基于DeepLabv3+的太阳能电池板污染面积分割与计算算法研究

在露天环境中运行的太阳能电池板易受积尘等污染物覆盖的影响,进而降低其发电效率。为了定量评估污染物对太阳能电池板表面污染的程度,文章采用DeepLabv3+语义分割模型对太阳能电池板污染面积进行分割与计算。首先,通过训练DeepLabv3+模型,实现对太阳能电池板图像的精确分割,从而提取出污染区域。然后,通过计算污染区域像素点总数占整块太阳能电池板图像像素点总数的比例,量化污染物的面积。最后,在实际场景中的实验表明,DeepLabv3+分割太阳能电池板污染物的精准率、F1得分和平均准确率分别达到97.17%、96.45%和96.79%。该方法为太阳能电池板的维护管理和效率优化提供了科学依据。

基于半监督目标检测的异常用能检测研究

研究有效学习含噪声标签数据集中异常用能行为特征的检测方法,对降低非技术性损失以保障电网经济与安全运行至关重要。针对异常用能检测问题,提出一种基于半监督目标检测的异常用能检测模型,该模型利用多通道特征拼接检测网络,提高了检测准确性,同时结合半监督学习方法,有效缓解了标签数据不足的问题,为异常用能检测提供了创新的技术路线。

改进EMD-ICA去噪在水轮机组隐蔽碰磨诊断中的应用研究

水电机组运行工况复杂,水、机、电以及噪声信号参杂耦合,早期的隐蔽的故障特征难以提取,给机组的运行造成隐患。为此,本文提出一种改进的经验模态分解(EMD)-独立分量分析(ICA)的新方法。通过经验模态分解将单通道信号分离成各个内禀模态函数(IMF),以能量波动系数为指标设定阀值,判断是否发生模态混淆。排除虚假IMF,选择与原信号相关系数较大IMF构造虚拟通道进行ICA分离,对分离信号提取其故障频率特征。以此方法指导国内某电站检修,成功排查出故障,证明此方法可以自适应、高效的去噪并提取振动故障特征,有很好的工程实用性。

离散小波与傅里叶分析相结合的水电机组振动测试研究

为了更为准确有效地诊断水电机组的振动情况,对国内某电站进行稳定性试验,实测变负荷情况下机组的上下机架、各导轴承的振动和摆度信号以及尾水管的压力脉动,分析振动峰峰值与负荷的变化规律,并结合离散小波与频谱分析对水导轴承的摆度信号进行处理,提取出信号的奇异点和能量的优频（集中在0~50Hz的中低频段内）。分析得出是机组的动不平衡引起的主轴碰磨和水力脉动引起机组的异常振动,需进行动平衡处理,通过实际检修验证了该方法的有效性。

水电机组振动信号小波去噪参数优选方法研究

水轮机组振动信号在采集、传输和处理过程中不可避免地会引入噪声,要进一步处理信号必须进行去噪处理。小波去噪过程中小波和分解层数对去噪效果有很大影响,通常都按经验选取。本文提出一种针对具体水轮机组振动信号去噪时选择最优小波基和分解层数的方法。最终确定采用Db4小波分解5层对某机组上机架振动信号进行去噪,取得了良好的效果,分析得到最终去除的噪声为白噪声。

基于独立分量分析的水轮机振动信号信噪分离与特征提取

针对水轮机导轴承工作环境复杂,测得信号掺杂噪声给信号处理带来困难的问题,提出一种基于独立分量分析的水轮机振动信号的信噪分离方法,并通过信号仿真验证了该方法分离两源混合信号(原始信号和噪声)的准确性。在此基础上引入经验模态分解算法对采集振动信号的噪声分离,经过仿真信号与实测信号分离的对比,验证了所提方法在水力机械故障诊断方面的工程应用价值。

基于小波变换的水电机组振动故障分析和特征提取

通过小波变换的手段对国内某水轮机组的振动异常进行故障分析,详细的阐明了小波奇异性检测的原理以及小波基函数选择的要求。采用Mallat算法,选用Db4小波在多分辨分析下对机组摆度信号进行处理成功提取出故障点的位置,并结合不同的频率分析出机械因素和水力因素造成故障的原因。最后运用连续小波变换的模极大值与尺度的对数关系进行图像拟合,计算出奇异点的Lipschitz指数,以此作为故障信号的特征。通过比较两种不同因素影响的奇异点处的Lipschitz指数,证明其作为故障信号的特征参数对衡量机组故障程度有指导意义。

微分经验模态分解和能量矩阵相结合的水电机组故障信号预处理方法研究

针对经验模态分解方法在处理水电机组振动这类由多重信号和噪声耦合的信号时出现的模态混叠现象,提出了一种微分经验模态分解和能量特征相结合的水电机组故障信号预处理方法。通过微分经验模态算法对信号进行分解,接着构造各阶微分信号能量矩阵,通过能量矩阵可以筛选出有效的分量。仿真试验表明微分经验模态分解能有效的避免模态混叠效应,使用支持向量机验证在水电机组导轴承信号预处理中,二阶经验模态分解构造的能量特征矩阵识别精度达98%。这一方法在水电机组复杂耦合信号预处理的应用中有很好的工程应用价值。

基于EEMD的水电机组信号分解和频谱分析

采用集合经验模态分解EEMD方法对水电机组多个信号进行分析,结果表明,EEMD分解能够将水电机组信号分解成不同频域内IMF分量分解,各IMF分量与现场振源有一定的关联,具有直观的物理意义,同时对不同工况的信号进行对比分析。

基于PCS-9150过程控制器的水电厂自动发电控制设计实现

基于PCS-9150过程控制器,实现了水电厂自动发电控制。通过特定的无扰组态方法,避免了在线修改对系统运行产生的扰动,满足了水电厂全厂AGC在线逻辑修改的需要,提高现场运维效率;将相关逻辑功能模块化,简化在线调试过程中的查找和索引,为控制策略的在线实时调试提供极大的便利。