基于渐进式认知发现的新型配电网故障定位方法

在“双碳”目标下,持续接入分布式电源的新型配电网对运行可靠性提出了更高的要求,如何在渗透率变化的场景下提高现有故障定位方法的适应能力成为亟需解决的问题。为此,采用元学习特有的学会学习机制,提出了一种基于渐进式认知发现的新型配电网故障定位方法。首先,基于现有场景数据采用网络结构搜索算法构建当前场景个性化定位模型;然后,利用元学习算法提取模型构建过程中的知识因子,组成故障定位认知发现库;进而,在数据流和知识流的共同作用下,故障定位模型渐进地实现场景持续变化下的自主进化;最后,在PSCAD仿真平台对所提方法进行了验证。结果表明:所提方法具有定位精度高、鲁棒性强的优点,且在不同渗透率的故障场景下有着良好的泛化能力。研究结果可为基于人工智能的定位方法在实际系统中的应用提供技术支持。

基于域自适应迁移学习的有源配电网故障选线方法

基于数据驱动的人工智能模型,特别是卷积神经网络在配电网故障诊断领域取得了优异的表现。然而卷积神经网络严重依赖海量数据,模型性能会因数据量的减少而严重下降。为此,提出了一种基于域自适应迁移学习的有源配电网故障选线方法。首先,构造了一种嵌套注意力机制的卷积神经网络,提取有源配电网暂态零序电流的故障特征。然后,采用域自适应迁移学习方法,利用最大均值差异函数降低源域和目标域数据之间的分布差异,有效解决少样本故障选线问题。最后,在Matlab/Simulink中搭建不同运行方式的有源配电网对所提方法进行测试验证。结果表明,所提方法可在少样本情况下实现高精度、鲁棒性的有源配电网故障馈线识别。

基于有限量测信息的多分支配电线路故障定位方法

准确快速的故障定位对配电系统的运行质量和可靠性至关重要。目前多分支配电系统故障定位方法大多通过在配网中增加量测装置实现,但配电网拓扑结构复杂,监控设备数量有限,大规模安装额外量测设备的成本较高,难以在实际系统中广泛应用。为此,提出了一种基于有限量测信息的多分支配电线路故障定位方法。首先,对多分支配电线路中电气量信息与故障距离的非线性关系进行理论分析,证明了采用深度学习构建映射函数完成故障定位任务的可行性;其次,利用堆栈自编码器和长短期记忆网络建立故障测距模型,降低配电线路多分支对故障定位产生的误差;再次,结合配电自动化系统的量测信息,通过逻辑推理和智能测距模型实现故障线路判定和测距;最后,基于深度迁移学习提出一种智能定位实施方案,以增强所提方法泛化能力。在MATLAB/SIMULINK平台上对所提方法进行测试验证,仿真结果证明了该方法在复杂工况和分布式电源接入条件下的有效性和鲁棒性。研究结果可为现有故障定位方法提供辅助决策功能。

参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析

为使用户侧储能收益最大化,提出了一种参与辅助服务市场的用户侧储能优化配置方法。首先,建立了用户侧储能的全生命周期成本和考虑辅助服务的收益模型;其次,在两部制电价下,基于对储能电池运行特性和用户负荷特性的考虑,建立了一种参与辅助服务的用户侧储能优化配置模型,以储能容量和辅助服务参数为优化变量,对工业用户全寿命周期的净收益进行优化计算;然后,以广西储能辅助服务市场为例,实现了用户侧储能最优容量下的配置优化,确定了参与辅助服务的变量值;最后,通过改变政策敏感度对比分析了不同辅助服务的经济效益,给后续储能投资提供了指导性意见。

基于机器视觉的餐厅机器人设计

本文设计研制了一款可以远程控制,并提供"送餐"、"点餐"和"支付"功能的餐厅机器人。该系统以Cortex-A9四核处理芯片为处理核心,运行Linux系统,配合双目摄像头的机器视觉技术实现了机器人分辨地面与行人,桌椅等障碍物,并对其规避,同时具有智能送餐、点餐、支付等功能。该机器人可辅助或代替餐厅的服务员,从而帮助餐厅降低运营成本,同时满足了现代人对智能生活的追求,增加顾客兴趣。

带手机控制功能的记忆密码锁

介绍一款基于STC10F08XE单片机的带手机控制功能的记忆密码锁。该系统可通过自带键盘进行加锁、密码解锁、修改密码等功能,且具有相应的指示。此外还可使用配套APP通过蓝牙连接遥控密码锁进行加锁、解锁及修改密码。此外,修改后的密码会自动存储到EEPROM中进行保存,保证掉电重启后新密码不会丢失。