态势感知技术在新型电力系统运行中的应用

文中阐述了态势感知技术在新型电力系统中的应用。首先,介绍了新型电力系统的概念和技术特点,然后详细阐述了态势感知技术的定义、分类和原理,并探讨了态势感知技术在电力系统中的应用,包括状态感知、安全感知、故障诊断和预测分析,旨在为电力系统管理人员和研究者提供参考,促进态势感知技术在新型电力系统中的进一步应用和发展。     

面向鲁棒频谱感知的模糊K-means++算法

恶意用户通过向数据融合中心发送伪造的频谱感知数据,解决自身频谱资源短缺问题,但会极大地降低频谱感知系统的检测概率。为了解决此问题,提出了基于模糊K means++的数据融合算法。该算法首先引入模糊处理机制处理样本的数据特征值,以此来增加样本间的差异性;然后将模糊处理后的数据发送到融合中心,融合中心采用离群点挖掘的方法排除恶意用户,并对保留下来的用户进行融合,使样本向量具有鲁棒性;最后运用K means++算法对样本向量进行聚类。该算法利用轮盘法选择聚类中心,可有效抵御恶意用户的攻击,提高系统感知性能;无需知晓信号与噪声的分布等一些先验信息,也避免了繁杂的门限推导。从仿真结果可以看出,该算法对抵御恶意用户攻击具有突出的效果,有效提升了协同频谱感知系统的稳定性和鲁棒性。     

基于压缩感知的BOTDA性能增强方法

为了提高布里渊光时域分析系统(BOTDA)在长距离监测应用中的实时性,提出了一种基于压缩感知的布里渊光时域系统实时性增强方法。该方法包含稀疏表示、随机采样和信号重构三个部分。首先采用K-均值奇异值分解算法获得布里渊增益谱的稀疏表示,然后通过高斯随机采样和正交匹配追踪算法进行布里渊增益谱重构。为了验证所提方法的性能,仿真生成了不同信噪比水平的布里渊增益谱,搭建了45 km的布里渊光时域系统进行温度传感实验。仿真和实验结果表明:在累加平均次数为100时,所提算法将信噪比提升了6.37 dB,优于累加平均次数3000时的10.13 dB,对应测量时间减少了1/30;采用8 MHz步长数据重构布里渊增益谱,该方法的重构结果与4 MHz步长数据的相关系数为0.9992,对应扫频时间减少了一半。所提算法在保证测量精度的同时提升了测量实时性。     

面向植被边坡的地基SAR高相干点选择

基于高相干点进行相位分析,才能有效保证地基SAR（Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达）形变测量的准确性。在差分干涉测量领域中,广泛使用幅度离差法,可以有效地选择出岩石、建筑物等PS（Permanent Scatterer,永久散射体）点作为高相干点,但对于植被边坡,采用该方法选择出高相干点数量较少,不利于差分干涉处理。在星载SAR领域,普遍采用StaMPS方法解决植被边坡的高相干点选择问题。本文探索了StaMPS方法在地基SAR领域的适用性,提出采用非PS点来计算相干系数门限,并引入DS（Distributed Scatterer,分布式散射体）选择技术,进一步提高了高相干点的数量。对一处植被边坡的实验结果表明,相比于幅度离差法和StaMPS方法,改进方法在提高高相干点数量的同时,有效保证了其相位质量。      

分布式能源的制约因素与对策分析

阐述分布式能源的特点,发展中的问题,对策措施,与智能电网、信息技术、控制技术的融合应用。分布式能源项目只有与公共电网并网运行,才能提升其经济性和可靠性。     

基于停放车辆路边单元环境感知的车联网资源高效分配

为减少路边单元（RSU）部署,同时满足移动车辆用户对处理时延敏感和计算密集任务的需求,提出了基于停放车辆环境感知的资源分配算法。选择路边停放的车辆替代RSU为车辆用户提供服务,将停放时间作为选择停放车辆路边单元（PCRSU）的决策要素,分别在内容缓存和分发2个方面设计了减小需求响应时延的机制。在内容缓存方面,PCRSU通过感知用户历史搜索数据与兴趣点区域类型两类要素对用户进行个性化的内容推荐。在内容分发方面,PCRSU通过感知车辆用户的数据传输需求,对带宽进行高效分配。实验证明,与已有方法相比,所提算法能更合理地选择PCRSU,有效降低系统的需求响应时延,在保证网络覆盖的同时提升系统稳定性,并且能为车辆用户提供更加准确的服务内容。     

基于语义融合的域内相似性分组行人重识别

无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度（m AP）和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。     

隐私保护的群体感知数据交易算法

为解决群体感知数据交易模式下参与者数据隐私泄露的问题,提出了一种隐私保护的群体感知数据交易算法。首先,为实现对参与者的隐私保护,设计了基于差分隐私的聚合方案,参与者不再需要上传原始数据,而是按照任务需求对收集的数据进行分析和计算,将任务结果按照平台分配的隐私预算添加噪声后发送给平台;其次,为确保参与者的可信性,构建了参与者的信誉模型;最后,为激励消费者和参与者参与交易,在考虑消费者对结果偏差的容忍约束和参与者的隐私泄露补偿的基础上构建了交易优化模型以优化平台的收益,并给出了基于遗传算法的收益优化算法（POA）来求解该模型。仿真结果表明,POA不仅保护了参与者的隐私,而且在平台的收益方面相比于VENUS和DPDT分别提高了29.27%和20.45%。