神经网络

随着人工智能技术特别是强化学习在能源优化调度领域的深入研究，将系统状态表示为向量用于学习的模式，其训练效率与信息利用率较低。针对这一问题，提出了一种融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度方法。首先，将电-热-气综合能源系统建模为图结构数据，充分利用系统的拓扑信息。其次，提出了基于图神经网络架构的强化学习模型，使其可以充分利用图结构信息实现更快的训练速度，获得更大的探索空间。最后，将表示系统状态的图结构信息送入该模型进行训练，算例仿真验证了该方法的训练效率与探索能力。

本案例项目研究的输电线路融合型智慧终端，通过综合运用边缘计算和人工智能技术，并结合5G通信技术，研究轻量化深度学习算法设计技术，实现输电线路通道状态监测的边端图像智能分析；通过研究设计智慧终端边缘计算框架，实现输电线路状态监测传感器的融合接入；通过研究5G通信融合应用技术，实现超高清视频及信息的高速安全传输；通过提升线路通道防护的技术水平，提高输电线路安全水平。输电线路融合型智慧终端整体方案如图1所示。项目所用方案按功能可分为以下几部分：基于AI模组的图像智能分析（即低功耗DPiM架构的人工智能算法）、动态虚拟运行环境、可支持eMBB切片配置及与MEC交互的5G通信，以及多状态监测传感器的接入。输电线路融合型智慧终端技术方案。

直流微电网是一个网络物理信息系统，在信息传递的过程中容易遭受网络攻击的影响。虚假数据注入信息通道会影响微电网的系统安全。检测并修正虚假数据注入攻击，能够提升微电网系统运行的安全性。针对这一问题，提出了一种基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）联合最大互信息系数（maximum information coefficient，MIC）的二阶段虚假数据注入攻击检测方法。首先，使用CNN从直流微电网运行的时序数列中提取时序特征，运用LSTM模型结合CNN提取的时序特征运行得到直流微电网运行状态预测值，与直流微电网运行的实际值对比，初步判断系统中是否存在虚假数据；其次，考虑到CNN-LSTM模型存在一定的误报率，构建MIC校验器，进一步判断系统中是否存在虚假数据并恢复；最后，通过直流微电网Matlab仿真分析，验证了所提方法的合理性和可行性。

卷积神经网络由于其有限的感受野无法高效捕捉到电力场景中避雷器、GIS进线套管等设备的上下文信息，进而影响检测效果。为解决上述问题，引入基于Transformer的体素注意力网络，提出局部注意力和空洞注意力机制来分别捕获图像体积像素中的近程和远程特征联系，在保证计算开销不增大的同时，有效扩大注意力范围。同时，设计子流形体素模块和稀疏体素模块来分别提取非空体素位置和空白体素位置上的特征信息。最后，在通用数据集Waymo和KITTI以及云南省某输变电区域的图像数据集上与主流模型进行比较，证明所提模型对于电力设备的检测具有更加优越的性能。

随着极端天气频发，温度敏感负荷用电逐年攀升，温度敏感负荷作为虚拟电厂优质的调控资源，亟须分析气象变化对于此类负荷的影响，由于叠加极端高温、大规模寒潮等异常天气的影响，温度敏感负荷波动剧烈，常规分析预测方法难以适应极端气象场景。针对寒潮天气下温度敏感负荷样本数据及预测精度不足的问题，提出寒潮天气小样本条件下的温度敏感负荷日最大负荷预测方法。该方法先采用时序对抗生成网络（TimeGAN）扩充寒潮期间小样本数据，再采用卷积-长短时记忆神经网络（CNN-LSTM）对寒潮期间的日最大负荷进行预测。以国内某省近两年迎峰度冬期间数据进行模型验证，结果表明所提模型优于其他模型的预测结果，在验证集上日最大负荷的预测精度为99.5%。

针对传统储能VSG（虚拟同步发电机）不能较好地同时具备抗扰动能力和快速动态响应能力的问题，提出一种以RBF（径向基函数）神经网络优化动态同步器的储能VSG控制策略。首先，建立VSG的数学模型，分析转动惯量和阻尼系数配置对VSG性能的影响，得出参数配置在动态响应和系统动态稳定的矛盾关系。其次，将转子的暂态不平衡功率作为三层前向结构RBF神经网络算法的输入，通过RBF神经网络算法在线学习得出最优暂态补偿功率来动态调节VSG的输入功率，从而减少转子的不平衡转矩，提高VSG的暂态稳定性。最后，通过仿真对比实验验证了所提控制策略的有效性。

多用户电力负荷预测是指根据历史负荷数据对多个用户或区域的电力负荷进行预测，可使电网企业掌握不同用户或区域的电力需求，以便更好地开展规划和实施调度优化等。然而由于各用户呈现出复杂多样的用电行为，采用传统方法难以进行统一建模并实现快速准确预测。为此，构建了一种基于DTW K-medoids与VMD-多分支神经网络的多用户短期负荷预测模型。首先，采用DTW K-medoids法进行用户负荷数据聚类，利用动态时间弯曲（dynamic time warping，DTW）计算数据间的距离，取代K-medoids算法中传统的欧氏距离度量方式，以改善多用户负荷聚类的效果；在此基础上，为充分表征负荷历史数据的长短期时序依赖特征，建立了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）-多分支神经网络模型的并行预测方法，用于多用户短期负荷预测；最后，使用某地区20个用户365天的负荷数据进行聚类、训练和测试实验，结果显示该模型结果的平均绝对误差和均方根误差等指标均较对比模型有较大幅度降低，表明该方法可有效表征多类用户的用电行为，提升多用户负荷预测效率和精度。

配电网中准确的拓扑结构辨识对运行和控制具有重要意义，针对实际配电网拓扑结构变动的情况，搭建了可智能辨识配电网拓扑结构的深度学习模型。首先，生成不同拓扑结构下的配电网量测数据并进行数据预处理。其次，构建了融合CNN（卷积神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）和Attention（注意力机制）的拓扑结构智能辨识模型，并结合历史量测数据对模型训练并测试。最后，在IEEE 33节点和PG&E69节点配电系统仿真算例中，验证了该基于CNN-LSTM-Attention模型的拓扑辨识方法相较于传统辨识方法在辨识精度上的优越性，实现了该模型的在线应用。

高寒地区须携带多台仪器以满足3种不同量级SF6气体中CF4气体浓度的检测需求，现场运维效率低且仪器购置成本高。为此，首先设计了一种基于热释电检测技术的SF6气体中CF4气体浓度检测仪器，可自动选择不同的放大电阻以实现多量程切换。然后提出了BP和PSO-BP 2种神经网络温度-压力协同补偿模型，并通过搭建高效模拟实验平台为模型预测提供数据支撑，预测结果表明，PSO-BP神经网络优于BP神经网络。最后将PSO-BP神经网络温度-压力协同补偿模型内置于多量程检测仪器CF4气体浓度检测仪器。模拟实验结果表明，该检测仪器在不同温度和压力下，小量程和大量程检测误差和重复性分别不超过±2%和1.6%，混合比量程下误差和重复性分别不超过±0.5%和0.2%，对高寒地区电网运维检修具有重要作用。

SCA200人工智能视频一体化芯片是一颗专门为超高清4K智能视觉应用场景设计的工业级人工智能视频处理器，集通用视频处理与人工智能处理于一体，片上集成神经网络加速器，可支持多类神经网络的计算加速，独特的RCU单元支持可重构计算，有效补充NPU灵活性不足的问题。内置H.265/H.264高性能编解码器，高性能ISP，支持HDR、多级降噪、EIS及多种图像增强和矫正功能。