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一種基于深度學(xué)習(xí)模型的無人機(jī)巡檢輸電線路山火檢測方法[人工智能][智能電網(wǎng)]

輸電巡檢圖像的背景復(fù)雜,，目標(biāo)檢測易受干擾，基于YOLOX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，提出一種輸電線路山火檢測方法,。首先采用YOLOX的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)框架，并將其中多尺度特征提取模塊的常規(guī)卷積替換為可變形卷積,；其次在加強(qiáng)特征提取階段增加了通道注意力和空間注意力模塊的融合,，能夠自適應(yīng)火焰的外形多變特點，更加有效地提取到山火特征,，從而提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率,。經(jīng)實驗驗證，所提方法能夠較為準(zhǔn)確地檢測到山火,，滿足日常巡檢的需求,。

發(fā)表于：2023/10/23 16:09:21

結(jié)合不確定性估計的輕量級人體關(guān)鍵點檢測算法[人工智能][醫(yī)療電子]

人體關(guān)鍵點檢測在智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。針對基于熱圖的人體關(guān)鍵點檢測算法依賴高分辨率熱圖,、計算資源消耗大的問題,，提出一種結(jié)合不確定性估計的輕量級算法。使用低分辨率熱圖,，結(jié)合不確定性估計預(yù)測誤差分布的尺度參數(shù),，提高了預(yù)測結(jié)果的可信度；利用尺度參數(shù)監(jiān)督和約束熱圖,，緩解梯度消失，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,。COCO數(shù)據(jù)集上實驗結(jié)果表明,，與積分姿態(tài)回歸算法相比，改進(jìn)后算法的平均精度提高了3.3%,，降低了資源占用,。

發(fā)表于：2023/10/23 15:43:41

集成電路產(chǎn)業(yè)的多源數(shù)據(jù)融合前沿識別研究[電子元件][數(shù)據(jù)中心]

大數(shù)據(jù)時代，能夠精準(zhǔn)及時地識別研究前沿對于科技戰(zhàn)略的定位和科研方向的部署尤為重要,，可提供更加全面的決策參考和依據(jù),。利用自開發(fā)的多源數(shù)據(jù)融合分析方法，從全球期刊論文,、會議論文,、專利文獻(xiàn)、科技新聞,、研究報告,、科技政策、標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和去噪,，有效識別出集成電路領(lǐng)域當(dāng)前的研究前沿和技術(shù)清單,。當(dāng)前全球集成電路領(lǐng)域的研究熱點和重點發(fā)展方向集中在半導(dǎo)體制造設(shè)備、高制程制造技術(shù)上,，重點產(chǎn)品集中在高端芯片,、功率器件、傳感器,、存儲器以及第三代半導(dǎo)體的相關(guān)產(chǎn)品上,。中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)國產(chǎn)化迫在眉睫，前沿識別結(jié)果為政府與企業(yè)提供有價值的決策支持和參考,。

發(fā)表于：2023/10/23 15:38:38

考慮多主體利益電力-交通耦合網(wǎng)絡(luò)定價策略*[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

隨著電動汽車滲透率的增加,，電力網(wǎng)絡(luò)和交通網(wǎng)絡(luò)在時空上的耦合更加密切。為降低電動汽車無序并入給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來的挑戰(zhàn),，充分考慮電力負(fù)荷需求和交通路況不確定性的影響,，建立電動汽車用戶-充電站聚合商-電網(wǎng)運(yùn)營商多主體利益分層博弈模型，在滿足約束條件的前提下基于改進(jìn)型蝙蝠算法對多主體利益分層優(yōu)化問題進(jìn)行求解。由仿真算例可知,，電網(wǎng)運(yùn)營商針對不同電動汽車滲透率積極調(diào)整定價策略可以獲得更高的運(yùn)行效益,。所提方法能有效改善電網(wǎng)電壓質(zhì)量以確保系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，為完善電力產(chǎn)業(yè)價值鏈體系提供理論支撐,。

發(fā)表于：2023/10/23 15:33:14

基于圖像識別的用電安全檢查子系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)*[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

用電安全檢查是保障電網(wǎng)正常運(yùn)行的重要途徑,，傳統(tǒng)的用電安全檢查主要依賴人工的形式對存在安全隱患的場所、設(shè)備進(jìn)行逐一排查,。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,，基于圖像數(shù)據(jù)的智能分析可協(xié)助及時排查相關(guān)安全隱患，也可減少對于檢查人員的經(jīng)驗要求,，在提升效率的同時,，保障安全檢查準(zhǔn)確性。為了更好地提升用電安全檢查的準(zhǔn)確性,，提出了基于YOLO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用電隱患識別算法,，該算法可對用電設(shè)備的指示燈進(jìn)行識別，并與正常狀態(tài)進(jìn)行比對,，發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)及時發(fā)出告警信息,。基于該算法,，還設(shè)計并實現(xiàn)了基于圖像識別的用電安全檢查子系統(tǒng),。通過實際數(shù)據(jù)驗證，系統(tǒng)對設(shè)備指示燈狀態(tài)不一致性檢測等可達(dá)到較高水平,，滿足對用電安全檢查的需求,。

發(fā)表于：2023/10/23 15:27:19

計及MCMC方法的電網(wǎng)概率檢修計劃指標(biāo)優(yōu)化模型*[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

