台区智能融合终端技术规范（试行）是国网公司颁布的企业标准，涵盖了与智能台区终端相关的技术规范与要求。该规范包含的主要内容可以概括为以下几个方面： 1. 范围：这部分定义了技术规范的适用范围，指明了标准针对的对象和环境。 2. 规范性引用文件：列出了该技术规范中所引用到的其他标准文件，这些文件对理解本规范有重要的参考价值。 3. 术语和定义：为了在规范中使用精确的语言，对特定的技术术语进行了明确定义，保证技术交流的一致性。 4. 缩略语：提供了一定数量的技术缩略语及其全称，方便阅读者理解和查阅。 5. 总体要求及原则：阐述了智能融合终端设计、制造与应用过程中需要遵守的基本原则，包括但不限于安全性、兼容性、环保等方面。 6. 软硬件架构：详细说明了终端的软硬件结构，包括硬件组件的性能要求、软件功能模块的设计准则等。 7. 技术要求：规定了终端产品的具体技术参数、性能指标以及测试方法，确保产品符合一定的技术水准。 8. 检验规则：明确了产品的检验程序、检验方法及质量判断标准，用于保证产品的质量一致性。 智能台区终端是智能电网的重要组成部分，它的功能覆盖了从数据采集、处理到传输、控制等多个方面，其技术要求需要与智能电网的其他部分相协调。技术规范的制定有助于提升台区终端产品的质量，确保电网智能化的平稳推进。同时，规范的实施还能为电力设备的生产商、供应商及电力运行商提供明确的指导，提升整个行业的技术水平和效率。 随着智能电网建设的不断深入，对台区智能终端的性能要求也在不断提升。台区智能融合终端技术规范不仅为产品的研发与应用提供了明确的规范，还为相关标准的未来改进和升级提供了基础。在智能电网技术飞速发展的今天，这类技术规范的出台显得尤为关键，对于推动电网的智能化、信息化和绿色化发展具有重要意义。

图像融合是一种将多源图像信息综合处理的技术，旨在提高图像的视觉效果、解析能力或增强特定特征。在图像处理和计算机视觉领域，图像融合是至关重要的一个环节，它能够结合不同传感器、不同时间、不同分辨率或者不同视角的图像，生成包含更丰富信息的新图像。MSRS（Multi-source Remote Sensing Image Fusion）数据集便是专门针对这一领域的研究提供的一份资源。 MSRS数据集是由林峰塘在GitHub上发布的，目的是促进图像融合技术的研究和开发。通过这个数据集，研究人员可以测试和比较不同的融合算法，从而推动图像融合技术的进步。该数据集包含了多种来源的遥感图像，这些图像可能来自不同的传感器，如可见光、红外、雷达等，具有不同的分辨率和成像条件，为融合算法提供了丰富的实验素材。 在CSDN上提供的压缩包文件"MSRS-main"中，可能包含了原始图像、预处理后的图像、融合结果示例、以及可能的评估指标和代码库。原始图像文件可能是以不同的格式（如TIFF、JPEG等）保存，供用户进行融合操作。预处理图像可能已经过校正、配准等步骤，以确保不同图像间的几何一致性。融合结果示例则展示了不同的融合算法在数据集上的应用效果，这对于比较和选择合适的融合方法很有帮助。此外，数据集中可能还包含了用于评估融合效果的指标，如信息熵、互信息、结构相似度指数(SSIM)等，以及实现这些算法和评估指标的代码。 在研究MSRS数据集时，关键知识点包括： 1. **图像融合算法**：常见的有基于像素级的融合（如PCA、IHS、RGB-NIR）、基于特征级的融合（如小波分析、频域分析）、基于决策级的融合等。每种算法都有其优势和适用场景，理解并掌握这些算法是进行图像融合研究的基础。 2. **图像配准**：在融合前，不同源的图像通常需要进行几何校正和配准，以确保同一位置的像素对应一致。这涉及到图像的投影变换、空间变换等技术。 3. **图像质量评价**：融合效果的好坏通常通过一系列量化指标来衡量，如对比度、清晰度、信息保留程度等。理解并应用这些指标对于优化融合算法至关重要。 4. **遥感图像的特点**：遥感图像通常包含丰富的地物信息，如植被、水体、建筑物等，了解这些特性有助于选择合适的融合策略和评估标准。 5. **编程实现**：熟悉Python、MATLAB等编程语言，以及相关的图像处理库（如OpenCV、Scikit-image）是处理和分析图像所必需的。 6. **开源社区和资源**：如GitHub、CSDN等平台是获取最新研究动态、交流学习经验的重要渠道，利用好这些资源可以加速研究进程。 MSRS数据集为图像融合研究提供了一个全面的实验平台，涵盖了从理论到实践的多个重要知识点。通过深入研究这个数据集，可以提升对图像融合的理解，推动相关技术的发展。

