基于2阶Hann自卷积窗的谐波电能高精度量测方法研究与实现

分布式光伏发电根据全发电量进行补贴,无法约束其并网对配电网造成的高频次谐波污染和电压波动等电能质量问题。电能谐波含量是体现分布式光伏电能质量的因素之一,可作为并网电能定价的参考依据。为了对分布式光伏谐波电能进行快速、准确计量,文中采用2阶Hann自卷积窗及其双谱线插值校正算法,提出了一种低运算资源消耗的顺序型谐波计算流程,在其基础上优化设计了一种多级流水线型的谐波计算架构,大幅提升了加窗插值FFT的计算效率;考虑ADC量化误差,对2阶Hann自卷积窗及其双谱线插值校正算法的谐波分析效果进行仿真,提供了ADC位数、采样点数N与窗函数的选择依据。设计并开发了基于ZYNQ与LTC2358的谐波量测装置板卡样机。实验与测试结果表明,该样机的基波测量误差满足C级静止式有功电能表标准和0.5S级无功测量仪表检定标准的要求;此外,3~21次谐波测量误差满足A级谐波测量仪表检定标准的要求。

基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流母线串联电弧故障检测

直流母线是光伏系统输出能源的主干道,由于长期曝晒、风化等作用,电缆、连接器等组件劣化,光伏系统直流母线中发生电弧的可能性急剧上升,极易引发火灾、触电等事故。在光伏系统中,串联电弧故障将使回路电流下降,传统的过流保护无法识别。因此,本文提出基于深度学习和证据理论(D-S)的方法来识别串联电弧故障,该方法基于并联电容器电流和电压信号,采用一维卷积神经网络(1DCNN)对检测数据进行电弧识别;在此基础上将基于单个传感数据的识别结果作为证据,运用D-S多信息合成法则计算得到信度分配,最后利用决策规则判断是否发生串联电弧故障。搭建多参数可调模型获取数据进行测试,结果表明:使用1DCNN识别方法,基于并联电容器电流和电压信号的串联电弧识别准确率分别为97.19%和94.98%,而基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流串联电弧故障检测的识别准确率可提升至99%以上。

强制对流对高压套管油介质中乙炔分子传质过程的影响

为优化对高压套管进行油中溶解气体分析时的取样质量,提升分析结果的代表性和准确性,提出一种对高压套管中的绝缘油施加强制对流的方法,通过向绝缘油施加速度场促进油中溶解气体的传质过程,进而改善油中溶解气体分析的取样质量。从仿真计算和实验验证2个方面对绝缘油中溶解乙炔气体传质过程进行研究。首先分析无强制对流情况下气体的传质过程,并测量气体从故障源到取样口的时间;然后分析在强制对流情况下气体的传质过程并测量了传质时间,在此基础上讨论气体传质时间缩短的原因;最后探究不同强制对流动作周期对传质过程影响的程度。研究成果能够为高压套管在线监测装置的研发提供参考。

基于有效值滑窗差分算子和采样序列重构的电压暂降测量方法

电压暂降是电力系统中最令用户困扰的电能质量问题,对其特征参数进行准确测量是电压暂降评估和治理的首要前提。然而,当前电压暂降检测算法存在参数检测准确度低、实时性差以及缺乏相位跳变信息等不足。为此,提出一种基于有效值滑窗差分算子和采样序列重构的电压暂降测量方法,以实现其特征参数的快速、准确检测。该方法首先利用有效值滑窗差分算子准确获取电压暂降的起止时刻。接下来,依据暂降起止时刻对原始信号分区,并对不同分区的信号进行加窗插值快速傅里叶变换(FFT)运算。而后,对采样序列重构并进行相位校正。最后,得到电压暂降的持续时间、暂降深度和相位跳变等特征参数信息。在暂降幅值和相位同时变化、不同谐波分量、不同信噪比噪声等情况下的仿真实验结果表明,所提方法具有准确度高、实时性好和鲁棒性强等优点。实际构建硬件测试平台的测试结果满足GB/T 30137-2013中电压幅值误差≤0.2%、相位跳变误差≤1°以及暂降持续时间误差不超过一个周期的要求,验证了算法的有效性和可行性。

