- 矫千熠;杨俊杰;隋志成;戴子翔;沈瑞;
当前,工业领域中央空调系统设备的用电能耗持续攀升。在半导体制造工厂中,由于生产工艺对温度控制要求严苛,若仅依赖传统简易调控系统,往往造成大量能源浪费。为应对这一问题,本文提出一种基于长短期记忆网络-注意力机制-图神经网络(LSTM-Attention-GNN)组合模型的冷水机组负荷预测方法,以提升现有模型的预测性能。首先,根据工厂实地调研确定可调控的输入变量,构建特征输入矩阵,并建立滑动窗口数据集;随后,使用LSTM与GNN分别进行时序特征提取与图数据构建,引入Attention机制增强关键时间步的权重分配,再通过GNN进行特征聚合,最终与LSTM输出融合得到负荷预测值。将模型预测结果与工厂历史运行数据对比分析表明,该模型具有良好的预测效果和泛化能力。与传统LSTM模型相比,其决定系数(R~2)提高了18.2%,均方根误差(RMSE)降低了34.6%。
2025年06期 v.28;No.176 311-316+323页 [查看摘要][在线阅读][下载 1374K] [下载次数：53 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：16 ] - 韩叶杭;郭立宇;刘俊;
随着智能电网建设的规模化推进,如何在雨天条件下有效复原变电站仪表图像,已成为电力运维智能化领域的关键技术挑战。针对现有方法在复杂雨线干扰与场景适应性方面的不足,本文提出了一种基于半监督学习框架的图像去雨方法。该方法融合有监督学习的精准性与无监督学习的泛化优势,通过协同优化设计提升模型在无标签数据上的学习能力。同时,为解决传统L1损失函数易引发过拟合与确认偏差问题,本文引入多维度对比正则化方法,借助跨维度对比学习的核心机制,有效增强了模型的鲁棒性与泛化能力。为评估本文所提出的去雨算法在变电站仪表场景中的实际效果,研究构建了一套专用的变电站仪表图像去雨数据集STI。实验结果表明,所提方法在变电站仪表图像的复原任务中表现优异,验证了该方法的有效性与实用价值。
2025年06期 v.28;No.176 317-323页 [查看摘要][在线阅读][下载 1334K] [下载次数：10 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：8 ] - 闫竞伟;迟长春;吕腾飞;
针对无刷直流电动机换相时存在的误差与换相区间确定问题,本文提出了一种新型捕捉无刷直流电动机换相点的方法。以传统无刷直流电动机为研究对象,首先通过理论分析得出了电路中相反电动势与相电压的关系;其次,通过采用迟滞电路减弱低通滤波电路造成的相移问题,阐述了电动机运行时换相点的可变区间,并提出基于相反电动势交点捕捉换相点的方法;最后,借助Multisim仿真软件进行仿真与实验验证。结果表明:该方法能够准确捕捉换相点,为后续无刷直流电动机无位置传感器控制研究提供了参考。
2025年06期 v.28;No.176 324-329页 [查看摘要][在线阅读][下载 1380K] [下载次数：20 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：7 ] - 秦舒晗;刘书炘;
针对输电线路异物检测中存在的目标形状复杂、遮挡严重以及检测精度不足等问题,本文提出了一种基于改进YOLOv10的轻量化异物检测方法。首先,在原始YOLOv10模型的C2f模块中引入核心卷积(MBConv)模块与改进的通道注意力机制(Effective SE),以扩大感受野并获取更丰富的空间上下文信息;其次,设计并集成具有多头注意力机制的SEAMHead检测头模块,以增强特征表达能力,有效缓解因物体遮挡导致的漏检问题;最后,在自建输电线路异物数据集上进行系统实验。结果表明,所提方法的平均检测精度达到90.1%,较原始YOLOv10提升了2.6%,召回率与平均准确率分别提高了4.0%和1.9%。该方法在保持模型轻量化的同时显著提升了检测性能,在输电线路异物智能巡检中具有良好的应用前景。
2025年06期 v.28;No.176 330-335页 [查看摘要][在线阅读][下载 1226K] [下载次数：31 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ] - 涂新旺;蒋赢;王凯;朱育娴;刘匡正;
在实际运行中,处于临界耦合及欠耦合状态下的磁耦合谐振式无线电能传输系统(MCR-WPT)常因多种因素会发生频率失谐,导致系统最大输出功率点产生偏移。针对这一问题,本研究提出一种基于扰动观察法的频率跟踪控制策略,该策略通过观察负载电压的变化实时调节系统工作频率,从而实现频率跟踪并保证系统能够最大功率输出。最后,基于MCR-WPT的串-串补偿拓扑建立了相关的模型,并进行了相应的仿真实验,实验验证了该控制方法的可行性。
