马尔科夫决策过程下含可再生能源的实时电价策略

运用马尔科夫决策过程表示用户调度各种类型家电和可再生能源发电量的不确定性,提出了一种新的用户福利最大化模型。为平衡用户用电效用（表示用户使用购买到的电力之后的满意程度）和支付成本之间的关系,引入权重因子作为未知变量。运用改进的模拟退火算法求解该模型并得到最优权重值。最后,仿真结果验证了模型的合理性和算法的可行性,可以指导用户进行能源优化配置和家电用电调度,以达到用户侧总体利益最大化的目标。     

一种加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法

为研究多带信号的时域采样点盲重建该多带信号,将信号在适当大的包含其所有频带的频率区间上离散,信号频域重建归结为稀疏信号恢复问题。基于压缩感知恢复所需采样点少且其恢复稀疏信号要求观测矩阵的限制等距常数足够小,提出了一种改善观测矩阵的条件数,从而改善其限制等距常数的加权方法,以及相应的加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法,该方法对一般的稀疏信号恢复也适用。模拟中,对适当大的频率区间,取满足重建误差范围的适当小的离散间隔。模拟结果验证了对盲多带信号重建和一般的稀疏信号的恢复,提出的方法比直接用正交匹配追踪算法在相同条件下有更高的有效重建率。     

网络入侵中的模糊区域判断算法

针对当前网络入侵中模糊区域判断算法未考虑算法的自适应及容错性, 判断效率和稳定性均较差的问题, 提出一种基于多层逻辑结构 的网络入侵中模糊区域判断算法. 首先采用基于多层逻辑结构的模糊区域判断算法, 以自适应和容错性作为约束条件, 通过求取算法不同层反馈解, 得到网络入侵中的模糊区域判断结果; 然后基于判断结果, 采用警报合成算法将较多雷同警报合成为一条警报, 以防止形成警报洪流, 获取最佳模糊区域判断结果. 实验结果表明, 该算法的检测率和误报率总平均值分别为9313%和097%, 平均时间为10.13 s, 表明该算法具有显著的网络入侵模糊区域判断优越性.     

Pythagorean犹豫模糊熵及其多属性群决策方法

针对模糊信息下的群决策问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的多属性群决策方法;给出了Pythagorean犹豫模糊熵的公理化定义及计算公式;为克服传统Pythagorean犹豫模糊集规范化方法导致原始决策信息流失的不足,完善了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的最小公倍数扩充方法,方法能有效地保持原始决策信息;又以Pythagorean犹豫模糊熵作为决策信息差异程度的度量,给出属性权重完全未知或部分已知情况下权重的确定方法,并定义了基于最小公倍数的Pythagorean犹豫模糊距离测度和Pythagorean犹豫模糊熵测度;构造了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的TOPSIS方法,并通过精准扶贫补贴项目案例说明了方法的可行性和有效性.     

断层滑移扰动下不同辐射区岩体响应特征

为了研究不同应力波辐射区岩体稳定性,引入Haskell有限震源模型,采用修正Yoffe函数计算特定震动矩下断层滑移速度曲线,构建了等效断层滑移型震源,进而利用数值仿真手段,对P波、S波辐射区在断层滑移作用下岩体响应特征进行模拟。结果表明,断层滑移的时间效应对P波、S波辐射区的质点震动强度影响较大。在超过距离震源中心1倍处,质点在S波辐射区的质点峰值速度V_ppv(peak particle velocity)值要明显高于P波辐射区的PPV值,但位移量及获得的应变能则相对较小。     

基于局部非线性地理加权回归模型的地表温度降尺度算法研究

地表温度(land surface temperature, LST)是反映地表状况的一个重要参数,能对地表-大气相互作用过程进行描述。由于受到卫星热红外传感器成像条件的制约,获取的卫星热红外遥感图像存在时间分辨率、空间分辨率难以兼顾的问题,导致反演的LST数据难以得到深入应用。采用LST降尺度算法可以解决此矛盾,获得高时空分辨率的地表温度数据。目前LST降尺度模型逐步由全局模型转向局部模型,但局部降尺度模型忽略了非线性关系。针对此问题,提出基于局部非线性地理加权回归(non-linear geographically weighted regression, NL-GWR)的地表温度降尺度算法。选择合适的研究区域,并分别选取归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、归一化差异建筑指数(normalized difference build-up index, NDBI)以及数字高程模型(digital elevation model, DEM)作为辅助参数进行LST降尺度,将中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)地表温度空间分辨率从1 000 m提升到100 m,并将基于地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)与NL-GWR模型的降尺度结果进行对比分析。实验结果表明,考虑非线性关系的NL-GWR模型要优于GWR线性模型,能够获得较低的均方根误差(1.96 ℃)和平均绝对误差(1.63 ℃)。     