基于光效和BP神经网络的LED结温预测研究

提出了一种发光效率结合BP神经网络的大功率LED结温预测方法。实验中发现LED的发光效率在结温升高至80℃左右将急剧下降,光效与结温的函数关系发生改变,进而影响了测量精度。针对这一问题,基于发光效率与结温的函数关系,构建实验平台,获取发光效率和相应结温的数据,然后通过BP神经网络建立LED结温预测模型。模型所得数据与正向电压法进行对比实验,最大误差为2.1℃,验证了所提方法的可行性,同时所提方法无需考虑LED的内部结构,能够简便,准确地预测大功率LED结温。

极端快速条件下液体电导率实时测量技术

基于对称差分原理,发展了一套用于极端快速条件下液体介质电导率的实时原位测量技术,主要解决了传统测量方法在极端快速条件下测量液体电导率时液体介质易电解,以及快速冲击过程中液体介质的冲击极化对电压信号测量带来困难等问题。该实时测量技术在样品测试过程中两端电压不超过电极电势,且测量时间仅为数微秒,从而保证了液体介质不受强电场影响发生电解,通过对样品中两电极分别测量的电压信号进行差分,有效消除由液体介质受到快速冲击时产生的极化干扰,从而提升在极端快速条件下的测量精度和可靠性。以对去离子水进行快速冲击测试实验为例,结果显示该测量技术能在纳秒时间尺度内准确反映导电性变化历史,展现出广泛的科研和工程应用潜力。

基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法研究进展

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研究进展。首先简述了基于传统图像处理的金具锈蚀缺陷检测流程;然后按照基于传统图像处理、深度学习方法概述了金具设备锈蚀缺陷检测,重点阐述了基于深度卷积神经网络的目标检测和语义分割算法在输电线路金具锈蚀缺陷检测中的应用;随后介绍了基于深度学习的金具锈蚀缺陷检测自建数据集以及性能评价指标;最后指出了基于深度学习的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法目前存在的问题,并对未来研究工作进行了展望。

原子热运动对电场量子测量的影响及修正方法

基于里德堡原子电磁诱导透明(EIT)效应的电场量子测量方法,能够突破传统基于电学原理、光学原理测量法在测量精度和灵敏度上的极限,并且具有自校准性。采用热里德堡原子进行测量具有工程应用的便捷性,但是原子热运动形成的多普勒效应会导致EIT谱峰发生频移和形变,混淆电场对原子的相干效应,从而影响电场测量精度。基于激光、电场与原子的作用机理,以及原子热力学,该文提出通过调整探测光和耦合光频率,修正原子热运动对电场量子测量影响的方法。首先,假设里德堡原子静止不动,建立和求解密度矩阵方程,描述双光子阶梯型三能级系统的EIT光谱;然后,引入温度与原子运动数学关系,将温度造成的原子热运动多普勒影响量化为探测光和耦合光频率失谐量,通过修正探测光和耦合光的频率来抵消该影响。仿真实验表明,该文提出的修正方法效果良好,该研究有利于推进基于里德堡原子电场量子测量的实用化进程。

镀银层参数对配电开关柜内固定搭接电连接接触部位导电性影响的仿真分析和实验研究

[目的]配电开关柜内固定搭接的导电性是确保开关柜可靠运行的重要参数。为提高固定搭接的导电能力,工业上目前主要在其接触部位采取镀银处理,但缺乏镀银层厚度、表面粗糙度和硬度对固定搭接部位导电性影响的研究,亟需给出合理的设计标准。[方法]以配电开关柜内的母排固定搭接为研究对象,通过构建三维多物理场耦合有限元模型研究了镀银层厚度、表面粗糙度、硬度及涂覆电力润滑脂对其接触部位导电性的影响,并投制了1∶1尺寸的试验样件进行实验验证。[结果]在母排固定搭接电连接接触部位镀银能够提高接触表面的导电性,镀银层的粗糙度和硬度对接触部位的导电性有一定的影响,镀银层厚度的影响则较小。涂覆电力润滑脂能够显著提高固定搭接接触部位的导电性。[结论]本文的研究结果可为配电开关柜内固定搭接电接触部位Ag镀层参数的标准化设计提供理论与实验依据。

