摘要：数字孪生(DT)技术的发展给电力系统的智能化管理带来诸多便利,然而作为推动能源电力行业数字化、智能化的关键技术,相关研究与应用还处于初期起步阶段,亟需开展系统性研究,以突破适应能源电力行业特殊性的数字孪生关键技术。为此,本文以变电站作为应用场景,首先对变电站运维管理现状进行了分析,指出现阶段存在变电站巡检模式缺陷、模型精度不够、感知参量单一、缺乏对数据的深度挖掘等问题。以此设计了一套涵盖空间信息与设备建模、变电主设备机理建模、智能反馈控制、设备感知网络、基于数据驱动的数字孪生体模型的仿真,以及3维可视化渲染与应用的数字孪生变电站模型框架。然后讨论了变电站数字孪生技术面临的问题与挑战:专业智能研制方面,变电站数字孪生系统对传感器的感知精度、智慧功能集成度、抗干扰能力、功耗以及供能方式等提出更高要求;海量数据存储与计算方面,海量多源异构感知数据如何高效存储与利用,以及如何优化算力资源分配,满足系统实时计算需求;模型研究方面,现有数据驱动模型精度不足,模型不可解释且缺乏论证,影响整个系统的可靠运行;数据方面,如何解决“数据安全”与“数据孤岛”问题;3维虚拟实体构建与动态更新方面,如何低成本快速构建可用的高精度3维变电站模型,以及研究设计3维模型的动态更新算法,以保证孪生系统实时空一致性。进而探讨了解决问题的关键技术:通过感知理论研究与提升制作工艺、结合分布式云存储与云边协同计算、数据驱动与机理知识融合建模、可信联邦学习等先进技术,以及实景3维重建与点云动态可视化等相关技术,在满足隐私保护和数据安全前提下,建立“形”与“态”相融合的变电站数字孪生系统,实现变电站运行状态全感知、全生命周期数据智能管理与高效利用,变电站全业务场景智慧运行。结合数字孪生模型设计与关键技术问题的探讨,给出了一套面向工程应用的数字孪生变电站系统设计方案,重点阐述了包括变电站设备实时监测、设备故障诊断与故障预测、运维决策优化与智能反馈控制等典型的应用场景。

摘要：分布式能源的日益普及与随之而来更复杂的能源系统结构,极大地增加了传统集中式求解能源协同优化问题的难度与成本。分布式优化方法与复杂的能源结构有良好的适配性,但缺少天然可信的协调中心,存在主体隐私保护困难、主体间交互数据真伪难辨等问题,因此提出了结合区块链的园区综合能源系统可信协调优化方法。首先,引入协调者角色组成协调委员会,并利用无偏随机排序算法选取协调者。之后,通过分解协调算法将协调优化问题解耦为上下两层的求解最优值问题,并利用区块链共识算法保障多协调者间可信。然后,设计了双区块链园区综合能源系统数据存储模型,保证数据安全和交易链效率。最后,仿真实验表明结合区块链的园区综合能源系统可信协调优化方法可公平选取协调者,有效实现园区综合能源协同优化、降低节点作恶影响、保护数据隐私,具有较好的鲁棒性和容错性。

摘要：信息年龄(AoI)是评价无线传感器网络(WSN)数据时效性的重要指标,无人机辅助WSN数据采集过程中采用优化飞行轨迹、提升速度等运动策略保障卸载至基站的数据满足各节点AoI限制。然而,不合理的运动策略易导致无人机因飞行距离过长、速度过快产生非必要能耗,造成数据采集任务失败。针对该问题,该文首先提出信息年龄约束的无人机数据采集能耗优化路径规划问题并进行数学建模;其次,设计一种协同混合近端策略优化(CH-PPO)强化学习算法,同时规划无人机对传感器节点或基站的访问次序、悬停位置和飞行速度,在满足各传感器节点信息年龄约束的同时,最大限度地减少无人机能量消耗。再次,设计一种融合离散和连续策略的损失函数,增强CH-PPO算法动作的合理性,提升其训练效果。仿真实验结果显示,CH-PPO算法在无人机能量消耗以及影响该指标因素的比较中均优于对比的3种强化学习算法,并具有良好的收敛性、稳定性和鲁棒性。

