检索结果-内蒙古大学图书馆

华北电力大学学报(自然科学版) 2025年第1期52卷 126-134页

作者：付文锋蔡泽萍王蓝婧董帅河北省低碳高效发电技术重点实验室(华北电力大学) 河北保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

应用Realizable k-ε湍流模型和VOF(Volume of Fraction)两相流模型对某压力旋流喷嘴进行数值研究,分析了旋流室锥角、旋流孔角度及喷嘴入口压力变化对雾化锥角、雾化粒径及分布、液滴速度分布等参数的影响。结果表明:雾化锥角受旋流室... 详细信息

应用Realizable k-ε湍流模型和VOF(Volume of Fraction)两相流模型对某压力旋流喷嘴进行数值研究,分析了旋流室锥角、旋流孔角度及喷嘴入口压力变化对雾化锥角、雾化粒径及分布、液滴速度分布等参数的影响。结果表明:雾化锥角受旋流室锥角的影响幅度随压力增大而减小,雾化粒径及分布受旋流室锥角影响不明显,当旋流室锥角为90°时雾化范围广且雾化稳定性好;雾化锥角随旋流孔角度增大先增后减,当角度为45°时雾化锥角最大,平均粒径及其分布更佳;当喷嘴入口压力逐渐增大时,雾化锥角与雾化粒径均逐渐减小,液滴速度区间逐渐缩小,当入口压力达到0.4 MPa时,Sauter粒径及液滴粒径分布趋于稳定,液滴速度分布最为集中。

关键词：压力旋流喷嘴数值模拟雾化特性旋流室锥角旋流孔角度

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基于RFCARep-YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 131-143页

作者：张冀王文彬余洋华北电力大学计算机系河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003 河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学(保定)) 河北保定071003

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模... 详细信息

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模块进行特征提取,扩大对全局信息的关注度提高语义表达能力,抑制遮掩物和复杂背景的干扰;在快速空间金字塔池化后添加可分离大核聚集模块,通过提高长距离特征依赖增强全局特征信息融合;在特征融合部分使用多尺度序列特征融合颈部网络,结合多尺度辅助检测头,减少细节特征丢失,提高小目标缺陷检测能力。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC数据集中较基准模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升2.3和2.1个百分点,同时在光伏缺陷数据集中mAP@0.5达到87.6%,较基准模型提升3.5个百分点,参数量为3.23×10^(6),保持了基准模型的轻量参数同时提高检测性能。

关键词：光伏缺陷 YOLOv8n 感受野注意力特征融合重参数

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基于轻量化改进ERNIE-RCNN的中文新闻标题分类

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科学技术与工程 2025年第2期25卷 649-656页

作者：李莉张之欣王小龙华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室保定071003

针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经... 详细信息

针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经网络(recurrent convolutional neural networks,RCNN)的新闻标题分类方法。首先,借助MoE改进ERNIE技术进行文本编码,随后利用注意力RCNN在保留文本词序和特征的基础上进行分类。为提高分类能力,通过计算输入的融合上下文权重对RCNN进行改进。在计算MoE中各个专家权重的过程中,选择Gumbel_Softmax作为新型的门控函数以改进传统的Softmax函数,从而更好地控制平滑程度。根据实验结果,发现相较于传统的分类方法,本文研究提出的分类方法展现出显著优势,极大地减少了参数数量。在此基础上,F_(1)相较于传统模型提升了0.51%。经过消融实验的验证,该分类方法在分类任务上的可行性得到了证实。

关键词：混合专家系统知识增强语义表示模型注意力机制循环卷积神经网络文本分类

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多源数据驱动的风电机组偏航稳态误差校准方法及现场应用测试

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动力工程学报 2025年第4期45卷 544-553,581页

作者：曲晨志林忠伟刘吉臻谢镇陈佩陈振宇陈玲华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 华北电力大学新能源电力系统全国重点实验室北京102206 中国华能集团有限公司北京100031 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司湖北武汉430071

提出了一种数据驱动的偏航稳态误差校准方法,在不经过大规模硬件改装的条件下,达到改善发电效率的目的。以2 MW水平轴风电机组为研究对象,建立了基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据驱动的稳态误差计算方法,给出量化的误差校准参考;... 详细信息

提出了一种数据驱动的偏航稳态误差校准方法,在不经过大规模硬件改装的条件下,达到改善发电效率的目的。以2 MW水平轴风电机组为研究对象,建立了基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据驱动的稳态误差计算方法,给出量化的误差校准参考;在目标机组上安装了机舱式激光雷达,通过对比多源风向数据,建立了雷达参与稳态误差校准的策略。在综合考虑SCADA和雷达2种数据源计算的误差校准参考情况下,对商用机组进行了工程现场应用及性能评估。结果表明:校准后机组的偏航控制精度和发电效率显著改善,所提方法可用于风电机组增功提效的技术改造。