柱上隔离开关不同镀银层参数的导电及磨损性能实验研究

为提高柱上隔离开关的导电和耐摩抗磨能力,行业目前主要采用在其接触部位进行镀银处理。但镀银层厚度、粗糙度和硬度对柱上隔离开关的导电性、磨损度的影响缺乏研究,亟需给出更加合理的设计标准。本文以GW-9系列柱上隔离开关为研究对象,通过投制试验样件,研究了镀银层厚度、粗糙度、硬度及涂覆电力复合脂对其接触部位导电性及摩擦磨损性能的影响。研究结果表明:柱上隔离开关接触部位镀银能够提高接触表面的导电性和摩擦性能,镀银层的粗糙度和硬度对接触部位的导电性具有一定影响,不同镀银层厚度对接触部位导电性的影响较小,电力复合脂润滑能够显著提高隔离开关接触部位的抗磨性能。研究结果可为隔离开关电接触材料参数的标准化设计提供理论与实验依据。

基于卷积神经网络的风电场巡检机器人图像识别方法

为提高识别结果的召回率,提出基于卷积神经网络的风电场巡检机器人图像识别方法。首先,在风电场巡检环境中,利用HE算法对采集到的巡检图像实施预处理,联合拉普拉斯算子提高图像的质量。然后将经过预处理的巡检图像转换为方向梯度直方图形式,提取图像中的特征信息。最后将特征提取结果输入卷积神经网络,通过训练、学习过程确定模型并输出最终的图像识别结果。实验表明,该方法的识别结果召回率为95.27%~98.40%,能较好地捕捉到巡检图像中的真实目标物体。

基于能量算子与Kaiser窗的电压闪变参数检测

电压闪变对电网安全带来许多负面影响。为了快速检测电压闪变,提出一种基于能量算子与Kaiser组合余弦窗的双谱线改进FFT的闪变参数检测算法。通过能量算子算法提取闪变波动信号。利用基于Kaiser窗的组合余弦窗函数的双谱线插值算法对FFT进行改进,对闪变信号进行校正分析,得到准确的信号参数。仿真试验结果表明,所提算法可以有效克服单、多频率调制以及基波变动的影响,有稳定性好、计算量小和准确度高等优点。

基于改进交织异算法的数据抗强干扰传输设计

为解决集成电路因强干扰环境的干扰而导致的数据传输错误问题,实现在强干扰工业环境的良好通信。基于纠错码可用来提高必要数据信号传输的完整性的原理,在目前现有的纠错码基础上进行改进与创新,提出一种交织异编解码方法。该织异编解码方法通过优化UART协议进行高可靠性传输,并使用CRC校验码与可靠编码模块对传输数据进行检错与纠错,使集成系统更加适应复杂多变的工业环境。最终以AD信号采集为例,对改进后的交织异算法进行了性能测试,证明该算法对于强干扰环境下数据的传输具有重要的检错与纠错作用。

基于光辐射强度的日盲紫外放电检测结果一致性校准方法

随着紫外放电检测技术的广泛应用,为解决不同型号日盲紫外成像仪的检测结果缺乏一致性和可比性的问题,该文基于MODTRAN模型分析了温度、湿度、气压和检测距离等不同因素对日盲紫外波段光辐射的大气传输过程的影响特性,建立了紫外检测辐射传输模型,搭建了辐射计量一致性校准平台,提出了紫外检测结果一致性校准方法。利用该方法建立了3台不同型号紫外成像仪的检测结果一致性校准公式,可将紫外成像仪测得的光斑面积换算为检测目标产生的光辐射强度。使用3台紫外成像仪对棒-板模型电晕放电和氘灯光源进行紫外放电检测,由一致性校准公式所得检测目标的光辐射强度计算值的相对标准偏差均小于0.1,验证了一致性校准方法的普适性。

