化，通过本征方程，求其本征值。     

关于降低变压器损耗的几点探讨

本文详细论述了降低变压器运行损耗的原理和措施，导出了相关公式，并给出了一些降损节电的实例。     

线图求根

给定线图G,如何求得根图H,使G=L(H)?本文就无向图和有向图作出解答.     

预应力混凝土框架的反复荷载试验及有限元全过程滞回分析

本文进行了有粘结和无粘结预应力混凝土框架的反复荷载试验。结果表明,试件能够形成塑性铰;有粘结框架的耗能量大于无粘结框架,但无粘结框架的残余变形比有粘结框架小:试验后无粘结框架的预应力损失可略去不计,而有粘结框架在塑性铰处的预应力损失则达70%。本文提出的算法实现了预应力框架包括下降段在内的有限元全过程滞回分析,同时也可适用于非预应力框架。     

水翼空化流场的调控和优化研究

为抑制水力机械中水翼绕流流场空化的形成和发展,通过对比分析NACA0009、NACA0012以及Clark Y 3种经典水翼不同攻角和空化数工况下的性能,获得型线优化思路,建立了新水翼。进一步地,在新水翼上布设多个流动控制结构,通过广义模式搜索算法进行快速优化设计,对空化流场进行整体控制和局部调控。研究结果表明：新水翼吸力面凸起高度介于NACA0012和Clark Y水翼之间,最大凸起高度位置后移;新水翼的空化性能和水动力性能提升,升阻比最大提高48.8%,空泡脱落和回射流发展得到抑制;在新水翼吸力面均匀布设的多个控制结构能够对回射流起到连续抑制作用,改善压力分布;通过优化算法实现了控制结构设计的精准快速寻优,优化后的水翼性能得到了进一步提升,升阻比继续提高4.8%～13.6%,空化厚度与长度减小。型线优化和添加连续流动控制结构实现了空化流场的整体和局部控制,是提高水翼的空化和水动力性能的有效方法。     

基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统

在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。