基于多维参量分布式光纤传感的架空输电线路覆冰监测技术

对比总结了典型DOFS技术的基本原理与系统结构,对现有输电线路覆冰监测技术发展现状进行介绍。在此基础上提出了一种多维参量分布式光纤传感技术,能够实现对线路的应变、温度、振动、衰耗等状态参数进行分布式的实时监测。与现有的单参量、双参量传感监测方案相比,使用多维参量方案对线路进行融合感知,可以有效提高监测的准确度,降低误判率、误报率,为输电线路的安全稳定运行提供重要保障。

基于多维参量关联分析的变压器故障诊断算法研究

针对目前变压器的智能故障诊断技术精确度低、耗时长且仍需现场确认等问题,提出了一种改进的变压器故障诊断算法。该算法构建了变压器故障诊断的多维参量关联分析体系,包括局放数据、振动传感器数据及油色谱数据共三个维度参量。利用深度置信网络(DBN)对不同来源数据进行分析处理,完成多维参量特征的同步提取。采用基于改进DS证据理论的融合决策方法,实现对多维参量特征的关联分析与决策,并获得异常变压器的远程故障诊断结果。基于山东电网某变压器的真实运行数据展开算法性能测试的结果表明,与基于BP神经网络和传统DS证据理论的故障诊断算法相比,文中算法能够融合多维数据特征,从而有效提高变压器远程故障诊断的准确率。

一种基于有界变分的树叶锯齿特征提取算法研究

树叶锯齿特征的提取对于研究植物内部的基因关系至关重要。为了克服现有算法的局限性,本文提出一种基于有界变分的树叶锯齿特征提取算法,以有效提取树叶锯齿的数量、深度和宽度等多维特征,从而为后续的基因分析提供重要依据。首先对树叶图像进行预处理以得到其轮廓坐标;然后计算整个叶片相邻像素点之间的斜率变分,以实现初步的角点检索;再通过估算锯齿深度进行误差补偿,从而得到锯齿角点及其凹点,最终估算出锯齿的多维特征。本文利用瑞典的白杨树叶(12 000片)对所提算法进行验证。大数据验证表明,本文算法能够批量提取树叶锯齿个数、宽度和深度等特征,其中锯齿数量的识别准确度达到86.3%。

设备旋转部件故障的短期预测研究

根据机械故障诊断技术,建立设备各旋转部件的多维故障特征参量模型,并针对故障预测数据的短期性和非线性,提出模糊—灰色自动寻优预测方法。此方法可以自动寻找最佳优化因子τ,使预测值和实际值最贴近。通过对各部件多维故障特征参量的预测和故障模糊评判,可以自动分析出部件存在的故障及可能性概率。研究结果表明,预测数据精度检验结果优良,该方法是可行和有效的。

基于就地数字化的断路器控制系统研究

高压断路器是电力系统的关键开关设备,其运行状态的实时准确掌握是保障其正常发挥功能和较长使用寿命的必要手段。研究了一种基于就地数字化的断路器控制系统,基于多维参量,断路器电气控制回路,断路器控制智能分析模块,通过断路器本体汇控柜里的智能汇控装置采集断路器操作过程的暂态一次电流及恢复电压波形、断路器的操作振动声纹波形以及分合闸线圈的操作电流波形;由就地数字化平台根据断路器操作机构的机械、电气等机理模型对这些波形进行综合识别和关联分析诊断,返回就地智能汇控装置进行断路器状态更新,以便现场人员随时可以在就地掌握断路器当前的状态,并对断路器分合闸控制就行分析,确定断路器状态为正常后可正常进行断路器电气控制的实现。