太阳能电池阻抗谱测量方法及其应用进展

阻抗谱测量技术是研究太阳能电池的重要手段。该文首先对近几年提出的阻抗谱测量方法进行评述,分析各类方法的优缺点。通过对阻抗谱测量方法的研究,发现不同测量方法之间的差异主要体现在其效率、精度以及成本等方面。其次,分析阻抗谱在太阳电池故障检测、电子输运、界面研究等方面的应用情况,指出它们评价电池动态行为时存在的不足之处。最后,总结阻抗谱测量方法未来发展方向及应用需求。

基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统应用

介绍了一种基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统。机器视觉传感器采集被测物体图像后,将原始数据送入图像识别检测模块,该模块由机器视觉算法和深度学习的图像处理技术组成,利用图像采集技术对可视化检测项目进行建模分析。实际应用表明,电动工具视觉检测系统的测量效果优于人工光学检测,避免了人为因素造成的检测误差。

基于物联网无线通讯技术在垃圾转运站中的应用

随着社会经济的不断发展,生活垃圾产生量也在日益增加,为实现城市垃圾的减量化、无害化、资源化处理,同时实现环境的美化,垃圾站的建设成为当务之急。一般的垃圾站通常使用有线通信方法实现数据传输,但具有接线麻烦、成本高、维修麻烦、不稳定等的弊端。所以,本文研究的基于物联网等无线通讯信息技术在垃圾站中的运用情况,对提高垃圾站的自动化水平有着重要意义。

单相供用电系统故障漏电电流特征及保护方法

为解决供用电系统和用电设备的正常漏电电流与故障漏电电流的保护和识别问题,首先针对供用电系统和用电设备的漏电特征进行分析,明确正常漏电与故障漏电的识别特征;其次分析高频电力电子设备的漏电电流特征,提出基于高频电流负反馈的磁调制漏电电流量测方法,实现故障漏电的准确检测与保护;最后提出基于漏电电流阻容特征的单相供用电系统的漏电保护策略,分别设置故障漏电动作阈值和正常漏电动作阈值,在保障供用电系统和用电设备正常运行的前提下实现故障漏电的准确保护。结果表明:正常漏电与故障漏电电流阻容特征不同;基于高频电流负反馈的磁调制漏电电流量测方法可以有效降低正常高频容性漏电电流的影响;基于漏电电流的阻容特征的漏电保护策略,可提高漏电保护的有效性和可靠性。

服务机器人可靠性振动试验的剖面设计与验证要求

服务机器人作为智能化装备和工具的代表之一,具有产品种类多、应用场景广等特点。为准确评估相关产品的环境适应性和可靠性等技术指标,以清扫机器人为例,推导可靠性振动试验过程中的正弦与随机振动规范谱,确定试验量值,根据任务剖面确定试验时间,得到试验剖面,为该类产品振动环境的可靠性评定给出参考。

光伏电池及阵列的老化故障研究

为研究光伏电池及阵列老化故障原因,建立故障辨识模型。单晶硅(砷化镓)电池老化前后理论拟合与实验数据全局均方根误差均小于0.11 mA (0.59 mA),表明了模型的可靠性。以此为依据,研究了二极管理想因子n、串联电阻R_(s)和并联电阻R_(sh)对单晶硅(砷化镓)电池最大输出功率P_(max)影响,发现两种电池P_(max)随n和R_(s)增加而下降,随着R_(sh)增加而增加;n对两电池影响很小且基本一致;R_(s)和R_(sh)对硅电池影响大,原因在于砷化镓电池抗老化能力强。研究了4×4 BL、HC、TCT、NS硅阵列P_(max)与其中单电池n、R_(s)、R_(sh)的关系,发现P_(max)与n、R_(s)、R_(sh)的变化趋势与上述一致;R_(s)影响下阵列P_(max)的降序为BL>HC>TCT=NS。研究结果对于光伏电池及阵列的老化故障判断提供了理论指导。