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科学技术与工程
科学技术与工程

明廷华

旬刊

1671-1815

ste@periodicals.net.cn

010-62103284

100081

北京市海淀区学院南路86号

科学技术与工程/Journal Science Technology and Engineering北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊向社会介绍科技界、工程界进展情况和为科学家、工程技术专家开展学术交流服务的一份学术性、知识性和动态性杂志。主要内容包括科学技术发展前景和重大建设工程进展情况，科学技术与工程方面的新成果、新知识、科技界和工程界的热点问题等。适合科技工作者、工程技术专家、领导同志、管理干部和图书资料馆（室）订阅。
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    含大规模分布式光伏接入电网的无功电压控制降损方法研究

    李洋王彦卿杨博白广...
    4983-4989页
    查看更多>>摘要：大规模分布式光伏(distributed photovoltaic,DP)接入电网后,电网电压易出现大幅度波动,导致电网损失问题越来越突出.当前已有的电网降损方法没有考虑光伏发电自身的无功调节能力,应用效果不理想.为此,设计一种含大规模DP接入电网的无功电压控制降损方法.通过建立目标函数,设定约束条件,采用敏感性分析方法分析电压稳定性,将敏感度较高的值作为无功补偿位置,并对当前负荷进行预测,确定最佳的补偿容量,实现电网降损.试验结果表明:所提方法降损后较降损前基准电压更趋于1 pu,更为稳定,所提方法能够针对光伏控制接入分布特性,有效控制无功功率变化情况,相对于其他方法,无功功率波动较小,表现出较好的降损效果.

    无功电压控制分布式光伏电网降损目标函数无功补偿

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    多功能并网逆变器的预测-等效滑模控制策略

    陈磊王聪董增波王涛...
    4990-4997页
    查看更多>>摘要：为满足分布式发电系统中新能源消纳和电能质量治理的需求,对多功能并网逆变器(multifunctional grid-tied inverter,MTGTI)兼具电能质量治理功能的关键技术进行研究,针对传统控制方案中补偿电流检测方法精度不高、控制跟踪效果较差的问题,提出一种基于改进型滑模的整体控制方案.首先,将平均值算法引入基于FBD(Fryze-Buchholz-Depenbrock)功率理论的谐波及无功检测方法,提高了补偿电流检测的精度及响应速度,从而提升指令电流的准确度.然后,在滑模控制(sliding mode control,SMC)的基础上结合模型预测控制(mode predictive control,MPC),提出预测-等效滑模控制策略,进一步提高了多功能并网逆变器对复杂指令电流的高精度快速跟踪的控制性能.最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台,在并网、负载不平衡、负载突变等不同状态下,验证所提整体控制方案的可行性及有效性.

    多功能并网逆变器(MTGTI)电能质量治理谐波检测FBD功率理论滑模控制

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    基于滑模变结构的风电机组一次调频算法研究

    李继超贾梦欣陈超波张彬彬...
    4998-5005页
    查看更多>>摘要：针对并网风电场中,经典一次调频控制方法存在抗干扰能力弱、机组易脱网的问题,提出一种基于滑模变结构的风电机组一次调频控制算法.首先,在永磁同步风电机组工作原理的基础上,建立含有大电网的风电机组模型.其次,为了解决传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制下抗干扰能力弱的问题、引入经典滑模变结构控制器.然后,针对经典滑模变结构控制器导致执行机构存在抖振较多的缺点,提出一种基于sigmoid函数趋近率的滑模变结构一次调频控制算法.最后,通过MATLAB/Simulink对风电机组一次调频进行建模仿真,并与经典控制算法相比,验证了所提算法的可行性,在风速波动和电网故障的环境下,滑模变结构一次调频控制算法更具有效性.

    风电机组永磁同步发电机(PMSM)一次调频滑模变结构控制器

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    针对隐性故障的新型电力系统连锁故障模型

    孙玉峰崔双喜郑子杰
    5006-5013页
    查看更多>>摘要：鉴于目前对电力系统连锁故障的研究大多是基于传统电力系统,且忽略了导致连锁故障重要因素之一的隐性故障.基于此,针对电网隐性故障,利用随机潮流(stochastic load flow,SLF)和元胞自动机算法(cellular automata,CA)结合构建一种针对隐性故障的新型电力系统连锁故障模型.首先,利用SLF引入风电和光伏机组,构造新型电力系统,同时计算出系统内各个线路的有功初始潮流.然后,使用CA算法简化系统的拓扑结构,结合潮流越限隐性故障概率模型判断元胞状态,以元胞及其邻居的状态进行故障传递从而模拟连锁故障.最后,以改进的IEEE39节点系统为算例验证了模型的有效性.该模型能为新型电力系统连锁故障模型以及隐性故障的研究提供新的参考.

    新型电力系统连锁故障隐性故障随机潮流元胞自动机

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    考虑综合经济性的风光配电网储能优化配置

    闫群民李召马永翔张芮华...
    5014-5022页
    查看更多>>摘要：在配电网中配置储能系统可以有效缓解风光接入对配电网产生的影响,提升对风光的消纳能力、减少电压偏差等,而储能接入的位置和容量不同会对配电网产生不同的影响.首先分析储能建设过程中的主要费用,考虑基于分时电价下的网损成本和峰谷差收益,以年综合成本、配电网的日节点电压偏差和最小为目标,建立配电网储能选址定容模型,采用改进多目标遗传二代算法(improved multi-objective nondominated sorting genetic Ⅱ algorithm,INSGA-Ⅱ)对模型进行求解,利用改进理想点决策法(improved ideal point based decision,IIPBD)来选取最优配置方案,最后在IEEE-33节点模型中对方案进行验证.仿真结果表明:使用INSGA-Ⅱ算法进行求解时最终决策出的储能配置方案实现了成本最小,并且显著提升了电压的稳定性,验证了改进后算法的优良性和所提出的储能优化配置方案的有效性.

