利用Apriori算法实现变电站二次系统故障诊断

在智能变电站中,二次回路的故障原因难以被迅速诊断。为了提高二次系统故障诊断的速度和准确性,提出了一种基于Apriori算法的二次系统故障诊断方法。首先通过解析SCD文件实现对虚回路到物理回路的映射关系的建立,构建变电站的二次系统回路。其次借助二次系统故障历史数据,利用Apriori算法求出故障报警信息与二次回路中的故障装置的关联规则,实现故障诊断。与传统故障诊断方法相比,基于Apriori算法的诊断方法节约了人力成本,且简单高效。

基于H-mine算法的变电站二次系统故障关联分析

在智能变电站二次系统发生故障时,故障数据存在冗余、丢失、甚至是错误数据等情况会导致二次系统故障诊断不便的问题。基于数据挖掘中的关联分析理论,提出了一种利用H-mine算法的关联分析方法。首先借助二次系统故障历史数据,利用H-mine算法实现了对变电站二次系统故障数据的关联分析,求出故障信息与具体的故障原因的关联规则。其次按照置信度指标选出符合要求的关联规则,然后引入了Kulc和IR两种指标对结果进行分析,确保结果的可靠性,实现故障特征信息与故障原因的快速匹配,以便检修人员制定检修方案。通过算例分析表明,与传统关联分析算法相比,H-mine算法处理速度较快,可以迅速地实现信息匹配,并且Kulc和IR两种指标有效地保证了关联分析结果的准确性。

基于AFWA的二次系统故障关联分析参数优化

智能站二次系统出现故障时,可以利用关联分析法挖掘历史数据来得到故障分析结果,传统关联分析算法应用在智能站二次故障数据处理的过程时,需要设置支持度、置信度等指标来筛选合适的规则,指标需要人为设置,这个过程较为繁琐,同时还会产生大量冗余规则,分析时需要耗费大量人力。基于自适应烟花算法,提出了一种AFWA结合ITL-mine算法的关联优化方法,借助历史数据,利用目标函数实现优化参数,实现了对关联规则的优化,提高了规则的可靠性,同时还可以保证分析结果覆盖整个数据,最后引入规则筛选策略,设置最小相似度指标,对分析结果进行筛选,最大程度上排除冗余规则,排除衍生信号,提高规则的可阅读性,确保结果容易理解。经过验证,该方法相比于其它传统优化算法,收敛性能更好,在一定程度上节约了人力,同时保证了分析结果准确可靠。

数字时钟12进制电路的设计

数字电子钟的设计与调试是学习数字电路实践项目之一，对于小时计数器24进制容易实现，本文主要阐述了利用组台逻辑电路和时序逻辑电路将数字钟小时计数器设计成12进制的方法。设计的最终结果在NI Multisim软件下仿真。12进制的数字时钟与24进制的时钟在脉冲振荡电路、分频电路、译码显示电路上没有差别，仅做粗略介绍。