摘要：针对现有单阶段三维目标检测算法对点云下采样特征利用方式单一、特征对长程上下文信息的聚合程度无法满足算法性能提升需求的问题,本文提出了基于多通道交叉注意力融合的单阶段三维目标检测算法。首先,设计通道交叉注意力模块用于融合下采样特征,可基于交叉注意力机制在通道层面上增强多尺度特征对不同感受野下长程空间信息的表达能力;然后,提出级联特征激励模块,结合原始下采样特征对通道交叉注意力加权特征进行级联激励,提升算法对关键空间特征的学习能力。在公共自动驾驶数据集KITTI上进行了大量实验并与主流算法对比,本文算法作为单阶段目标检测算法,在车辆类别3个难度级别上的检测准确率分别为91.34%、79.85%和75.98%,较基线算法分别提升了4.83%、3.26%和3.32%。实验结果证明了本文算法及所提模块在三维目标检测任务上的有效性和先进性。

摘要：针对配电网现有认证技术中配电主站和公钥基础设施(publickeyinfrastructure,PKI)系统证书管理负担过重的问题,结合区块链和国密SM9算法,设计一种面向配电网终端的分布式认证方案。首先使用SM9解决密码体制中的公钥管理问题,由密钥生成中心(keygeneratorcenter,KGC)为终端生成身份标识符和密钥,加密并验证终端的注册和接入请求信息;然后,针对中心化认证方式存在的第三方信任、单点故障等问题,以实用拜占庭容错算法为基础提出分布式终端共识算法(distributedterminal-practicalByzantinefault tolerance,DT-PBFT),对新入终端进行去中心化认证;为了解决上链数据的隐私泄漏,使用基于SM9的多KGC群签名算法保证节点匿名并生成区块永久存储;最后,对所提方案进行实验分析,所提方案从共识效率、通信时延和抗攻击性等性能方面得到明显提升,实现终端身份认证的同时保护了节点的隐私,满足配电网对安全性和高效性等多种需求。

摘要：移动边缘计算可以减轻配电网核心网络中海量数据的传输及处理压力,相对于云计算,边缘节点有限的计算能力使边缘资源的高效利用成为挑战。基于此,提出一种配电网中任务卸载决策与边缘资源分配优化方法。在包含多边缘节点多用户设备的配电网场景中,考虑任务随机、资源有限、计算能力不均衡及时延要求高等因素,构建云-边-端三层任务卸载及边缘资源分配优化模型;将优化过程分为计算卸载和资源拍卖两个阶段,在计算卸载阶段设计基于DRL的在线决策算法,在资源拍卖阶段设计基于补偿策略的多轮迭代拍卖算法;提出基于改进DQN算法的任务卸载与资源分配优化方法。仿真结果表明,在动态变化的配电网场景中,所提算法可有效提高系统计算能效和边缘节点效益。

摘要：由于地物信息的复杂性及变化检测数据的多元性,遥感图像特征提取的充分性和有效性难以得到保证,导致变化检测方法获取的检测结果可靠性较低。虽然卷积神经网络(CNN)凭借有效提取语义特征的优势,被广泛应用于遥感领域的变化检测之中,但卷积操作固有的局部性导致感受野受限,无法捕获时空上的全局信息以至于特征空间对中远距离依赖关系的建模受限。为捕获远距离的语义依赖,提取深层全局语义特征,设计了一种基于Swin Transformer的多尺度特征融合网络SwinChangeNet。首先,SwinChangeNet采用孪生的多级Swin Transformer特征编码器进行远距离上下文建模;其次,编码器中引入特征差异提取模块,计算不同尺度下变化前后的多级特征差异,再通过自适应融合层将多尺度特征图进行融合;最后,引入残差连接和通道注意力机制对融合后的特征信息进行解码,从而生成完整准确的变化图。在CDD和CD_Data_GZ 2个公开数据集上分别与7种经典和前沿变化检测方法进行比较,CDD数据集中本文模型的性能最优,相比于性能第二的模型,F1分数提高了1.11%,精确率提高了2.38%。CD_Data_GZ数据集中本文模型的性能最优,相比于性能第二的模型,F1分数、精确率和召回率分别提高了4.78%,4.32%,4.09%,提升幅度较大。对比实验结果证明了该模型具有更好的检测效果。在消融实验中也证实了模型中各个改进模块的稳定性和有效性。本文模型针对遥感图像变化检测任务,引入了Swin Transformer结构,使网络可以对遥感图像的局部特征和全局特征进行更有效地编码,让检测结果更加准确,同时保证网络在地物要素种类繁多的数据集上容易收敛。