关键词：数据驱动机舱式激光雷达偏航误差校准性能评估

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高速公路绿电自洽制氢一体化加氢网络站点选址规划

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太阳能学报 2025年第2期46卷 142-155页

作者：师瑞峰孙昊陈晓溪贾利民华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 华北电力大学国家能源交通融合发展研究院北京102206 可再生能源并网全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京100192 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

该文提出高速公路绿色氢能制-储-用一体化系统应用场景;构建考虑系统中氢能制取、储存、运输以及建设运营投资等环节成本与考虑选址偏好的用户侧用氢成本的多目标规划数学模型;以中国西部某区域高速公路网为典型案例,验证该文方法体系... 详细信息

该文提出高速公路绿色氢能制-储-用一体化系统应用场景;构建考虑系统中氢能制取、储存、运输以及建设运营投资等环节成本与考虑选址偏好的用户侧用氢成本的多目标规划数学模型;以中国西部某区域高速公路网为典型案例,验证该文方法体系的有效性,研究结果表明,模型可有效获取兼具供给侧与用户侧综合效益最优性的加氢站选址规划方案。

关键词：氢能绿色能源多目标优化加氢站选址偏好交通与能源融合

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满足本地差分隐私的混合噪音感知的模糊C均值聚类算法

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 739-757页

作者：张朋飞程俊张治坤方贤进孙笠王杰姜茸安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 云南省服务计算重点实验室(云南财经大学) 昆明650221 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 安徽理工大学安全科学与工程学院淮南232001

在大数据和物联网应用中,本地差分隐私(LDP)技术用于保护聚类分析中的用户隐私,但现有方法要么在LDP下交互式地进行聚类,需要消耗大量隐私预算,要么没有同时考虑到聚类数据中蕴含的表示数据质量的高斯噪音以及为满足LDP保护的拉普拉斯噪... 详细信息

在大数据和物联网应用中,本地差分隐私(LDP)技术用于保护聚类分析中的用户隐私,但现有方法要么在LDP下交互式地进行聚类,需要消耗大量隐私预算,要么没有同时考虑到聚类数据中蕴含的表示数据质量的高斯噪音以及为满足LDP保护的拉普拉斯噪音,致使聚类精度低下。同时,对于衡量用户提交数据和簇心之间的距离选择较为武断,没有充分利用到用户提交的噪音数据中蕴含的噪音模式。为此,该文创新性地提出一种满足LDP的混合噪音感知的模糊C均值聚类算法(mnFCM),该算法的主要思想是同时建模用户上传数据中蕴含的表示用户质量的高斯噪音以及为保护用户数据注入的拉普拉斯噪音,进而设计出混合噪音感知的距离替代传统的欧式距离,来衡量样本数据与簇心间的相似性。特别地,在mnFCM中,该文首先设计了混合噪音感知的距离计算方法,在此基础上给出算法新的目标函数,并基于拉格朗日乘子法设计了求解方法,最后理论上分析了求解算法的收敛性。该文进一步理论分析了mnFCM的隐私、效用和复杂度,分析结果表明所提算法严格满足LDP、相对于对比算法更接近非隐私下的簇心以及和非隐私算法具有接近的复杂度。在两个真实数据集上的实验结果表明,mnFCM在满足LDP下,聚类精度提高了10%~15%。

关键词：聚类分析隐私保护本地差分隐私模糊C均值聚类拉普拉斯机制

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有机胺CO_(2)吸收液催化解吸研究进展

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低碳化学与化工 2025年第1期50卷 120-131页

作者：刘竞文孙乐乐刘健齐铁月李蔷薇汪黎东华北电力大学(保定)环境科学与工程系河北省燃煤电站烟气多污染物协同控制重点实验室河北保定071003 华北电力大学环境科学与工程学院资源与环境系统优化教育部重点实验室北京102206 华北电力大学(保定)控制与计算机工程学院河北保定071003

有机胺CO_(2)捕集技术由于高再生能耗限制了其大范围工业应用,而有机胺CO_(2)吸收液催化解吸技术可通过降低显热、汽化热和反应热,实现有机胺高效再生及高纯CO_(2)低温解吸。综述了有机胺CO_(2)吸收液催化解吸技术的研究进展,分析了有机... 详细信息

有机胺CO_(2)捕集技术由于高再生能耗限制了其大范围工业应用,而有机胺CO_(2)吸收液催化解吸技术可通过降低显热、汽化热和反应热,实现有机胺高效再生及高纯CO_(2)低温解吸。综述了有机胺CO_(2)吸收液催化解吸技术的研究进展,分析了有机胺CO_(2)吸收液解吸催化剂的特点与催化剂作用下有机胺CO_(2)吸收液催化解吸的机理,并对有机胺CO_(2)吸收液催化解吸技术的未来发展进行了展望。

