基于音素聚类的多语言声学建模方法

首先提出以音素合并后模型自身似然度下降为距离依据,通过聚类生成多语言通用音素的声学建模方法.在此基础上,比较聚类时增加两种约束条件(同一语种内音素不聚类、不同IPA族的音素不聚类)对性能的影响.同时,对通用音素集的规模对识别性能的影响做了一定探索.最后的实验给出建立中英文双语混合模型在关键词检测系统上的结果,比较4种聚类方法在不同通用音素个数情况下的性能优劣.结果显示,使用本文方法进行一定程度的音素合并,性能比不作聚类直接混合建模有明显提升.适当增加音素聚类的约束,有助于进一步提高性能.     

基于多模型融合的人名翻译系统

该文提出了一种基于加权有限状态转化器(WFST)的多模型融合人名翻译框架。该框架以两个基于字符的转换模型和两个基于发音的转换模型为核心,通过加权有限状态转换器将多模型进行融合实现对人名的翻译。与单个模型相比,该文提出的方法的优势在于通过从各种信息源得到的数据价值的最大化。实验结果表明,基于多模型融合方法的人名翻译的错误率比单一模型的人名翻译的错误率降低了7.14%。     

基于智能软开关优化配置的配电网柔性互联策略

目前的储能建模研究大都关注其电磁仿真模型,难以用于大规模储能接入对系统稳定性的影响研究。该文提出了集中式储能电站的机电暂态建模方法,在电力系统分析综合程序PSASP的用户自定义（UD）模块中搭建了考虑限幅和附加功率控制的储能机电暂态仿真模型。在此基础上,提出了储能电站的自适应附加功率控制方法,并搭建了相应控制模块。不同工况下的仿真结果证明,所提模型能够准确模拟储能对电力系统的暂态支撑,所提自适应附加功率控制方案进一步提升了储能电站对系统的暂态支撑能力。     

立式水电机组轴线智能调整系统研发及应用

目前国内外立式水轮发电机组轴线调整均采用等相位定点盘车、人工架表测量、人工计算调整的方式,不仅盘车周期长、人工测量和计算工作量大,而且因定点盘车测点数少、调整方案主观性强,导致计算和调整精度不高,工作效率普遍较低。本文提出了一种适用于立式水轮发电机组的轴线智能调整系统,采用连续盘车轴线调整工艺,实现了盘车数据的自动采集、无线通信、自动计算分析,并自动给出轴线调整方案。该系统已在葛洲坝电站成功应用,可大幅提升机组轴线调整工艺的智能化水平。     

考虑频率稳定性的新能源电力系统惯量水平多区间评价方法

随着大量新能源机组取代同步发电机接入电网,系统惯量水平的下降将威胁系统频率稳定,但基于频率稳定评价系统实际惯量水平与充裕度的方法仍相对较少。本文通过量化分析惯量与频率动态响应的关系,提出一种新能源电力系统的惯量分区评价方法。首先,基于新能源电力系统频率响应模型求解,并借助提出的惯量灵敏度指标分析惯量对相关频率安全指标的影响。然后,依据频率稳定约束与综合惯量灵敏度指标确定区间边界,构建惯量危险区、惯量敏感区和惯量饱和区三类惯量水平区间,并分析潜在最大扰动功率及调频能力对区间边界的影响。进而,提出惯量安全性系数与充裕度系数评价系统当前惯量的水平高低。最后,在DIgSILENT中建立IEEE10机39节点标准系统,仿真验证了所提系统惯量分区评价方法的有效性与可行性。     

