琚贇
- 作品数：17 被引量：51H指数：3
- 供职机构：华北电力大学控制与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信更多>>
- 基于双边匹配方法的交换机迁移策略研究
- 2025年
- 软件定义网络中的多控制器部署提高了控制平面的可扩展性和可靠性,但由于流量的突变性会导致多控制器间的负载不平衡,通过交换机迁移策略可以有效解决负载不平衡问题,但现有方法还存在迁移效率低,迁移次数过多导致迁移成本增加等问题。针对这一问题,提出了一种基于双边匹配的交换机迁移策略SMTM(Switch Migration Strategy based onTwo-Sided Matching)。通过在策略中添加负载预测组件,并结合当前负载和下一时刻负载判断控制器过载情况,依据双边匹配的方法挑选出最佳的待迁移交换机和目标控制器。实验结果表明,相比于现有方法,所提策略能有效降低迁移次数,提高控制器性能,实现控制器间的负载均衡。
- 黄陈琚贇胡州明祝文军
- 关键词：多控制器负载均衡
- 基于条件生成对抗网络攻击目标检测模型的研究
- 2025年
- 以降低攻击目标检测模型的计算成本、增加攻击强度、减少扰动为目的,设计了一种基于条件生成对抗网络的攻击模型。该模型首先融合基于注意力机制的对比学习方法,注意力机制为像素分配权重用于捕获图像中的关键特征,对比学习使对抗样本的关键特征与噪声特征的距离缩小,与干净样本关键特征的距离扩大;其次融合基于分类器和回归器的联合攻击方法来误导分类器和回归器作出错误的判断。通过PASCAL VOC 2007、VOC 2012数据集对Faster-RCNN模型进行攻击训练。实验结果证明,该方法在VOC 2007测试集下将Faster-RCNN的mAP值由70.1%下降到4.66%,攻击时间为0.04 s,平均扰动为5.39%。在相同测试集下,由Faster-RCNN中生成的对抗样本迁移攻击SSD300,mAP值由77.1%降为44.1%。
- 周辉琚贇胡州明祝文军
- 关键词：目标检测
- 一种基于改进YOLOv8模型的高空作业安全带检测方法
- 本发明提供一种基于YOLOv8改进模型的高空作业安全带检测方法，旨在提升电厂生产现场高空作业安全带的检测效率和准确性。该方法通过采用FasterNet作为骨干网络，引入语义与细节融合(SDI)模块，构建轻量化检测头，在H...
- 琚贇 刘威 邵晓琪 卢妍洁 张雨柔 赵勇彪 张之刚
- 电力物联网关键技术研究综述被引量：19
- 2022年
- 随着电网数字化转型程度不断加深,电力物联网的建设面临高接入、高并发、高交互的挑战。文章在现有电力物联网技术研究基础上,从终端接入、边缘计算和平台应用3个方面,对电力物联网关键技术展开研究综述。终端接入方面,介绍了负载均衡技术在电力物联网终端接入中的应用,提出一种用算法实现海量终端的灵活接入和智能感知的思路;边缘计算方面,讨论了边缘计算技术缓解数据传输压力实现电力物联网业务实时性的可能性,并详细阐述了边缘计算缓存技术发展现状;平台应用方面,研究了电力物联网平台应用层实现多业务快速集成的相关技术,分别从自适应系统、微服务体系架构和可扩展网络架构3个方面进行讨论。最后,总结电力物联网关键技术研究意义并对未来研究方向进行展望。
- 谢可王剑锋金尧杨成王佳楠琚贇
- 关键词：电力物联网负载均衡动态可扩展
- 一种远程监控用电设备的负荷分解装置
- 一种远程监控用电设备的负荷分解装置，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块以及数据反馈模块，所述数据采集模块通过传感器采集电力、环境参数并通过数据传输模块将电力、环境参数上传到数据处理模块；所述数据处理模块用于将传...
