充放储一体站并网的多级阶梯电压控制分区方法

针对电动汽车充放储一体站并网带来的电压问题以及电压控制分区方法的不足,提出一种一体站并网的多级阶梯电压控制分区方法。在定义无功源控制的电气距离和评价分区质量的加权社团结构(community structure,CS)多目标模块度指标的基础上,多级阶梯电压控制分区方法分降维聚类、分裂凝聚、还原调整3级进行最优分区。在分区中结合电网运行状态,对一体站功能行为进行多场景优化,根据场景概率计算无功期望。算例采用 IEEE39节点系统对一体站并网进行电压控制分区,验证了方法的合理性和正定性,反映出一体站并网对分区带来的影响;同时采用 IEEE118节点系统进行电压控制分区,验证了方法应用在大系统中的合理性和高效性。     

基于变量代换内点法的加权最小绝对值抗差状态估计

传统内点法加权最小绝对值(WLAV)抗差状态估计能够抑制坏数据影响,提高状态估计精度,但该方法模型复杂,计算效率低,限制了其工程应用价值。文中提出一种基于变量代换内点法的电力系统WLAV估计方法,该方法通过添加中间变量,将非线性量测方程分解为两步线性方程和两步非线性变换,并建立两步线性方程的WLAV估计数学模型。与传统内点法WLAV抗差状态估计相比,该方法无须形成海森矩阵,可有效提高迭代方程中系数矩阵的稀疏度,并减小矩阵的阶数,有效提高WLAV状态估计的计算速度。基于美国电气与电子工程师学会(IEEE)标准系统、波兰电网和国内某省网的仿真结果验证了所述方法的有效性,具有良好的工程应用前景。     

一种双线性抗差状态估计方法

传统状态估计方法一般需要求解某个非线性非凸优化问题,并用基于梯度的方法予以求解,因而存在难以保证获得全局最优解、可能收敛困难等问题。文中基于国外学者提出的精确线性化量测方程构建了一种双线性抗差状态估计方法。该方法仅需求解一个线性加权最小绝对值估计问题(等价为线性规划问题)、一个非线性变换以及一个线性加权最小二乘估计问题(二次规划问题),从数学上可保证获得全局最优解,并不存在收敛性问题。最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于模块化多电平变换器的负序电流补偿系统研究

针对三相负载不平衡引起的负序电流,提出了基于模块化多电平变换器MMC(modular multilevel converter)进行补偿的方案,讨论了其工作特性,提出了相应的控制策略。首先,通过把三相不平衡负载等效为平衡负载的方法,推导出对补偿系统控制的基本要求,明确了补偿的基本原理;然后,分析了补偿系统输入功率特性,提出了MMC用于负序补偿时的等效模型,并分析了环流及电容电压的波动特性,指出三相电容电压之和必定存在二次谐波波动;引入正负序坐标系分离控制的控制策略;最后通过仿真和实验验证了文中提出的结论和控制策略。     

融合梯度和色度信息的分块均值漂移目标跟踪

针对在相似颜色干扰场景下传统均值漂移目标跟踪鲁棒性差的缺陷,提出Prewitt梯度和色度信息融合的分块均值漂移跟踪算法。首先,对跟踪框进行分块,并提取当前帧各子块特征;其次,利用Bhattacharyya距离计算参考目标区域与候选区域间各子块对应的相似程度,根据其相似程度分配各子块的权值,并通过融合规则对各子块相应特征进行融合构成新子块特征,在此基础上,将子块特征选择串接方式作为最终目标特征;最后,采用均值偏移原理迭代估计最终目标位置信息。实验结果表明,当场景中存在相似颜色干扰的情况下,相对于经典均值漂移算法,其准确度提高了84%左右。     

WSN中基于最佳指数的加权DV-Hop算法

DV-Hop算法是一种低成本、低定位精度的无需测距定位算法,在粗精度定位中应用广泛。为提高DV-Hop算法定位精度,从减小锚节点的平均每一跳距离误差和减小未知节点平均每一跳校正值误差两方面考虑。首先,用最佳指数值下的公式计算锚节点平均每一跳距离。然后,将未知节点的校正值加权处理,使所有的锚节点根据与未知节点距离的远近影响校正值的大小。MATLAB实验证明,改进的基于最佳指数值下的加权DV-Hop算法比DV-Hop算法、加权DV-Hop、最佳指数值下DV-Hop算法定位精度分别提高2%左右、1.65%左右、1.15%左右,同时不会增加网络硬件成本。     

改进自适应中值滤波的图像去噪

针对传统自适应中值滤波算法的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波算法,该算法引入了角度和相关性,第一,根据角度α的大小,判断当前像素点是否为可疑噪声点,再由其像素间的相关性判断此可疑噪声点是否为噪声点。第二,把排序得到的中值与窗口中所有像素点的均值加权得到新的灰度中值,再将噪声点用新的灰度中值替代,从而达到滤除噪声的效果。实验结果表明,该算法滤波,既能有效地平滑噪声,又能保存细节,效果远优于传统自适应中值滤波算法。     

基于循环相关的加权分数阶傅里叶变换信号旋转因子估计方法

加权分数阶傅里叶变换（WFRFT）信号具有很强的抗截获和抗调制方式识别能力,广泛应用于保密通信,WFRFT信号的旋转因子估计可为后续信号处理提供重要依据。通过分析WFRFT信号的特性,统计分析不同旋转因子归一化相关值的峰值及其位置,提出一种未知信号参数下WFRFT信号旋转因子的估计方法。为缩短估计时间,引入循环相关法实现WFRFT信号的快速旋转因子估计。仿真结果表明,基于循环相关的参数估计方法可有效地估计旋转因子,且有效缩短旋转因子估计时间,为WFRFT通信对抗提供重要的依据。     

改进自适应加权的局部立体匹配算法

针对Yoon经典自适应加权法在深度不连续处误匹配率较高、边缘细节不突出以及匹配窗口大小凭经验设计不通用等缺陷,提出了一种改进自适应加权的局部立体匹配算法.在经典自适应加权局部立体匹配算法的基础上用高斯分布权值替换了几何空间权值,增加了边缘权值突出深度不连续处的边缘细节,采用赢家通吃原则(Winner Take All,WTA)获取单像素点视差,在目标视图中逐点求取视差,最终获得稠密视差图.实验结果表明,该算法相比于经典自适应加权法,在非遮挡区域错误匹配百分比上下降6％,在深度不连续处的误匹配率降低了5％,边缘细节毛刺明显减少.     

基于压缩传感和加权主色的镜头边界检测算法

针对现有算法存在计算量大、对摄像机和物体运动 敏感等缺点,提出一种基于压缩传感(CS)和加权主色(WMC)的镜头边界检测(SBD)算法(CSWMC )。首先通过直方图特征得到粗略的镜头 边界集合;然后利用CS将该集合中的帧及其前后帧的高维特征投影到低维空间,采用调节余 弦相似度得到基 于夹角的第一判定指标;继而定义一种新的图像主色权值和基于该权值的类Bhattacharyya 相似度,得到基于颜色 相似度的第二判定指标;以两种判定指标的乘积作为最终判定指标,并设计一种朴素但有效 的策略进行SBD。 实验结果表明,与常用方法相比,所提算法具有更高的查全率和精确率,能够更加有效进行 SBD。