基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.     

基于对象相关性的全监督和直推式排序算法

在信息检索和机器学习领域,大部分排序学习方法假设查询中的各个对象均满足独立同分布.虽然该假设简化了排序问题,却未能利用目标对象之间隐藏的相关性信息.在全监督排序和直推式排序2个问题中分别提出了新的方法,充分地利用了对象间的关系.在全监督排序问题中,将对象相关性映射为RBF Kernel,作为约束项加入优化目标,使得优化过程中越相似的对象打分越接近,即全局一致性思想.在直推式排序问题中,利用对象相关性将每个查询映射为图结构,设计了新的基于图结构的查询相似度度量,使得优化过程中越相似的查询,该查询内的对象对预测查询的影响越大.实验结果表明,加入对象之间的相关性提升了全监督排序算法和直推式排序算法的性能.     

基于综合功率介数的主动配电网脆弱性分析

考虑到主动配电网在智能电网发展中的重要性以及在潮流分布与运行方式上的复杂性,进行了符合主动配电网运行实际的脆弱性分析。将主动配电网视为有向网络,将系统潮流分布方向作为网络邻接矩阵的方向矢量,从而得到考虑方向性的网络介数指标,以衡量各节点在网络连通性中的重要性。考虑发电机-负荷因素,分析功率在支路间的分布情况,提出功率因数指标,以评定各节点在功率传输中的作用。使用熵值法确定各指标权重,提出综合功率介数的概念,并对主动配电网的脆弱环节进行识别。以年为时间尺度,对网络脆弱性的年变化趋势进行研究,发现了较强的季节特性。使用添加了分布式电源与电池储能系统的IEEE 33节点系统,计算了网络在受到按脆弱性识别结果进行攻击时的失负荷率,验证了所提方法的正确性。     

智能电网中的主动立体防御体系应用场景研究

智能电网是“电力流、信息流、业务流”的融合和统一。随着智能电网建设的不断深入,面临的挑战越来越严峻．特别是面临的安全问题。主动立体防御体系是解决安全问题的重要手段之一,对该防御体系应用场景进行深入的研究,将有助于更好地理解并利用该防御体系从而提高智能电网的安全系数。     

电力软交换系统及其安全性研究

电力行政和调度电路交换网向软交换系统演进是必然趋势。软交换是承载于IP分组网上的数据通信系统,可同时传输数据、语音和视频等信息。但同时软交换由于其开放、复杂等特点,无论在网络硬件开发、协议设计还是应用软件开发上,都面临着各种各样的安全威胁。在分析电力软交换系统安全威胁的基础上。从业务安全、信息安全、设备安全和网络安全等多方面提出安全方案,保证电网稳定运行。     

大集中条件下电网系统管理机制的研究

随着数据集中化的趋势使得电网公司面临着海量数据的数据存储及分析问题,越来越多的人在使用电力通讯设备,这也给相关工作人员带来了管理上的挑战,因此电网系统管理机制的研究就变得尤为重要。本文从广东电网有限责任公司各类业务现状及相应应用信息系统现状出发,研究大集中条件下各类业务数据的特点及其不同管理要求,制定合理的大集中条件下的业务数据体系层次及业务数据管理模式,最后通过在实际当中予以实施,表明该机制对电网系统的管理起到一定程度的改善效果。     

电网企业信息系统运行方式模型研究

随着电网信息化建设进程的推进,电网企业运维的信息系统和相应的信息化设备数量增长迅速,对应的IT系统运维任务异常繁重。一旦信息系统和信息设备出现故障,排查故障的难度非常大,由此造成的社会影响和经济损失不可估量。文章提出电网企业信息系统运行方式模型,提前控制系统作业风险,提升故障修复效率,最大限度降低运维故障带来的损失。该模型提出了大型信息系统运行方式的梳理流程,给出了模型的实现工具和方式,以电网企业的安全生产管理信息系统为例验证了模型的可用性。     

基于LoRa无线技术的台区配用电电能物联网监测系统研究

为提高台区配用电监控过程的抗干扰能力，提出新的基于LoRa无线技术的台区配用电电能物联网监测系统。在LoRa数据采集网络架构的支持下，设置多源传感器采集台区配用电各项数据，设计WAKE的高低电平切换模块，并控制其工作状态，通过MODE的高低电平控制切换通信模块的工作模式，获得台区配用电数据后利用jzy3d大数据可视化类库实现物联网监测。在外在因素的干扰下，系统的监控数据完整性较好，RSSI值在-50 dBm以内，系统抗干扰性能得到明显提升。