电力数据信息网络阻塞故障节点快速辨识研究

由于电力数据信息网络阻塞,导致脆弱性故障节点快速扩散,造成故障节点辨识效果差且耗时较长。为此,提出了电力数据信息网络阻塞故障节点快速辨识研究。构建网络阻塞故障节点跟踪模型,获取故障节点跟踪集合。使用层次分析法构造比较矩阵,计算辨识指标权重向量。定量分析故障数据特征,获取故障节点信息特征矢量。结合神经网络模型构建分析矩阵,在短时间内得到最终故障节点分布结果。通过量化指标,获取故障节点辨识结果。计算节点继电保护脆弱贡献度,辨识脆弱故障节点。由实验结果可知,该方法统计的故障节点信息特征与理想特征一致,具有较好的辨识效果,辨识时间仅为10 s,加快了故障节点的辨识速率。

基于无约束插值法的无线传感网络故障节点检测研究

在无线传感网络故障节点检测的过程中,由于不同节点的约束条件不同,会对故障定位过程中的阈值判断过程造成干扰,造成故障节点检测精度差、误报率高、节点传输能耗高等问题。为解决上述问题,提出基于无约束插值法的无线传感网络故障节点检测方法。利用约束插值法预测节点位置,定位节点的位置,采用提取节点的特征,通过矢量量化技术识别故障节点,利用阈值修正模块判断故障类型,完成在无约束条件下的无线传感网络故障节点检测。实验分析结果表明,当节点数量为100个时,无线传感网络故障节点检测结果的准确度最高,此时所提方法的故障检测精度为95%、误报率为18%,传输能耗为0.25 J。

差异性传感器网络的故障节点定位模型仿真

随着传感器网络规模的逐渐扩大,网络中节点的分布呈差异性和随机性,破坏了节点之间的位置关系,传统故障节点定位方法不能有效分析传感器网络节点的相关特征,无法得到准确的故障节点定位结果。因此,提出一种基于对数距离节点信息和残差融合的差异性传感器网络故障节点定位模型,采集不同传感器网络的故障节点特征,求出相应权重,对特征提取误差进行补偿,获取差异性传感器网络的差异性故障节点特征,依据获取的特征建立差异性传感器网络故障节点定位模型。采用一种对数距离节点信息模型反映收集到的差异化信息,获取差异性节点故障特征距离。通过残差融合方法调整相关误差,以获取更加准确的故障信息距离值,实现故障节点定位。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的故障节点定位精度。

电力系统故障节点快速定位算法研究

在对大型电力系统故障节点准确定位过程中,由于系统的端口数众多、电力网络参数不对称、以及故障边界不明确,无法根据单一特征进行分类和定位初始化,导致在定位时会出现一些偏差,存在连接复杂,定位精度低的问题。提出了一种改进相分量算法的大型电力系统故障节点的三维GIS快速定位系统设计方法。将相分量法与多端口网络理论相结合,建立多端口相网络阻抗矩阵参数与节点阻抗的关系式,推导出电力系统的故障边界条件方程,以此为基础进行故障检测,把检测到的电力系统故障节点特征作为随机游走的初值种子点,融合三维GIS定位技术,完成对大型电力系统故障节点的快速定位。仿真结果证明,利用改进的相分量算法的大型电力系统故障节点的三维GIS快速定位系统设计方法,定位准确性高,灵活性强。

基于分布式算法执行替代链的WSN故障节点检测和替代方法

针对无线传感器网络中故障节点的检测和替代问题,提出了一种基于分布式算法执行替代链的故障节点的检测和替代方法。首先,描述了传感器节点检测故障邻居所需执行的指令;然后,根据分布式算法执行替代链;最后,以局部最优方式替代故障节点。仿真结果显示,相比检测和替代效果较好的C3R方法,该方法更能节省能量,且延长了网络寿命,表明该方法显著改善了场强覆盖百分比,有效维护了WSN的网络连通性。