关键词： CO_(2)捕集有机胺再生催化解吸

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个人风格指导下的语音驱动3D人脸动画生成方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：王素琴王宗轩石敏朱登明毛天露华北电力大学控制与计算机工程学院中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室太仓中科信息技术研究院

在语音驱动生成3D人脸动画的过程中，融入目标人物的个人风格能够显著地提升动画的真实感和表现力. 针对现有方法在个人风格的体现上不够精细，适应新人物风格的能力也需要进一步提高的问题，提出一种个人风格指导下的语音驱动3D人... 详细信息

在语音驱动生成3D人脸动画的过程中，融入目标人物的个人风格能够显著地提升动画的真实感和表现力. 针对现有方法在个人风格的体现上不够精细，适应新人物风格的能力也需要进一步提高的问题，提出一种个人风格指导下的语音驱动3D人脸动画生成方法. 首先，设计一种基于风格注意力网络的个人风格提取器，从人脸动作序列中提取潜在的面部运动特征，再基于音频特征的语义空间分布对面部运动特征进行调整和融合，为不同动画帧形成相匹配的风格特征; 然后基于Transformer构建风格指导的特征融合解码器，得益于其多头注意力层，在将音频特征映射为3D人脸动画的过程中可以参考个人风格特征的上下文信息，使得生成的3D人脸动画能够更好地模拟目标人物的风格. 在公开数据集VOCASET上的实验结果表明，所提方法在保持嘴型变化与驱动语音精准同步的前提下，能够更加准确地反映已有人物的风格; 另外，通过两阶段的训练策略，能够从简短的视频中高效地适应新人物的风格，生成具有新人物风格的人脸动画. 在自行构建的新人物数据集上的实验结果表明，该方法具有较小的人脸顶点误差，且风格相似性高，对于新人物风格具有良好的泛化能力.

关键词：语音驱动个人风格 3D人脸动画风格注意力 Transformer

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基于改进YOLOv7的电力调度控制系统图元识别方法研究

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电气技术 2025年第5期26卷 1-9页

作者：张文广曾祥玖刘重阳新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对电力调度控制系统图中图元分布密集、图元相似和小尺寸图元较多导致识别效果差的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7的电力调度控制系统图元识别方法。首先,使用轻量化的DRBNCSPELAN模块替换主干网络中的ELAN模块,以同时捕获不同尺度... 详细信息

针对电力调度控制系统图中图元分布密集、图元相似和小尺寸图元较多导致识别效果差的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7的电力调度控制系统图元识别方法。首先,使用轻量化的DRBNCSPELAN模块替换主干网络中的ELAN模块,以同时捕获不同尺度的空间模式;其次,提出一种信息引导融合模块,替代颈部网络中的Concat,并融合SE注意力机制,以增强信息全局交互能力;接着,引入MPDIoU损失函数,以改善图元边界框的识别效果;最后,利用电力调度控制系统图数据集进行验证。结果表明,与基准模型相比,所提方法的精确率、召回率和平均精确率均值分别提高了5.1个百分点、3.1个百分点和3.5个百分点,有助于实现对电力调度控制系统图元的精准识别。

关键词：深度学习电力调度控制系统图图元识别 YOLOv7 SE注意力机制

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融合BERT和全局指针网络的电网新设备启动方案实体关系联合抽取研究

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电力大数据 2025年第2期28卷 38-46页

作者：张文广张竟阳王思瀚新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

构建电网新设备启动方案的知识图谱有助于提升电力系统的智能化水平,实体关系抽取是其重要基础任务之一。针对电网新设备启动方案文本语义关系复杂、存在实体嵌套和三元组重叠的情况,本文提出了一种融合BERT和全局指针网络的联合抽取模... 详细信息

构建电网新设备启动方案的知识图谱有助于提升电力系统的智能化水平,实体关系抽取是其重要基础任务之一。针对电网新设备启动方案文本语义关系复杂、存在实体嵌套和三元组重叠的情况,本文提出了一种融合BERT和全局指针网络的联合抽取模型。首先引入RoBERTa-wwm-ext预训练模型以增强复杂语义关系文本的学习能力。其次通过全局指针网络将实体首尾作为一个整体进行统一标注,以解决实体嵌套问题。然后搭建全局指针联合解码模型,以解决三元组重叠的问题。最后引入对抗训练和多任务动态加权机制,以进一步提升该模型的稳定性和识别效果。所提模型在电网新设备启动方案实体关系联合抽取任务中的精确率、召回率和F 1值分别达到92.77%、94.79%和93.77%,验证了所提模型的有效性。

关键词：联合抽取电网新设备启动方案全局指针 BERT 对抗训练多任务动态加权

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