变压器故障诊断专家系统的设计

我国电力工业发展迅速,变压器数量激增,相关数据越来越庞大,借助智能技术对变压器进行故障诊断势在必行。本文对变压器故障诊断系统进行分析与设计。该系统采用了专家系统,其主要功能包括：信息采集模块、数据分类存储、综合管理模块及分析诊断等。     

基于CNN-Transformer的锂离子电池健康状态估计

目的 健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数,对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义,为了获得准确可靠的健康状态估计结果,建立基于卷积神经网络和Transformer的锂离子电池健康状态估计方法,利用不同模型的数据挖掘特性,将健康指标的深层信息和随循环周期增加的时序信息并行提取。方法 从锂离子电池放电过程中的部分电压和温度曲线中提取3个与健康状态相关性较强的健康指标作为模型输入,利用卷积神经网络强大的特征提取能力挖掘健康指标的局部特征,利用Transformer的顺序处理能力挖掘健康指标的时序特征,将健康指标的局部特征和时序特征进行特征融合,通过卷积和全局平均池化层输出健康状态估计值。结果 本研究使用MIT数据集进行实验验证,并与卷积神经网络和长短时记忆神经网络进行对比分析,所提出的方法的均方根误差和平均绝对误差是最低的,为0.11和0.08,最小相对误差为0.61%。结论 所提出的CNN-Transformer健康状态估计采用不同模型挖掘健康指标不同的特征信息,能够充分利用锂离子电池放电数据,且具有良好的估计效果。     

基于Transformer模型的手势脑电信号分类识别

基于无创脑电信号的精细手势动作识别是脑卒中患者运动功能康复的重要技术手段。本文通过设计实际手势动作,以手指精细运动时的运动功能区长时程脑电信号作为数据处理对象,改进了一种基于自我注意的Transformer模型识别方法,分别从时间维度和空间维度构建了基于自我注意模块的Transformer模型及其变体Top-k稀疏Transformer模型,并结合脑电数据结构特点设计了一种基于MEMD-CCA的混合去伪影方法,改进的Transformer模型取得了优异的分类识别结果。     

基于深度学习的城市区域短时交通拥堵预测算法

城市的交通拥堵已经成为了各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,本文为了准确的对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征,提出了一种基于深度学习的城市交通拥堵预测模型（CS-Transformer）。该模型通过使用卷积神经网络(CNN)提取基于网格划分的城市区域交通数据的空间特征,然后采用全连接神经网络增强模型的表达能力,再通过相似性位置编码机制(SPEM)把位置信息加入交通数据中,最后运用Transformer网络捕捉交通数据的时间依赖特征。用成都市出租车GPS数据对模型进行验证,结果表明该模型预测结果优于卷积神经网络（CNN）、Transformer和CNN-Transformer等模型,以均方误差（MSE）为评价指标,将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了 19.6%、26.3%和10%。     

基于电流趋肤效应的变压器绕组材质辨识方法

变压器生产中存在没有注明情况下"以铝代铜"的现象,严重威胁了电力系统的安全运行.为了有效辨识变压器绕组的材质,首先分析了谐波作用下导体内谐波电流密度分布情况,推导出导体谐波电阻的计算公式,同时总结了经验公式.然后分析了绕组材质对变压器绕组结构尺寸的影响,基于此提出了变压器绕组材质的无损辨识方法,最后通过仿真验证了其可行...     

基于改进Transformer和强化学习的僵尸网络DGA域名检测

针对现有僵尸网络检测方法检测精度不高和检测时间开销较大的问题,提出一种基于改进Transformer和强化学习的僵尸网络域名生成算法(Domain Generation Algorithm,DGA)的域名检测方法。首先,利用深度可分离卷积替换ResNet和ResNeXt网络中的卷积块,通过减少网络模型参数来降低模型的时间开销;其次,利用改进后的ResNet和ResNeXt网络将域名字符串映射到深度特征空间,构造多尺度特征,强化特征的表达能力;再次,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)对Transformer网络进行改进,在保持字符间相对位置的同时,进一步建立上下文的长距离依赖编码,并在此基础上引入注意力机制,强化模型对关键特征的捕获能力;最后,引入强化学习对模型进行微调,提高DGA域名的检测精度。在多个DGA域名数据集上进行测试验证,结果表明该模型在保持检测时间开销较小的基础上,具有更高的检测精度。     

雪峰山隧道配网自动化及电力监控系统方案设计

湖南省都怀高速雪峰山隧道为特大型隧道工程,设有4座10／0．4kV变电站和4路引入电源,采用双回路供电。为保证供电的可靠性、安全性,提高系统的先进性,系统设置了1OkV变电站综合自动化系统和配电网综合自动化系统一起构成的综合电力监控系统。本文主要论述了综合自动化系统的构成和配电网综合自动化系统的设计方案和主要技术特点。     

融合音频、文本、表情动作的多模态情感识别

针对机器识别人类情感过程中的精度不高、泛化能力不强等问题,提出了一种基于语音、文本和表情动作的3种模态情感识别融合方法。在语音模态中,设计深度波场延拓和改进波动物理模型,模拟长短期记忆（long short-term memory, LSTM）网络的序列信息挖掘过程;在文本模态中,利用含有多头注意力机制的Transformer模型捕捉语义上潜在的情感表达;在表情动作模态中,将提取面部表情和手部动作的序列特征与双向三层含有注意力机制的LSTM模型相结合。最终提出一种多性能指标下的模态融合方案,以实现高精度的、强泛化能力的情感识别。在通用的交互式情感二元运动捕捉语料库IEMOCAP中,将所提出的方法与现有的情感识别算法进行对比,实验结果表明：所提出的算法在单个模态和多个模态中的识别精度均较高,平均精度改善达到16.4%和10.5%,有效提升了人机交互中情感识别的能力。     

Study on Transformer Magnetic Biasing Control Method for AC Power Supplies

1. INTRoDUCTIONAC powr supplies are used to connect critical loads such as comPuters and conunnication systems to theutility system. One of the most connnoIily--used main circult topologies at present consists of rectifier, PWMinverter, transformer and LC filter. As a significant component of AC powe supplies, transformer is used bothfor vo1tage or current rating and isolation. Magnetic biasing of transfOrmer is one of the main causes of thesystem falure.When the magnetic fltix densit…     

一种变压器预期运行寿命周期的估算方法

变压器的运行寿命决定于内部绝缘材料的老化程度,基于绝缘材料的“伏一秒特性”和热老化的“6度定则”,就可对电力变压器预期运行寿命进行估测．得出变压器在正常运行环境下可获得30年正常运行寿命的结论。