電力檢修是保證電力系統(tǒng)正常運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，有效的電力檢修計劃安排將大幅提升電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性,。通過設(shè)備狀態(tài)分級,、設(shè)備運(yùn)行年限、設(shè)備運(yùn)行成本等指標(biāo)構(gòu)建概率檢修模型,，實現(xiàn)檢修計劃的優(yōu)化,，采用概率檢修計劃優(yōu)化策略提高電網(wǎng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，并在檢修模型采用馬爾可夫鏈-蒙特卡洛法用于提高模型準(zhǔn)確度,。最后通過仿真對概率檢修模型與傳統(tǒng)檢修模型進(jìn)行分析比較,，在確定最優(yōu)檢修概率的同時，突顯了概率檢修模型的優(yōu)越性,，為電力產(chǎn)業(yè)價值鏈體系中電力檢修環(huán)節(jié)的完善提供理論基礎(chǔ),。

發(fā)表于：2023/10/23 15:22:46

基于狀態(tài)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的水泥生產(chǎn)流程分析*[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

我國當(dāng)前工業(yè)用電價格在一天中存在波峰電價和波谷電價時段，而水泥生產(chǎn)具備耗電高的特點,，對水泥生產(chǎn)安排進(jìn)行優(yōu)化,，可以提升生產(chǎn)設(shè)備利用率,，同時利用優(yōu)化結(jié)果對其生產(chǎn)可調(diào)節(jié)能力進(jìn)行研究，使得生產(chǎn)可以根據(jù)峰谷電價對可調(diào)節(jié)部分進(jìn)行調(diào)節(jié),，達(dá)到節(jié)約成本及降低電網(wǎng)負(fù)載的目的,。該研究利用任務(wù)狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)，在考慮用電安全約束條件的前提下對帶倉儲過程及不帶倉儲過程的水泥生產(chǎn)流程進(jìn)行建模,，通過求解對應(yīng)混合整數(shù)線性規(guī)劃模型得到最優(yōu)化生產(chǎn)安排,，從中得出帶倉儲過程的水泥生產(chǎn)流程可以提供更多的生產(chǎn)調(diào)節(jié)能力的結(jié)論。

發(fā)表于：2023/10/23 15:12:12

基于區(qū)塊鏈的價值鏈上下游用電安全協(xié)同系統(tǒng)*[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

在集團(tuán)型制造企業(yè)價值鏈運(yùn)行過程中,，存在高峰期電力供應(yīng)不足,，生產(chǎn)用電需求得不到有效保障的問題。集團(tuán)公司亟需綜合考慮生產(chǎn)基地生產(chǎn)需求和用電安全的協(xié)同關(guān)系,，完成精細(xì)化的價值鏈上下游電力調(diào)配,，保障價值鏈安全可靠運(yùn)行。設(shè)計了基于區(qū)塊鏈的價值鏈上下游用電安全協(xié)同系統(tǒng),，采用基于智能合約的方法對價值鏈數(shù)據(jù)使用進(jìn)行合規(guī)性保障,，有效解決了集團(tuán)型制造企業(yè)價值鏈數(shù)據(jù)共享風(fēng)險問題和各生產(chǎn)基地價值沖突問題,。系統(tǒng)通過完整記錄生產(chǎn)基地的訂單協(xié)同數(shù)據(jù)和生產(chǎn)基地用電負(fù)荷數(shù)據(jù),，為價值鏈上下游用電安全保障提供良好的參考及決策依據(jù)，對維持公司安全穩(wěn)定運(yùn)行,、提升公司經(jīng)濟(jì)效益有著重要意義,。

發(fā)表于：2023/10/23 15:06:04

SMT行業(yè)云平臺建設(shè)路徑及服務(wù)模式研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，電子制造業(yè)更新?lián)Q代提速,，對SMT貼片加工質(zhì)量,、效率等提出更高要求，SMT行業(yè)競爭加劇,，中小企業(yè)低成本數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資源導(dǎo)入需求強(qiáng)烈,。結(jié)合行業(yè)現(xiàn)狀與中小企業(yè)需求，介紹了SMT行業(yè)云平臺的建設(shè)路徑,，分析了面向企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化提升服務(wù),、面向產(chǎn)業(yè)鏈的模式創(chuàng)新服務(wù)兩類服務(wù)模式?！靶】燧p準(zhǔn)”服務(wù)以低成本助力行業(yè)中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,；模式創(chuàng)新服務(wù)助力企業(yè)導(dǎo)入更多訂單、金融等外部資源,，助推企業(yè)綜合競爭力提升,，助力產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性提升。

發(fā)表于：2023/9/26 12:02:58

基于互信息變量選擇的燃煤機(jī)組SCR脫硝系統(tǒng)PSO-ELM建模[其他][其他]

針對燃煤機(jī)組SCR脫硝系統(tǒng)出口NOx濃度存在測量滯后以及吹掃時數(shù)據(jù)失真等問題,，提出了一種基于特征提取和粒子群算法(PSO)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)超參數(shù)的燃煤機(jī)組SCR脫硝系統(tǒng)模型,。利用互信息(MI)進(jìn)行時間遲延補(bǔ)償,，采用最大相關(guān)最小冗余(mRMR)方法篩選輔助變量，通過PSO優(yōu)化算法確定ELM最優(yōu)超參數(shù)并建立預(yù)測模型,，最后進(jìn)行對比驗證,。仿真結(jié)果表明：采用本文方法所建立的PSO-ELM預(yù)測模型的均方誤差和相關(guān)系數(shù)分別為0.931 4 mg/m3和0.978 6，預(yù)測精度高,，能夠為脫硝系統(tǒng)出口NOx的現(xiàn)場優(yōu)化控制提供技術(shù)支持,。

發(fā)表于：2023/9/26 11:59:27