超高压输电线路新型单端电流暂态保护的实现方法研究

概述了单端量暂态保护的研究现状,并对其存在的问题进行了探讨.研究发现利用多速率滤波器组理论对暂态信号分析具有的多分辨率、对高频信号高分辨力等优势能够较好地解决其原理和技术上的诸多问题.并提出了多速率滤波器组的一种有效实现方法,QuartusⅡ仿真表明它完全能够满足超高压保护实时性的要求.所提出的方法对建立超高压输电线路高速继电保护具有重要意义.     

多泥沙河流水电站的水轮机设计

针对多沙河流水电站水轮机的特点,引入新结构、新工艺新方法、新材料,可以效提高机组综合效率,减轻多泥沙河流水电站的磨蚀,提高多泥沙河流水电站机组稳定性。     

水利工程施工布置方案的影响因素分析

本文分析施工布置方案的影响因素特点,指出人们在确定这些指标值时受到模糊性因素的限制很难给出精确值,同时决策过程还受到人们心理、主观意愿和工作经验等多方面的影响,因而决策过程也必然存在模糊性。     

概率犹豫模糊环境下基于累积前景理论和VIKOR的多属性群决策方法

针对概率犹豫模糊环境下的多属性群决策问题,考虑决策者心理行为的过程中存在的不足,本文提出了一种基于累积前景理论与多准则妥协优化解(VIKOR)法相结合的多属性群决策方法。首先,通过一致性调节方法确定决策者的综合权重;其次利用主观主客观结合的方法求解属性权重;再者通过累积前景理论完善决策者的心理决策过程,摒弃传统的欧式距离公式,采用坎贝拉距离公式加权,构建正、负理想解矩阵;然后基于VIKOR方法确定备选方案的优劣顺序;最后对比分析验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于CNN的MIMO-OFDM可见光通信接收机研究

限制可见光通信（VLC）系统传输性能的主要因素是发光二极管（LED）的有限带宽以及它的非线性效应导致的信号失真。多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）技术虽然可以提升系统容量、频谱效率,但由于OFDM技术较高的峰均功率比(PAPR),使得VLC系统受到更多的非线性损伤。针对以上问题,本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）的VLC接收机。该接收机通过对接收端失真信号和发射端原始信号的学习,能够实现MIMO-OFDM可见光系统的信号解调,有效提升系统对非线性失真的抑制能力并具有较低的复杂度。实验结果表明,与最小二乘法（LS）接收机相比,CNN接收机能有效补偿信号受到的线性和非线性失真以及不同用户间的信号串扰,平均误码率（BER）提升超过一个数量级,同时有效克服LED带宽受限问题,比特传输速率提升53%。     

潮流能水轮机阵列水动力与布局优化研究进展

概述了潮流能水轮机阵列的水动力特性,总结了不同横向、纵向间距下水轮机尾流变化的一般规律,梳理了水轮机阵列布局的优化方法,从人工传统优化阵列布局与计算机自动优化阵列布局两方面回顾了水轮机阵列单目标优化与多目标优化的研究进展。人工传统布局结构简单且易于操作,有比较强的工程实践性,但物理试验可限制的约束条件有限,难以模拟阵列在真实海况下的发电情况;自动优化布局相比于人工传统布局更具有现实意义,但依然面临经济模块因素缺乏、多目标内容待完善、理论与实践未统一、前期准备时间较长等诸多挑战。     

基于深度强化学习分层控制的双足机器人多模式步态系统研究

提出一种基于深度强化学习（DRL）分层控制的双足机器人多模式步态生成系统. 首先采用优势型演员-评论家框架作为高级控制策略,引入近端策略优化（PPO）算法、课程学习（CL）思想对策略进行优化,设计比例-微分（PD）控制器为低级控制器;然后定义机器人观测和动作空间进行策略参数化,并根据对称双足行走步态周期性的特点,设计步态周期奖励函数和步进函数;最后通过生成足迹序列,设计多模式任务场景,并在Mujoco仿真平台下验证方法的可行性. 结果表明,本方法能够有效提高双足机器人在复杂环境下行走的稳定性以及泛化性.     

采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

可重构智慧表面（RIS）辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息（CSI）困难. 针对RIS辅助下的大规模多输入多输出（MIMO）通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络（ResNet）中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力. 仿真结果表明,相比于最小二乘（LS）估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.     

基于孤岛划分约束的有源配电网故障恢复策略

为提高供电恢复效果,更好地应对当前有源配电网信息-物理耦合程度不断加深的形势,提出了一种考虑信息流、能量流、业务流多流融合以及智能软开关(soft open point,SOP)作用的孤岛划分算法,基于该算法实现供电恢复策略。首先,为保证负荷的可靠恢复,该策略深入研究信息-物理耦合并建模,对节点信息重要度排序,讨论其对负荷恢复的影响;其次,构建了SOP的稳态模型,分析了SOP的工作原理及控制模式;接着,为了更大程度、更加灵活地恢复负荷,考虑SOP的作用,建立考虑光伏时变性及负荷运行特性的有源配电网孤岛划分模型;最后,算例仿真验证所提策略的有效性。     

融合多尺度CNN与双向LSTM的唐卡问句分类模型

当前大语言模型的兴起为自然语言处理、搜索引擎、生命科学研究等领域的研究者提供了新思路,但大语言模型存在资源消耗高、推理速度慢,难以在工业场景尤其是垂直领域应用等方面的缺点。针对这一问题,提出了一种多尺度CNN与双向LSTM融合的唐卡问句分类模型,本模型将数据的全局特征与局部特征进行融合实现唐卡问句分类任务,全局特征反映数据的本质特点,局部特征关注数据中易被忽视的部分,将二者以拼接的方式融合以丰富句子的特征表示。通过在Thangka数据集与THUCNews数据集上进行实验,结果表明,本模型相较于Bert模型在精确度上略优,在训练时间上缩短了1/20,运算推理时间缩短了1/3。在公开数据集上的实验表明,本模型在文本分类任务上也表现出了较好的适用性和有效性。