无源物联网综述——从感知､通信与管理的视角

物联网是连接物理世界与数字世界的纽带,是泛在感知与计算关键使能技术。物联网的大规模部署受到了传感器能耗、部署及维护成本的限制。因此,如何突破上述约束的桎梏成为了学术界和工业界共同关注的问题。反向散射通信技术因其使得传感器不需要装配电池而是从周围环境的无线信号中捕获能量用于计算和通信,成为了解决问题的突破口,推动了无源物联网的出现。针对无源物联网近几年的发展进行总结,以反向散射系统为切入点,讨论了利用无源物联网对环境和物品感知的应用场景和感知方法,归纳了无源物联网络中节点组网的接入方式以及接入协议设计,介绍了传感器的监测管理种类与方法。针对现有无源物联网的特点,预测了未来的发展趋势以及面临的挑战。     

基于LPWAN偏远低效气井数据传输方案设计

在国际低油价的背景下,经济高效地实现油气生产数字化转型和智能化发展,提高生产效率是油气企业持续发展的重要战略。天然气井生产数据的采集传输是实现生产预警、动态分析及降低人员劳动强度的有效手段,传统天然气井数据采集传输方案存在成本高、建设周期长及设备功耗高等问题,不适宜在偏远低效天然气井部署。通过对低功耗广域网（LPWAN）技术进行研究,总结技术优势,并结合偏远低效天然气井生产特点、环境配套及信息化需求,形成了具有针对性、经济可靠的、基于LoRa和NB-IoT异构组网的数据传输方案。方案采用传感器采集气井生产数据并通过LoRa技术传输至采集传输模块,经过解析后通过NB-IoT技术传输至云服务器,调控中心通过访问云服务器方式实现远程监控。根据本文方案对气井进行测试分析,结果表明,该方案设计高效率、低成本、低功耗地实现偏远低效天然气井数据采集传输,对传统信息化建设方案提供了有效补充。     

湄公河下游洪灾淹没面积多源遥感时序监测分析

利用MODIS、FY3A MERSI、HJ1A/B CCD、Landsat TM等4种遥感数据,在评估获取的最优监测算法基础上监测湄公河下游地区2011年洪灾淹没面积时序变化,并结合MODIS土地覆盖类型产品对3种重要地物类型进行受灾区域分析.结果表明:在湄公河地区,采用HJ1A/B CCD、FY3A MERSI数据监测洪灾淹没面积时建议优选NDWI算法;用Landsat TM、MODIS数据时优选NDVI算法.监测结果显示,2011年10月湄公河下游柬埔寨和三角洲地区洪灾灾情较重,最大淹没面积是正常水体面积的6.5倍.洞里萨河流域是重灾区,其河道扩宽约40倍.大量水体在洪灾初期汇流入洞里萨湖,洞里萨湖在洪灾初期起到蓄洪作用.利用多源遥感卫星数据监测洪灾变化,可获取更详尽的信息,提高洪灾监测效率.     

基于Kingview的热网远程智能监控策略研究

针对集中供热系统中热网的耦合性、非线性、滞后性等控制难点,结合节能环保的理念,为换热站设计了基于Kingview的热网远程监控系统.依托Kingview和现场PLC联合开发高级控制策略,实现远程监控中心对小区供暖系统温度、压力、流量、阀门开度参数的现场采集和实时调节,提升了供暖系统的控制精度与供暖效果.采用fuzzy-PID控制、温度补偿控制、热负荷预算、无线远传等关键技术,实现了热力水利工况的良好运行.构建优化目标函数及非线性规划算法,得出一次热网参数的最优运行解,提升能源利用率与系统稳定性.经过一年运行表明,该设计增强了热网控制系统的智能化程度,提高了能源利用率,对集中供热系统质量与并调具有实际指导意义.