基于物联网的电网暂降故障节点智能定位系统设计

电网中各类敏感负荷投入使用,电能质量要求与日俱增,影响用电设备正常运行的主要电能质量问题是因短路故障造成的电压暂降,为使电网故障得到及时处理,降低经济损失,提升供电可靠性,本文以物联网为技术背景,设计一种电网暂降故障节点智能定位系统。经仿真实验证明,当各种线路上均存在单相对地、相间、两相对地以及三相短路故障种类时,本文系统能够精准定位各种情况下的暂降故障节点,且定位距离偏差较小,具有较好的有效性与实践性。

高重频干扰下光缆传输故障节点精准定位研究

针对传统方法未考虑高重频干扰对光缆传输的影响,导致光缆传输故障节点的定位精度较低。由此,提出了高重频干扰下光缆传输故障节点精准定位研究。将光缆传输故障节点定位划分为不同的模块,利用不同模块进行协同处理,采集高重频干扰下光缆传输故障节点数据,分析光缆传输故障节点的特征,对故障数据进行判断,为故障定位提供依据,设计了整体的光缆传输故障节点定位结构图,实现高重频干扰下光缆传输故障节点定位。分析实验数据可知,所提方法在故障定位定位可靠性方面具有明显优势,说明所提方法具有较强的实用性。

自助移动网络中突发故障节点的快速定位仿真

对自助移动网络突发故障节点进行准确定位,可以提高网络通信系统的稳定性和可靠性。自助移动网络中,存在大量不同编码规则的服务器,形成不同的服务器节点之间存在差异,传统的节点分布能量谱特征提取算法都是以相同规则编码下的服务器统一特征提取为基础,完成故障节点定位的,一旦服务器之间是不同规则的,定位需要进行区分,导致定位效果不好。提出一种基于故障特征量化跟踪融合的自助移动网络中突发故障节点的快速定位算法。构建了自助移动网络的节点分布和数据传输模型,对自助移动网络进行数据传输的通信信道估计,采用高阶傅里叶变换得到自助移动网络突发故障节点的时频分量特征,采用故障特征量化跟踪融合方法进行节点定位,提高突发故障节点定位的精确度。仿真结果表明,采用上述算法进行故障节点定位的误差较小,精度较高,有效提高了自助移动网络的突发故障诊断能力,保障了自助移动网络通信的稳定性和可靠性。

基于无线传感网络的电网电压暂降故障节点定位优化方法

电网电压暂降故障节点定位优化方法在电网研究领域中具有重要意义。传统方法主要对电网发生故障时的电流进行计算,忽略了对电网故障区域的选取,导致检测故障节点定位的准确性差。提出了一种基于无线传感网络的电网电压暂降故障节点定位优化方法。对电网电压暂降的故障类型进行分析,利用电网线路故障节点的距离,对电网虚拟故障节点的阻抗和监测点的阻抗进行计算,根据电网发生故障前的电压和监测点的电压,计算电网监测点的电压分量比值,并对电网故障的权重系数进行计算,得到电网电压暂降故障节点的距离分布函数。在此基础上,对电网电压暂降的故障区域进行选取,并计算出电网电压暂降故障节点实部、虚部的数据,并利用分布函数对电网故障节点实部、虚部的故障距离进行确定,计算其距离的差异度,根据电网线路传感器节点集合的分析,实现对电网电压暂降故障节点的定位优化。实验结果表明,提出方法能够准确且快速的对电网电压暂降的故障节点进行定位。

Wi-Fi网络非常态干扰下的故障节点定位算法

当前对Wi-Fi网络节点故障定位方法使用正交频分复用技术,采用直调直检的方法将Wi-Fi节点网络之间高速数据信号转换为分布式载波信号,实现节点故障节点检测,该方法很容易导致相邻节点信道间频谱主瓣重叠,在非常态干扰下定位不准。提出一种基于OFDM技术的Wi-Fi故障节点定位方法,采用同步算法来减小子载波间的正交性抑制,采用信息素更新策略实现在非常态干扰下对故障节点的定位检测。仿真实验表明,该方法能有效定位Wi-Fi故障节点,网络传输误码率降低明显,大幅提高网络传输效率,有效提高了Wi-Fi网络可靠性和应用性。

