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电力设备综合应急预警系统的应用
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作者 赵瞩华 《广东电力》 2009年第1期74-77,共4页
为保障电力设备安全,提出建立电力设备综合应急预警系统。该系统包括电力设施防盗预警和输电线路监控预警两个子功能系统,分别实现配电网电力设备的防盗保护预警和输电线路及其运行环境的在线全天候监测,具有对象管理、报警、监控、自... 为保障电力设备安全,提出建立电力设备综合应急预警系统。该系统包括电力设施防盗预警和输电线路监控预警两个子功能系统,分别实现配电网电力设备的防盗保护预警和输电线路及其运行环境的在线全天候监测,具有对象管理、报警、监控、自动巡检、数据调用、远程提审、历史资料检索与比对、资源管理调度、辅助决策、应急预案系统等多种功能。 展开更多
关键词 电力设备 防盗 监控 预警
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江门供电局AVC系统核心算法的探析
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作者 赵瞩华 林浩泉 《广东电力》 2008年第8期17-20,共4页
江门供电局自动电压控制(AVC)系统采用遗传算法作为优化搜索算法,并采用灵敏度分析法计算电力系统可控变量与状态变量之间的相互关系。介绍了AVC系统应用遗传算法的运算过程,讨论了灵敏度分析方法的原理及其在AVC系统中的应用,并对AVC... 江门供电局自动电压控制(AVC)系统采用遗传算法作为优化搜索算法,并采用灵敏度分析法计算电力系统可控变量与状态变量之间的相互关系。介绍了AVC系统应用遗传算法的运算过程,讨论了灵敏度分析方法的原理及其在AVC系统中的应用,并对AVC系统的推广普及提出了一些看法。 展开更多
关键词 遗传算法 灵敏度分析 速度
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调度自动化系统浪涌保护器的正确配置 被引量:5
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作者 赵瞩华 莫健 《广东电力》 2005年第11期10-14,共5页
电力设备遭受雷击是无法避免的。为降低雷击产生的过电压和过电流,以保护各类电子设备,阐述了如何为调度自动化系统规划雷电防护分区和确定雷电防护等级,以及如何将被保护设备分类,从而配置合适的浪涌保护器的具体方法。最后指出,只有... 电力设备遭受雷击是无法避免的。为降低雷击产生的过电压和过电流,以保护各类电子设备,阐述了如何为调度自动化系统规划雷电防护分区和确定雷电防护等级,以及如何将被保护设备分类,从而配置合适的浪涌保护器的具体方法。最后指出,只有采用综合防治,才能将雷害减少到最低限度。 展开更多
关键词 电子设备 雷电防护分区 雷电防护等级 浪涌保护器 雷击风险
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面向估计性能的双通道带宽分配策略研究 被引量:3
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作者 彭志荣 赵瞩华 +2 位作者 陈惠珍 李伟雄 陈相德 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第4期502-508,共7页
本文主要研究了面向估计性能的双通道带宽分配策略问题.为了减小网络化控制系统中时滞现象对信号传输的影响,将系统建模为Markov跳变时滞系统.采用双通道传输策略,提升数据到达率,减少数据包的丢失.考虑到信道容量的有限性不利于大量数... 本文主要研究了面向估计性能的双通道带宽分配策略问题.为了减小网络化控制系统中时滞现象对信号传输的影响,将系统建模为Markov跳变时滞系统.采用双通道传输策略,提升数据到达率,减少数据包的丢失.考虑到信道容量的有限性不利于大量数据的高效传输,将有限的带宽灵活地分配于两个通道,使得信道容量得到充分利用.在此基础上,本文提出了面向估计性能的双通道带宽分配策略,设计了双通道量化传输方案以及状态估计器,推导出了时变估计误差系统满足H_(∞)性能的充分条件,并得出估计器增益矩阵设计方法,最后给出实例验证了所设计系统的有效性. 展开更多
关键词 网络化控制系统 MARKOV跳变 时滞系统 双通道传输 带宽分配 状态估计
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一种基于聚类分析的电力计量自动化检定流水线故障诊断方法 被引量:9
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作者 余健 林炳锋 +1 位作者 赵瞩华 张婉婷 《电子设计工程》 2020年第8期76-79,84,共5页
针对自动化检定设备系统的集成度和复杂度越来越高,依靠传统经验维护变得越发困难的问题,文中提出了一种基于聚类分析的电力计量自动化流水线故障诊断方法。该方法利用特征提取、数据训练和变迁分类的方法,分类训练得出针对目标系统的... 针对自动化检定设备系统的集成度和复杂度越来越高,依靠传统经验维护变得越发困难的问题,文中提出了一种基于聚类分析的电力计量自动化流水线故障诊断方法。该方法利用特征提取、数据训练和变迁分类的方法,分类训练得出针对目标系统的故障诊断模型。在真实数据的对比试验中发现,K-Means聚类算法在实现低样本量的故障原因预测方面有着理想的效果。该方法模型从自动化系统本身出发,充分考虑流水线及设备相互之间的影响关系,最终实现全面故障诊断,较人工神经网络算法、决策树分类和贝叶斯分类算法分别提高了7.55%、9.96%和9.96%。 展开更多
关键词 电力智能化 计量自动化流水线 故障诊断模型 特征提取 K-MEANS聚类算法
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