基于置信度机会约束规划的风电场无功优化技术

风电不确定性给其功率预测带来一定困难,功率预测误差过大容易引发电压越限问题。为了保证电压安全并兼顾运行经济性,本文以网损最小为目标函数并考虑控制电压越限风险,对系统进行无功优化,通过一定置信度下的电压约束将随机优化模型转变成机会约束规划模型,再用内点法求解。提出了三种考虑电压安全裕度的优化方法,分析了它们各自特点和适用工况,制定了根据不同风电预测精度来灵活选用的综合方法。本文利用解析化梯度矩阵和海森矩阵的改进算法来求解无功优化模型,与以往采用差分近似梯度的算法相比大幅提升了计算效率,减少了一半以上的迭代次数和计算时间。最后在含风电场的IEEE-39节点系统和我国内陆某实际风场中验证了所提方法的有效性和优越性。     

氧化石墨烯/微胶囊混凝土抗硫酸盐侵蚀性能研究

为解决西北地区输变电工程对于混凝土材料耐久性和导电性的特殊需求,以硅酸钠和膨润土作为囊芯、乙基纤维素作为囊壁,物理法合成微胶囊。外掺氧化后石墨烯充当导电介质,制备混凝土复合材料标准试件。随后对试样进行硫酸盐浸泡和干湿循环试验,分析了硫酸盐侵蚀后混凝土的表观特征、质量损失率和力学性能。结果表明:微胶囊的加入显著提高了抗硫酸盐性和自愈性,含有乙基纤维素包封的胶囊混凝土表现出良好的抗硫酸盐性和自愈性。     

基于价格的产品质量损失建模与分析

产品价格既是制造销售商与用户双方利益平衡的反映,也是双方对产品性能、质量的综合认识,可以直接用于度量产品上市后给社会带来的损失.基于此观点,提出了一种分段线性质量损失模型(以下简称为价格模型).以某型号微电机的铁芯外径为例,深入探讨该模型中的重要参数对铁芯质量损失的影响,并通过与田口质量损失模型对比分析,得出价格模型比田口模型更加符合实际.该模型为产品的公差优化设计提供了条件,丰富了质量损失领域的内容.     

避免假重传使TCP更健壮的RR-CETEN算法

许多研究表明,在高并行度和不同链接速率的无线网和卫星网中都存在包的重排序．由于重排序将导致对网络拥塞过高的估计,它大大降低了网络的TCP性能．CETEN（Cumulative Explicit Transport Error Notification）虽然解决了出错丢包对网络拥塞估计偏差的问题,但由于没有考虑无线网络下包的重排序情况,同时也使LEAST（Loss Estimations AlgorithmS for TCP）算法的丢包估计值不准确,导致出错丢包率产生偏差．为此,通过在接收方增加显式的假重传通告方案,使发送方不仅能区分丢失（出错和拥塞）的包,还能处理重排序包,提高了LEAST算法的精确度,使TCP更加健壮．试验仿真结果表明这种方法的有效性．     

TCP带宽估计算法

在有线网络或者误比特率较低的环境中,分组丢失往往是由于网络拥塞造成的,因此传输控制协议（TCP）能够良好运行;然而当TCP运行在高误码环境中,并且在遭遇误码丢包时,TCP拥塞窗口依旧盲目减半,没有能够充分利用可用带宽,从而导致其性能大幅度下降．近年来,提出了不少对TCP拥塞控制机中带宽估计算法进行改进的方案,以用来改进TCP在随机丢包链路中的性能．文中首先分析了在TCP连接中发送端实现的带宽估计算法所面临的问题,然后重点分析了几种带宽估计算法的准确性及其性能,同时讨论了带宽估计算法的准确性对协议的公平性产生的影响．     

基于深度学习的高分六号影像水体自动提取

为了探究高分六号(GF-6)卫星多光谱相机(PMS)影像提取水体的潜力,分别构建全卷积神经网络(FCN-8s)、U-Net及U-Net优化(VGGUnet1、VGGUnet2)4种神经网络进行了水体提取研究.基于水体提取结果对比分析,确定优选模型为VGGUnet1;提出基于组合损失函数FD-water loss(focal-dice-water loss)的VGGUnet1网络模型,并与归一化差分水指数(norma-lized water index,NDWI)阈值法、最大似然分类法、支持向量机分类法等方法比较.结果表明:基于FD-water loss损失函数的VGGUnet1网络模型能有效提取水体目标,增强小面积水体识别能力,减少水体错分、漏分现象,提高水体提取效果.可见全卷积神经网络在GF-6遥感影像水体提取方面具有可行性,为后续该领域的进一步研究应用提供了参考.     

网络控制系统中迭代学习控制算法的鲁棒收敛性分析

针对网络控制系统中受输入扰动和初态干扰的非线性系统,提出了一种迭代学习控制算法,讨论了输出数据丢失情况下系统输出对期望轨迹的跟踪问题。采用一个概率已知的随机贝努利序列来描述网络控制系统中的数据丢失现象,即如果输出数据没有丢失,则利用跟踪误差来修正上一次迭代学习时的控制量,从而获得系统当前控制量;如果存在输出数据丢失现象,则系统当前控制量保持上一次迭代时的控制量不变。给出了保证算法收敛的充分条件。从理论上证明了系统满足给定的收敛条件时,在数据丢失网络环境下具有输入扰动、初态扰动的被控系统随迭代学习次数的增加,系统输出除初始点以外都能够收敛于期望轨迹。通过仿真算例进一步验证了所提方法的有效性。     

异构网络中的丢包区分和拥塞控制机制

现有异构网络传输控制协议不能准确估计网络状态,缺乏有效的丢包区分机制. 为此,提出一种基于效用估计的丢包区分算法,并将其应用于多媒体业务TCP 友好传输控制协议. 该算法将网络状态估计算法和差异化丢包区分算法相结合,根据分组到达时间间隔估计当前网络的可用带宽,计算效用参数并估计网络状态,自适应地选取合理的区分机制,以准确区分无线-有线异构网络中拥塞/无线丢失,提升多媒体传输控制协议性能. 实验部分比较了该算法与现有文献方法的仿真性能.     

熵平衡损失下的信度保费

通过引入具有非对称性的平衡损失函数, 给出在该损失函数下的信度保费和最优信度保费及信度因子的非参数估计, 并通过随机模拟验证了所给方法的可行性. 结果表明, 这种新的非对称损失函数比对称损失函数能更好地衡量风险, 更公平地索取保费.     

Acoustic emission detection of 316L stainless steel welded joints during intergranular corrosion

This study analyzes acoustic emission (AE) signals during the intergranular corrosion (IGC) process of 316L stainless steel welded joints under different welding currents in boiling nitric acid. IGC generates several AE signals with high AE activity. The AE technique could hardly distinguish IGC in stainless steel welded joints with different welding heat inputs. However, AE signals can effectively distinguish IGC characteristics in different corrosion stages. The IGC resistance of a heat-affected zone is lower than that of a weld zone. The initiation and rapid corrosion stages can be distinguished using AE results and microstructural analysis. Moreover, energy count rate and amplitude are considered to be ideal parameters for characterizing different IGC processes. Two types of signals are detected in the rapid corrosion stage. It can be concluded that grain boundary corrosion and grain separation are the AE sources of type 1 and type 2, respectively.