PSASP算例模型：IEEE 39节点系统融合新能源风机与光伏，全方位电力分析软件体验，潮流计算等稳定分析应有尽有，搭配Visio原图辅助，附赠无节点限制软件体验版。,PSASP算例模型详解：IEEE 39节点系统融合新能源，全面分析电力性能与稳定性分析,PSASP算例模型，标准IEEE39节点系统模型，加新能源风机和光伏，(可配visio原图，发lunwen会用到的）。 买算例送无节点限制psasp软件7.41 模型可进行潮流计算，最优潮流，短路计算，暂态稳定性分析，小干扰稳定性分析，电压频率稳定分析，电能质量分析等等等等。 自己搭建的模型 网上流传的模型参数都不全，无法运算。 ,PSASP算例模型; IEEE39节点系统; 新能源(风机+光伏); 潮流计算; 最优潮流; 短路计算; 暂态稳定性分析; 电压频率稳定分析; 电能质量分析; 无节点限制PSASP软件7.41; 自定义模型; 参数不全。,基于PSASP的定制新能源模型：IEEE39节点系统优化与稳定性分析

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电力用户用电信息采集系统通信协议是智能电网信息化建设的重要组成部分。它规定了电力用户用电信息的采集、处理、存储、传输和安全等方面的标准。Q／GDW 1376.2-2013是该通信协议的第二部分，主要关注集中器本地通信模块接口协议的相关技术细节。集中器本地通信模块是整个电力通信网络中连接主站和从节点（如电表、智能终端等）的关键部分，负责数据的采集、处理和转发等功能。TTU（终端单元）则通常指智能电表或相关采集设备。 集中器或TTU作为启动站，其通信协议中的DIR代表数据传输方向，PRM代表参数配置。在本协议中，DIR=0表示信息是从集中器或TTU发送至从节点，而PRM=1表示相关的参数设置是有效的。当集中器向从节点发送报文时，比如清除从节点的档案信息或通信信息，这些操作通常需要以某种特定格式的报文来实现。例如，东软HPLC模块作为通信模块的一种，它负责响应并处理来自集中器的报文。此模块的回复报文通常是固定长度的，如本例中的4字节报文，需要特别注意其格式和含义以确保通信的正确性。 通信协议转发是指数据在多个通信节点之间的传递方式。在电力信息采集系统中，信息往往需要跨越多个层级，从电表传送到集中器，再从集中器转发至更高级的主站。这个过程中涉及多级数据格式转换和数据包封装，确保信息准确无误地传送到指定目标。 此外，集中器本地通信模块接口协议不仅仅关注数据的传输，还包括数据的采集与处理能力。集中器需要具备采集从节点（如电表）的数据，如用电量、电压、电流等信息，并按照既定的格式存储和处理这些信息。处理后的信息可以被用来分析用电情况、远程抄表、自动缴费以及负荷控制等。 在实际应用中，集中器本地通信模块接口协议的执行情况直接影响着整个电力信息采集系统的运行效率和可靠性。例如，若通信协议未按标准实现，则可能导致数据丢失、错传或被篡改，进而影响到电力供应的稳定性和电力公司的运营成本。因此，电力系统的相关人员需精通相关的通信协议和标准，以确保系统的正常运作。 在本协议中，东软HPLC模块的提及也表明了当前电力行业对高速率、高稳定性电力通信技术的需求。HPLC（High Power Line Communication）指的是利用高压电力线作为传输媒介的通信方式，其具有传输距离远、成本低的优点，适合用于连接电网系统中的各个组件。 Q／GDW 1376.2-2013电力用户用电信息采集系统通信协议 第2部分：集中器本地通信模块接口协议的知识点涉及了数据通信、数据处理、安全性、稳定性和高效性等多方面的技术要求，是电力行业信息化、智能化管理的重要技术基础。掌握这些知识点对于电力行业技术人员来说至关重要。

