基于遗传算法的电力巡检机器人作业调度优化方法

目前研究的电力巡检机器人作业调度优化方法的适应度无法满足收敛原则,导致调度优化过程耗费时间过长。为此,基于遗传算法研究了一种新的电力巡检机器人作业调度优化方法。通过分析尺度特征,确定电力巡检机器人运行图像,计算偏移角度。引入遗传算法,利用编码/解码,设计适应度函数、选择、交叉和变异,选择操作的目标是能够在群体中选出优等个体,并逐渐增加群体中的优等个体;在进行迭代时,根据个体的适应程度来选择确定结果为选中还是淘汰,并根据选择结果实现电力巡检机器人作业调度优化。实验结果表明,该文所提方法在不同函数下得到的适应度结果都能够很好地满足收敛原则,且收敛速度和收敛精度都高于传统方法,能够有效缩短作业调度过程所耗费的时间。

浅析智能变电站电源系统的设计及应用

交直流电源是智能变电站安全工作的前提。利用网络技术、通信技术及智能运算,将智能变电站中的各种电源设备有效地进行统一的管理,从而形成电源系统的一体化、智能化运行,从而达到可靠、高效、节能、经济的运行效果。

变电站智能诊断和维护系统体系结构研究

在实际运行的过程中,具有相似故障征兆的变压器往往具有大致相类似的故障原因,因此,依托于变压器的运行数据,采取基于数据驱动的变压器故障分析是实现变电站智能控制和诊断的有效方法。利用Map Reduce构建了多数据源的并行特征提取与对比算法,可以有效地对变压器故障征兆进行分析,从而实现故障点的及时维护。

基于双距离场的机房巡检机器人自动导航路径提取方法分析

阐述一种巡检机器人双距离场自动导航算法,构建起点源距离场与边界距离场连接路径,通过距离场间的约束作用,提出连接的中心路径。结果显示,能够实现巡检机器人开展机房自动导航,符合巡检要求。该算法能够以较小的计算代价设计出机房巡检机器人自动导航路径,灵活性、稳定性和适用性较高。

基于图像处理技术的险情识别智能巡检机器人的研究

随着智能电网的不断发展,变电站的无人值守和24小时监视不仅可以减少大量的人力和物力的投入,还可以降低人为因素而引起的事故。针对智能巡检机器人,提出了基于图像处理技术的智能巡检机器人对火灾险情进行识别与监控。在火焰的识别过程中通过对火焰的多特征进行了提取和分析,包括火焰的颜色特征、火焰的形状特征和火焰的变化特征。在火焰的多特征提取中也采用了边缘梯度掩膜、膨胀梯度掩膜和填充空洞等技术对图像进行预处理。实验结果显示基于图像处理的火焰识别技术可以准确地提取火焰的特征,极大地提高了电力系统中巡检机器人的火灾险情识别能力。