基于样本不均衡和特征优选多源融合的输电线路故障类型辨识

输电线路发生各种类型故障时将严重威胁系统的安全稳定运行,传统基于故障录波的输电线路故障诊断方法侧重于利用故障录波提供的零序电流信息,难以准确辨识所发生故障的类型。文章提出了基于样本不均衡和特征优选多源融合的(kepler optimization algorithm-convolutional neural network-bidirectional long short-term memory network-selfattention,KOA-CNN-BiLSTM-Selfattention)输电线路故障类型辨识方法,获取输电线路分布式在线监测装置提供的行波数据,整合形成输电线路的实际有效故障波形数据库及带标签信息数据库;基于融合改进(synthetic minority over-sampling,technique,SMOTE)算法进行样本均衡,采用时域函数、快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)、小波包分析、波形函数提取不同输电线路故障类型的时域、频域、时频域及波形脉宽等故障特征,基于Deep Lasso(deep least absolute shrinkage and selection operator)回归完成特征优选再进行多源信息融合,最后采用KOA-CNN-BiLSTM-Selfattention算法完成输电线路的故障类型辨识。通过基于输电线路历史故障跳闸数据的算例验证了所述方法的正确性和有效性。

多传感器融合的手机室内三维定位试验

以智能手机为用户端平台,利用行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)改进算法和气压测高原理设计了三维多传感器融合定位的扩展卡尔曼滤波器,基于Android操作系统开发了手机传感器融合的室内三维定位程序。最后,利用中国矿业大学室内外无缝定位试验场进行了定位算法性能评估。结果表明,三维融合定位方法能有效抑制漂移误差,定位精度和可靠性能够满足室内应用环境的要求,且定位精度优于WiFi方法和常规PDR方法。

精益六西格玛在分布式能源并网全过程管理的应用研究

精益六西格玛管理在提升企业效率、降低企业资源成本、提高企业服务质量,从而进一步提高企业的经济效益和文化软实力方面有着重要的作用,是一种先进的管理理念。文章从六西格玛管理模式在我国电力行业"分布式能源并网"方面进行探索,希望能够通过先进管理理念的深入研究,重点从资料提交、资料审核、设备检测验收、调度协议签订等方面进行改善,精简内部流程,提升凉山公司优质服务水平,提高客户满意度。

空间直角坐标至两类常用坐标的快速变换

由空间直角坐标至站心极坐标的间接变换方法存在着使用复杂和不够直接快速的问题,该文提出了空间直角坐标至大地坐标快速变换的二维迭代方法;通过分析空间直角坐标与站心极坐标的几何关系,提出了站心极坐标直接变换的几何解析法。计算结果表明,当迭代停止条件采用空间点位误差限值10-5 m时,大地坐标变换的二维迭代法一般2次收敛;站心极坐标几何解析法与常规间接变换结果完全相同,验证了文中所提方法的正确性和快速性。

智能手机传感器标定的似线性模量方法

探讨了智能手机惯性传感器校正的九参数模型的6种形式,利用模量方程构建椭球模型,并通过多项式分解得到类似线性化的迭代模型,进而提出了一种似线性模量标定方法。利用该方法进行手机传感器多位置标定实验时,无需严格控制传感器标定位置或姿态,便可获得传感器的校正参数。以三星S3手机采集的加速度计和陀螺仪数据进行标定实验,计算结果与分析表明,所提方法适用于智能手机传感器的快速标定。