基于石墨烯/硅微米孔阵列异质结的高性能近红外光探测器

本文报道了一种由石墨烯和硅微米孔阵列构筑的异质结探测器,具备高性能近红外光探测能力。通过光刻和反应离子刻蚀技术制备的硅微米孔阵列具有整齐光滑的表面,保证了较低的表面载流子复合速率。同时,孔阵列结构能有效地抑制入射光的反射,增加了有效光照面积,提高了石墨烯/硅异质结的吸收效率,从而提高了器件的光响应度。器件在±3 V偏压下表现出明显的电流整流特性,整流比为4.30×105,在功率密度为4.25 mW/cm2的810 nm入射光照射下器件的开关比达到了9.20×105。在入射光强为118.00 μW/cm2的810 nm光照下,光探测器的电流响应度可达到679.70 mA/W,探测率为3.40×1012 Jones;入射光强为7.00 μW/cm2电压响应度为1.79×106 V/W。更重要的是,该器件具有20.00/21.30 μs的升/降响应速度。相比于商业化硅光电二极管,石墨烯/硅微米孔阵列光电探测器结构简单、制备工艺简便,有望大幅降低制备成本。研究结果显示了石墨烯/硅微米孔阵列异质结探测器在未来低成本、稳定和高效近红外光探测应用方面的巨大潜力。     

基于多智能体系统的分布式风储协同频率控制策略

随着风电渗透率逐渐提高,缺少传统调频资源的电网将面临频率安全稳定问题。因此提出一种基于多智能体系统的分布式风储协同频率控制策略。首先,各智能体利用平均一致性算法实现全局信息精确分享。然后,根据获得的全局信息,利用分布式经济性算法确定各台风电机组的最优减载率。当电网发生频率扰动时,各智能体通过分布式方法整定控制参数,控制相应风储设备协助同步发电机组参与惯量响应和一次调频。最后,通过仿真验证了所提控制策略的有效性。结果表明,所提控制策略能够保证电网频率满足动态响应指标。     

基于状态空间模型与PEM迭代算法的电力系统惯量辨识

惯量是保障电力系统频率安全稳定的重要参数之一,因此需对其进行精确的在线测量。针对当前采用的系统辨识方法测量精度不高的问题,研究系统辨识中算法模型的选择对测量结果的影响。首先,分析比较现有的传递函数模型、自回归滑动平均模型以及子空间辨识模型进行惯量辨识的测量原理。其次,从惯量响应初期阶段数据匹配的角度,提出基于PEM迭代算法的状态空间估计模型。最后,搭建10机39节点电力仿真系统,验证了所提辨识模型的正确性。并在不同功率扰动程度以及不同采样时间窗口下,分析4种辨识模型的适用性,为确定系统最优辨识模型提供参考依据。     

高纯ZnAl_2O_4纳米颗粒的制备及其微结构分析

将机械力化学与超声波化学相结合制备出高纯度、结晶性良好的尖晶石型ZnAl_2O_4纳米颗粒。分析了样品的表面形貌、晶体结构及微观结构。研究结果表明:当焙烧温度为600~900℃时,ZnO与γ-Al_2O_3固相反应制备出高纯度、结晶性良好的尖晶石型ZnAl_2O_4纳米颗粒。随着焙烧温度的升高,材料的致密度增大,结晶度提高,平均孔径依次增大,比表面积明显下降,孔隙率降低。     

基于GMM-UBM和GLDS-SVM的英文发音错误检测方法

将语种和说话人识别的方法应用到英语发音错误检测系统, 提出一种基于广义线性区分序列支持向量机 (Generalized linear discriminant sequence based SVM, GLDS-SVM)的发音错误检测方法. 主要创新点为: 1)提出一种基于状态拼接的特征规整方案, 增强SVM对发音特征的建模能力; 2)提出一种基于多模型融合的模型训练策略, 该策略可以更加充分地利用训练数据, 并在一定程度上解决了由于真实发音错误数据缺乏造成的正负样本不均衡的问题; 3)将GLDS-SVM与基于通用背景模型GMM (Universal background models based GMM, GMM-UBM)的方法进行融合, 以进一步提高发音检错性能. GLDS-SVM和GMM-UBM的融合系统在仿真测试集和真实测试集上的等错误率 (Equal error rate, EER)分别达到9.92%和16.35%. 同时, GLDS-SVM在模型占用空间和运算速度方面均比传统径向基函数 (Radial basic function, RBF)核方法具有明显优势.