内容概要：本文介绍了基于蜣螂优化算法（DBO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量时序预测项目。该项目旨在提升多变量时序预测的准确性，通过融合CNN提取局部时空特征、BiLSTM捕捉双向长短期依赖、注意力机制动态加权关键时间点和特征，以及DBO算法智能优化模型参数，解决传统方法难以捕获长短期依赖和多变量非线性交互的问题。项目解决了多变量时序数据的高维复杂性、模型参数难以调优、长期依赖难以捕获、过拟合与泛化能力不足、训练时间长、数据噪声及异常值影响预测稳定性、复杂模型可解释性不足等挑战。模型架构包括输入层、卷积层、双向长短期记忆层（BiLSTM）、注意力机制层和输出层，参数优化由DBO负责。; 适合人群：对深度学习、时序数据分析、群体智能优化算法感兴趣的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：①提升多变量时序预测准确性，满足实际应用对预测精度的高要求；②实现模型参数的智能优化，减少人工调参的工作量和盲目性；③解决时序数据的非线性和动态变化问题，适应真实场景中的时变特性；④推动群体智能优化算法在深度学习中的应用，探索新型优化算法与深度学习结合的可行路径。; 阅读建议：本文涉及多变量时序预测的理论背景、模型架构及其实现细节，建议读者在阅读过程中结合MATLAB代码示例进行实践，深入理解各个模块的作用及优化策略。

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"基于相机和毫米波雷达融合的水面小目标检测方法的研究" 从标题和描述中，我们可以总结出以下知识点： 1. 水面小目标检测是USV环境感知的一项重要任务，目的是检测水面上的小障碍物，以避免碰撞和提高USV的安全性和自主操作能力。 2. 基于视觉的小目标检测存在三个主要挑战：水面上的光反射干扰、周围景物反射干扰和探测距离短。 3. 毫米波雷达在自动驾驶中显示出巨大的价值，能够提供长距离的检测可能性，并且对照明条件更鲁棒。 4. 基于毫米波雷达的水面上小物体检测存在困难，例如来自非金属目标的微弱回波、水面杂波引起的干扰和缺少语义信息。 5. 为了提高水面小目标检测的鲁棒性，需要充分利用毫米波雷达点云数据，并与RGB图像进行深层次融合。 6. 该方法可以应用于USV的小目标检测，提高检测性能，并且能够规避像浮标和礁石的小障碍物。 7. 该方法通过利用雷达数据的特点，提高了水面小目标检测的平均检测准确率，并且保持了良好的性能，即使一个单一的传感器退化。 从标签中，我们可以总结出以下知识点： 1. 基于相机和雷达融合的水面小目标检测方法是USV环境感知的一项重要技术。 2. 内陆水域USV任务需要高效的水面小目标检测技术，以避免碰撞和提高USV的安全性和自主操作能力。 3. 雷达-视觉融合方法可以提高水面小目标检测的鲁棒性和检测性能。 从部分内容中，我们可以总结出以下知识点： 1. 该研究提出了一种基于雷达-视觉融合的水面小目标检测方法，能够提高检测性能和鲁棒性。 2. 该方法采用了一种新的毫米波雷达点云表示格式，将RGB图像与雷达数据进行深层次多尺度融合。 3. 该方法在真实世界场景中收集的数据集上进行了评估，达到了90.05%的平均检测准确率，并且保持了良好的性能，即使一个单一的传感器退化。 4. 该方法可以应用于USV的小目标检测，提高检测性能，并且能够规避像浮标和礁石的小障碍物。 该研究提出了一种基于雷达-视觉融合的水面小目标检测方法，能够提高检测性能和鲁棒性，并且可以应用于USV的小目标检测。

内容概要：本文详细介绍了基于ROS系统的多机器人协同融合建图程序，旨在解决多机器人协同建图过程中遇到的问题，提高建图效率和精度。该程序采用分布式系统架构，能同时处理多个机器人的建图数据，具有良好的扩展性和可靠性。文中探讨了多机器人协同与编队的概念和技术，重点讲解了地图融合技术，包括SLAM自主建图技术和坐标变换的地图对齐方法。此外，还介绍了用于导航避障的DWA和TEB算法。最后，强调了该程序仅适用于Ubuntu16和Ubuntu18系统。 适合人群：从事机器人研究、开发的科研人员和工程师，尤其是对多机器人协同建图感兴趣的读者。 使用场景及目标：① 提供高效的多机器人协同建图解决方案；② 实现高精度的地图融合；③ 在复杂环境中准确重建二维地图并进行导航避障。 其他说明：该程序不支持Ubuntu20及以上版本，因为这些版本的ROS仿真存在Bug。

多技术融合图像加密项目，结合了传统密码学、混沌理论和基于变换域的图像加密技术。