- 赵鑫琚贇
- 文献传递
- 面向电力物联网海量终端接入技术研究综述被引量：19
- 2021年
- 随着电力物联网的建设,电力物联网平台面临海量异构终端接入的挑战以及数据爆发式增长的压力。文章面向电力物联网海量终端接入技术,探讨当前电力物联网终端接入在感知层、网络层、平台层和应用层面临的问题,并由此从信息感知、网络传输、实时计算和安全防护4个方面对终端接入技术展开研究综述。在感知层,针对电力物联网信息感知的关键作用,研究信息感知技术体系以及相关终端接入算法;在网络层,电力物联网产生大量数据流量,信息交互面临挑战,分别从软件定义网络、数据传输与流量优化2个方面对电力通信网络作技术探究;在平台层和应用层,针对当前电力物联网实时计算方面的问题,引出边缘计算技术缓解云端计算压力,并详细介绍当前计算卸载算法。最后,对终端接入的安全防护相关技术进行分析总结。
- 谢可郭文静祝文军张楠琚贇
- 关键词：信息感知网络传输安全防护
- 基于神经网络的核反应堆堆芯热功率预测被引量：3
- 2021年
- 由于核反应堆经常变负荷运行,为使堆芯热功率与负荷相匹配,保证核电站的安全运行,需要精确预测反应堆堆芯热功率分布,以做出及时调整。传统方法包括基于核反应机理物理模型和实验模型,难以通过直接分析相关数据,准确预测功率分布。采用某CANDU重水堆核电站真实监测数据,根据数据的分布特征,分别构建了基于满功率日时间序列的LSTM循环神经网络和基于特征再提取的卷积神经网络CNN模型,并对网络结构优化,以此来进行核反应堆堆芯热功率预测仿真研究。相比于传统的BP神经网络,构建的LSTM和CNN模型在预测性能上有显著提升。在LSTM和CNN的预测结果中,绝对误差小于50MW的数据所占比例分别为97.63%和96.31%,相对误差在5%以内的数据所占比例为98.73%和98.42%,平均相对误差均不超过2.65%和2.96%。仿真研究表明,所提基于LSTM和CNN的模型可有效预测核反应堆堆芯热功率分布。
- 张奥鑫滕婧琚贇杨韬燃
- 关键词：卷积神经网络
- 一种基于区块链的MQTT协议优化算法被引量：2
- 2024年
- 通信协议的设计已然成为实现设备与互联网通信的重要支撑,其覆盖了整个物联网系统的各个环节。针对传统物联网协议中关键数据被伪造或篡改的安全问题,文章设计了一种在数据传输过程中使用区块链技术来保证传输数据安全的改进消息队列遥测传输(message queue telemetry transmission,MQTT)协议,进而保证了存储在broker的数据不被恶意篡改。通过仿真实验证明,该方法具有高效、轻量以及易实现等多方面的特点,在保护物联网的数据安全方面效果十分显著。
- 高焜刘泽辉高伟张雨柔赵勇彪琚贇
- 关键词：区块链物联网
- 基于联邦学习的边缘侧电能质量扰动分类研究被引量：1
- 2023年
- 传统云端电能质量扰动识别模式下,海量扰动数据对云端的服务器造成了较大的存储、计算压力,且云端扰动识别存在延迟,实时性较差;边缘侧扰动识别可以缓解云端压力,降低延迟,但边缘侧之间无法实现数据的跨域共享。针对以上问题,文章提出了基于联邦学习的边缘计算框架,首先,边缘侧使用本地数据训练模型,然后将模型参数上传至云端进行聚合,更新模型并下发至边缘侧进行部署,在边缘侧对电能质量扰动进行识别分类。实验结果表明,相比云端扰动识别模式,基于联邦学习的边缘侧扰动识别对云端的存储需求下降了97.58%,数据通信成本下降了53.68%,单次扰动识别的传输速率需求下降了99.994%,满足扰动识别实时性的要求;优化后的联邦学习算法与传统的联邦学习算法相比,扰动识别准确率提升了1.72%~3.64%。
- 徐正一琚贇于轲鑫刘鹏辉谢可祝文军
- 关键词：电能质量
- 一种基于改进YOLOv8的变压器电力设备渗漏油检测方法
- 本发明提供一种基于改进YOLOv8的变压器电力设备渗漏油检测方法，其包括：首先针对YOLOv8的Backbone层特征提取能力不足导致检测精度不高的问题，本发明提出在C2F模块后融入CA注意力机制来提高骨干网络对于特征图...
- 琚贇赵勇彪刘威邵晓琪卢妍洁张雨柔张之刚
