流体分子间势能函数改进的新方法

利用现有维里状态方程计算热物理性质有较大的误差 ,通过对势能模型函数的改进 ,提高了维里状态方程的计算精度 ,拓展了维里状态方程的应用范围 。

基于图像去雾技术的变电站图像清晰化方法

随着变电站从有人值守向无人值守转变,运行人员逐渐利用摄像头、机器人对设备进行监控。但是,雾天能见度低,从变电站采集的图像存在不清晰的问题,导致无法有效开展远程监控等工作,增加电网运行安全风险。鉴于此,本文针对变电站雾天图像进行研究,根据所采集图像的背景色彩、光照条件等特点,提出一种基于改进自动色阶算法的变电站雾天图像去雾算法,该算法在自动色阶去雾算法基础上进行改进,采用自动寻优gamma校正,使去雾后的图像更符合人眼视觉感受。最后,选取几种常用去雾算法进行对比分析,通过主观评价和客观评价,表明使用该算法处理雾天图像在细节、亮度、保真度、运行速度等方面更具优势,符合现场应用要求,有效解决了雾天变电站采集图像清晰度差的问题。

准稳态理论测量融解热及比热容的实验研究

基于准稳态理论,建立了准稳态量热器,可用于常压下250～400 K物质的融解热、固相和液相比热容的实验测量.利用量热学中测定比热容的标准物质正庚烷对量热器进行了标定,用标定后的量热器测量了水的比热容,用于检验量热器的准确性和可靠性,测量结果与文献值比较偏差不大于1%.利用文中建立的准稳态量热器,测量了石蜡的融解热、固相及液相比热容,这些数据可用于空调冷凝器蓄热系统的设计和计算.

准稳态法测量液体比热容的实验研究

建立了准稳态量热计,通过测量纯水和正庚烷的比热容,对量热器进行了检验。比热容的测量结果与文献标准值比较,最大偏差不超过1.0％,表明量热器具有较高的精度和稳定性。在此基础上测量了含氧燃料添加剂碳酸二甲酯及可作为蓄热介质石腊的比热容,为混合燃料的设计和空调余热利用提供基础数据。

数字图像去雾技术在变电站雾天图像应用研究

随着变电站从有人值守向无人值守转变,运行人员更普遍地利用摄像头、机器人采集变电站表计、开关等设备的图像,以了解设备运行情况。然而,在雾天条件下,变电站采集的图像存在能见度低、不清晰问题,导致远程监控和操作无法有效开展,增加了电网运行安全风险。针对此问题,本文对雾天变电站图像进行了研究。首先梳理了电力系统中图像去雾算法的应用情况;然后总结了变电站雾天图像的特点,图像背景主要以灰、黄、黑、白等色彩为主;接着介绍了几种基于图像复原和图像增强技术的去雾算法的原理,并选取实际采集的变电站雾天图像,从主观和客观评价两方面出发,综合对比分析了几种去雾算法在变电站雾天图像去雾能力的优劣;最后结合变电站雾天图像特点及图像去雾技术发展趋势,提出了未来的发展方向,包括引入深度学习算法、提高算法效率等,进一步提高去雾效果、提高泛化能力等方面的改进。

基于多头注意力循环卷积神经网络的电力设备缺陷文本分类方法

充分利用历史电力设备缺陷描述文本可对新出现的设备故障进行快速分类,提升运维人员的检修效率,为此针对缺陷描述文本具有复杂语义等特点,提出基于多头注意力循环卷积神经网络(multi-head attention recurrent convolutional neural networks,MAT-RCNN)的电力设备缺陷分类方法。首先对电力设备缺陷描述文本进行研究,并分析部分文本分类模型的局限;然后采用分布式表示方法将词语表示为向量形式,并将多头注意力机制与优化的RCNN结合,构建基于MAT-RCNN的电力设备缺陷描述文本分类模型;最后,通过算例比较分析,证明所提方法在语义学习能力、分类效果等方面优于RNN等常规方法。

基于文本挖掘技术的水电站故障诊断方法研究

水电站多年运行积累了大量的故障记录文本,通过对故障记录挖掘可以实现故障快速诊断,为水电站设备检修与管理提供辅助决策。针对这一情况本文提出了基于文本挖掘技术的水电站故障诊断方法,根据故障现象描述快速诊断故障类型。首先研究大量水电站故障现象文本,将故障按照特性划分为不同故障类型,并对文本进行预处理将其转为文本矩阵。然后,将文本矩阵输入XGBoost分类器进行训练和参数调优,构建了基于XGBoost算法的水电站故障分类模型。最后,与决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类模型进行实验对比,实验结果表明,XGBoost在分类的综合性能、泛化能力方面要优于对比的分类模型。实验结果证明本文所提方法在水电站故障诊断上有较好的效果,可以准确判断故障类型,为今后故障分类诊断挖掘奠定基础。

无损检测方法在公路桥梁检测中的应用

本文介绍了无损检测技术的类型和特点,分析了无损检测技术在公路桥梁检测中的应用优势,探讨了无损检测在公路桥梁检测中的典型应用。实践证明,无损检测技术在公路桥梁的质量检测中可以取得较好的效果。