随着面向高比例可再生能源新型电力系统的转型,系统运行特性日趋复杂。暂态功角稳定(transientangle stability,TAS)与暂态电压稳定(transient voltage stability,TVS)问题相互耦合且频发,为系统安全稳定评估带来严峻挑战。研究首先采...
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随着面向高比例可再生能源新型电力系统的转型,系统运行特性日趋复杂。暂态功角稳定(transientangle stability,TAS)与暂态电压稳定(transient voltage stability,TVS)问题相互耦合且频发,为系统安全稳定评估带来严峻挑战。研究首先采用变步长二分法通过调用PSASP从时间维度上构建了暂态电压与暂态功角的稳定边界。研究了不同故障位置、感应电动机占比、负荷率对稳定边界的影响并依托边界确定主导失稳模式。其次提出一种基于注意力机制与一维卷积神经网络融合的电力系统功角稳定及电压稳定裕度评估的新方法。该方法直接面向测量数据,将节点稳态与暂态运行的电压幅值、有功功率、无功功率数据作为输入特征,节省了数据处理时间。通过一维卷积神经网络构建输入特征与极限切除时间的映射,利用注意力机制进一步提高了模型预测效果。通过新英格兰IEEE39节点系统进行分析验证,结果表明该方法可以实现暂态安全裕度的快速评估且具有较高的预测精度。
移动应用是近10年来兴起的新型计算模式,深刻地影响人民的生活方式.移动应用主要以图形用户界面(graphical user interface, GUI)方式交互,而对其进行人工测试需要消耗大量人力和物力.为此,研究者提出针对移动应用GUI的测试自动生成技...
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移动应用是近10年来兴起的新型计算模式,深刻地影响人民的生活方式.移动应用主要以图形用户界面(graphical user interface, GUI)方式交互,而对其进行人工测试需要消耗大量人力和物力.为此,研究者提出针对移动应用GUI的测试自动生成技术以提升测试效率并检测潜在缺陷.收集了145篇相关论文,系统地梳理、分析和总结现有工作.提出了“测试生成器-测试环境”研究框架,将该领域的研究按照所属模块进行分类.特别地,依据测试生成器所基于的方法,将现有方法大致分为基于随机、基于启发式搜索、基于模型、基于机器学习和基于测试迁移这5个类别.此外,还从缺陷类别和测试动作等其他分类维度梳理现有方法.收集了该领域中较有影响力的数据集和开源工具.最后,总结当前面临的挑战并展望未来的研究方向.
领域自适应是解决低资源问题的一种通用方式,可应用于各种自然语言处理的任务中.当前针对命名实体识别(named entity recognition,NER)任务的领域自适应研究通常从单一的源领域迁移到目标领域,在目标领域和源领域相近的情况下,这种方式能够取得较好的识别效果,但是在目标领域与源领域相关度不高的情况下,单一领域迁移方式存在很大的局限性.针对这一问题,提出一种融合多源领域贡献度加权的自适应NER模型(multi-domain adaptation NER model based on importance weighting,MDAIW).1)通过多个领域的知识迁移来提升目标领域的实体识别性能;2)根据不同领域及其领域内样本对目标领域的重要性,计算领域贡献度;3)将领域贡献度引入到NER模型中,以此来实现更好的模型领域适应性.最终在多个目标领域上进行实验,性能皆优于当前性能最好的方法,验证了模型的有效性.
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