2025年06期 v.28;No.176 336-341页 [查看摘要][在线阅读][下载 1248K] [下载次数：33 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ] - 刘恒;李梦达;
永磁同步电动机(PMSM)具有结构简单、效率高、噪声低等优点,广泛应用于高性能驱动系统。为提升其在负载突变等复杂工况下的控制性能,本文在传统PID控制基础上,提出一种结合双矢量模型预测电流控制与灰狼-粒子群混合优化算法的模糊PID复合控制策略。通过建立PMSM系统模型并进行仿真验证,结果表明:所提方法在电流谐波抑制、转速跟踪精度和超调控制方面均优于传统PID及未优化的模糊PID控制策略,能有效提升系统的动态响应能力与鲁棒性,验证了该策略的可行性与优越性。
2025年06期 v.28;No.176 342-347+353页 [查看摘要][在线阅读][下载 1251K] [下载次数：40 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：11 ] - 张祎璇;蒋赢;
本文针对Nintendo Switch基座等产品的无线电能传输应用需求,提出一种基于串-串补偿谐振结构的无线电能传输系统,该系统采用单发射线圈与双接收线圈串联的三线圈拓扑。首先,建立磁耦合谐振无线电能传输的数学模型,并对双接收线圈构成的高频系统进行分析;其次,采用GaN开关管作为逆变桥,系统谐振频率提升至400kHz;最后,搭建了三线圈无线电能传输实验平台。实验结果表明,该系统各项性能均满足设计指标,可适用于上述应用场景。
2025年06期 v.28;No.176 348-353页 [查看摘要][在线阅读][下载 1343K] [下载次数：47 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：4 ]
- 胡烨挺;熊鹏;
尽管基于深度学习和机器学习的网络流量分类方法已有较多研究,但仍面临诸多挑战,包括网络流量分布不均衡、少数类样本稀缺、分类精度有限,以及高维数据处理带来的时间与资源消耗等问题。为此,本文提出一种结合卡方检验与高斯加权KNN的网络流量分类模型。首先,基于卡方统计量对特征进行排序与筛选,选取最优特征子集;其次,在KNN分类器中引入高斯加权函数,依据样本间相似度进入加权投票以实现分类。实验结果表明,在样本分布不均衡、少数类别样本稀少的场景下,该模型的分类精度显著优于传统KNN算法。
2025年06期 v.28;No.176 354-359页 [查看摘要][在线阅读][下载 1130K] [下载次数：38 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：5 ] - 竺斌辉;徐昌;周志勇;
针对银行业务审核场景中智能审核通过率较低的问题,本文提出了一种基于关键键值对的改进方法(DML-PPOCRv2)。首先,引入卷积循环神经网络(CRNN)从复杂版式文档中提取文本信息,以增强多尺度目标识别能力;其次,采用基于Res Nte的预训练视觉模型进行图像增强与篡改检测,从而提升检测内容质量;最后,通过自然语言处理(NLP)技术实现语义匹配,并改进PP-OCRv2的知识蒸馏策略,以提升关键信息抽取的精度。该方法仅需用少量标注数据训练模型,通过复用预训练模型参数,减少了对特定场景数据的依赖。实验结果表明,在自建的银行表单数据集上,本方法的平均精度(AP)达到90.76%,较基础模型提升了1.5%,在T4GPU上的推理速度稳定保持在98FPS,能够满足实际智能审核中多样化的场景需求。
2025年06期 v.28;No.176 360-365页 [查看摘要][在线阅读][下载 1438K] [下载次数：23 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：3 ] - 骆兴傲;袁子逸;连志刚;
针对目前光伏板缺陷系统中主要依赖人工操作、存在效率低、误判率高、资源利用率低等问题,本文基于深度学习技术设计了一套光伏板的智能检测系统,包括系统总体框架与控制软件,并提出一种改进的MobileNetV2-C-SSD光伏板缺陷检测算法。首先,采用Clahe图像增强方法,突出光伏板缺陷区域的视觉特征;其次,将SSD网络中原有的VGG-16替换为MobileNetV2作为骨干网络,在保持检测精度的同时减小模型体量,提升检测速度。实验结果表明:改进后模型的参数量仅为原始网络的1/6,同时在PVEL-AD数据集上的平均精度达到78.16%,比原始网络提升了4.06个百分点。基于MobileNetV2-C-SSD算法的智能检测系统实现了光伏板缺陷的自动检测,有效解决了人工检测效率低、误差大的问题。
2025年06期 v.28;No.176 366-372页 [查看摘要][在线阅读][下载 1280K] [下载次数：28 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：5 ]