    配电网储能系统分时电价改进多目标遗传二代算法(INSGA-Ⅱ)改进理想点决策法(IIPBD)

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    基于PSO-SVM的Φ-OTDR系统模式识别研究

    朱宗玖王宁
    5023-5029页
    查看更多>>摘要：针对相位敏感光时域反射仪(phase sensitive optical time domain reflectometer,Φ-OTDR)系统中误报率高的问题,提出一种多域特征提取与粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)相结合的模式识别算法.首先,对原始信号进行差分处理后提取时域特征,并利用小波包分解方法,通过验证不同分解层数下的事件分类准确率,设定最优分解层数为6层,提取差分信号的能量特征.然后以SVM分类器为基础,利用PSO算法优化SVM分类器参数,提高光纤振动信号识别准确率.最后利用Φ-OTDR事件数据集进行验证,实验结果表明,该模式识别算法达到了95.6％的振动事件分类准确率.

    相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)小波包分解粒子群算法(PSO)支持向量机(SVM)模式识别

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    基于射线追踪的微蜂窝环境内组合位置无线信号特性研究

    伍兆榔林俊杉王海波
    5030-5036页
    查看更多>>摘要：为了提高频谱利用率及减少传播过程的能量衰减,建立高效的信号传播模型来预测传播路径和接收处信号强度有着重要意义.针对微蜂窝环境,提出入射及反弹射线法建立二维射线追踪模型,并基于此分析该环境下不同发射-接收机组合的信号传播特性.结果表明:不同组合的距离和微蜂窝环境共同影响信号传播路径数量.距离接近并且拥有较好的反射环境的组合的传播路径数量更多,信号损失更少.研究成果能够为微蜂窝环境下的网络规划建设提供指导.

    射线跟踪模型信号特性分析微蜂窝环境信号传播路径

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    基于机器学习与视觉的四足机器人步态精确监测方法

    秦鹏举蒋周翔苏瑞宋鹏成...
    5037-5043页
    查看更多>>摘要：为保证四足机器人在复杂地形中能准确行进,对其步态实时监测方法进行了研究,提出一种基于机器学习和双目视觉的步态精确监测方法.为降低视觉残影误差,从已知步态轨迹"动中取静"确定对足端的最佳观测点位.为补偿视觉系统误差所致足端位姿测量误差,提出一种基于深度神经网络的足端位姿精确预测方法.仿真结果表明:所设计神经网络有99.68％的概率能达到0.025 mm足端位置预测精度,可满足实时、高精度监测要求.可见所提方法将机器学习的泛化能力与视觉系统复杂误差来源相结合,使视觉方法实现了高精度测量,为足式机器人步态实时精确监测提供了新思路,进而为其足端精确定位及步态周期性保持提供了有益的方法参考.

    四足机器人机器视觉机器学习步态监测位姿预测

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    采用迁移学习的表面肌电信号手势识别方法

    胡学政陶庆赵暮超刘景轩...
    5044-5050页
    查看更多>>摘要：为解决采用表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)进行手势识别时电极贴片位移、受试者动作变化等复杂情况下分类识别准确率下降这一问题,提出一种基于表面肌电信号与迁移学习的手势分类模型.首先对4通道表面肌电信号进行活动段提取与降噪处理,然后提取活动段信号的4种时域特征与2种频域特征.采用流形嵌入分布对齐(manifold em-bedded distribution alignment,MEDA)方法将源领域和目标领域的特征矩阵嵌入到格拉斯曼流形中进行流形特征学习,减小两域之间的数据差异,消除特征退化;同时根据自适应因子执行动态分布对齐,动态调整数据不同分布差异下边缘分布和条件分布的相对重要性.对多名受试者开展实验以验证所提方法的合理性,实验结果表明:所提方法与决策树(decision tree,DT)、支持向量机(support vector machine,SVM)、k临近(k-nearest neighbor,KNN)3种传统机器学习方法相比,识别准确率分别提高了13％、21％、9％.与未执行流形学习与动态分布对齐的联合分布适配(joint distribution adaptation,JDA)迁移学习方法相比,识别准确率提高了52％,达到93％,证明所提方法对于复杂情况下的手势分类具有优良的效果.

    表面肌电信号迁移学习活动段提取流形嵌入分布对齐手势识别

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    基于姿态估计和Transformer模型的遮挡行人重识别

    陈禹刘慧梁东升张雷...
    5051-5058页
    查看更多>>摘要：行人重识别(re-identification,ReID)是利用人工智能解决边防检查、人员追踪等公共安全应用问题的技术,具有从跨设备采集的图像中识别某一特定行人的能力.但是在人员追踪等问题中,往往会出现行人刻意遮挡、复杂场景环境遮挡等因素,大大提高了行人重识别的难度.针对行人重识别遮挡问题,基于ResNet50网络,结合姿态估计和Transformer模型,提出了一种改进的行人重识别网络PT-Net,以提高遮挡条件下的行人重识别能力.该方法首先利用现有的姿态估计方法对输入图像进行关键点检测,并将关键点信息与行人特征图像结合起来生成一个基于姿态的行人特征表示;然后利用Transformer模型对基于姿态的行人特征表示编码,用来实现特征对齐和特征融合.基于国际公开的数据集Occluded-Duke开展实验验证.结果表明:PT-Net方法相对于基线模型,其均值平均精度(mAP)和相似度排序Rank-1指标分别提高了1.3、1.5个百分点,验证了该方法的有效性和优越性.

    行人重识别(ReID)姿态估计Transformer模型遮挡关键点检测

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