基于神经网络的无线网络故障节点定位技术

传统无线网络故障节点定位方法无法有效处理节点功率波动以及模糊环境对故障节点定位精度的干扰。提出基于小波神经网络的无线网络故障节点定位方法,分析了小波神经网络在节点故障定位的三种作用形式,融合形式1和3对冗余节点故障进行定位,将小波神经网络当成预测器,将前一采样时刻的正常输出交叉输入n个小波神经网络,获取节点当前时刻的预测输出值,取节点预测输出值和真实输出值的残差,若该残差值高于阈值,则说明该节点是故障节点。实验结果表明,所提故障节点定位方法能够对节点的附加、倍数以及短路故障进行准确定位。

航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘仿真

航空发动机的气路传感网络故障检测,是通过与发动机气路传感网络产生的基准线进行比较,产生的偏差作为阀值,作为检测故障的基础。由于航空发动机气路传感网络的高度非线性、噪声、测量不足等因素的影响,检测的基准线也呈现波动状态,传统的故障挖掘方法,需要通过做一些必要的假设,设置各种可能故障和性能恶化的范围,规定故障挖掘空间以降低波动干扰,但是上述假设降低了检测的精度。提出一种航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘方法。计算故障传感节点的特征,为故障传感节点的挖掘提供数据基础。利用神经网络建立故障传感节点挖掘模型,完成故障传感节点的挖掘。实验结果表明,利用改进算法进行航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘,能够有效提高检测的准确性和挖掘效率。

WSNs中基于数据匹配的分布式故障节点检测算法

针对无线传感网络的节点故障问题,提出一种新的分布式故障节点检测算法(DFDA)。DFDA算法利用节点度信息估计节点对网络的重要性,并尽可能将节点度高的节点保存到网络中。通过比较节点间感测的数据,检测故障节点。为了增强检测的准确性,采用双重测定策略。仿真结果表明,相比于同类算法,DFDA算法提高了检测故障节点的精确度,并降低了虚警率。

正交通信信道载波均衡故障节点准确挖掘算法

大型云计算联合服务器中故障节点的快速挖掘模型构建可以实现对云服务器故障的准确定位和检测。传统方法中采用协议堆栈对节点进行约束与管理,达到故障节点快速挖掘的目的,然而该算法在Sink节点位置部署考虑欠好,在通信传输中很容易相邻节点信道间频谱主瓣重叠,故障节点挖掘性能不好。针对这一问题,提出一种基于正交通信信道载波均衡的云计算联合服务器故障节点快速挖掘算法,建立故障节点信息融合模型,进行特征分析,在信息融合过程中,组成新的云计算联合服务器接收端和发射端故障节点定位训练序列,构建基于OFDM系统的等效基带故障节点挖掘模型,通过正交通信信道载波均衡实现云服务器故障节点的快速挖掘。仿真结果表明,该算法在复杂云计算环境下,能实现对故障节点的准确定位,挖掘性能较高,检测概率较高,优越于传统模型。

重载机车网络重联TCN故障节点识别方法研究

重载机车在使用网络重联方式时多数采用列车通信网络(Train Communication Network,TCN),TCN网关节点为绞线式列车总线(Wire Train Bus,WTB)和多功能车辆总线(Multifunction Vehicle Bus,MVB)之间的连接桥梁,实现两级总线间的通信协议转换。由于外部原因(供电,设备隔离)或者设备自身故障原因导致的TCN网关节点故障,会使得整车的网络控制系统拓扑结构不完整,对整车的控制和监控造成一定风险,因此对故障TCN网关节点的识别显得尤为重要。文中提出一种基于机车编号和重联信号,结合TCN节点索引和实际被控牵引单元编号的故障TCN网关识别方法,提高了列车网络控制系统的安全性、可靠性、可用性和可维修性[1]。

基于压缩感知的配电网电压暂降故障节点检测

以往使用的阻抗法、行波法受到不完全电压暂降故障信号的影响,导致相角变化幅度检测结果不精准,从而影响对故障节点的检测效果。对此,文中提出了基于压缩感知的配电网电压暂降故障节点检测方法。根据电压暂降信号的幅值、时长和相位跳变情况,对电压暂降信号进行稀疏性分析,实现对信号的压缩采样;建立测量矩阵,减小检测信号的尺寸,完成信号压缩,通过信号重构得到原始信号。根据节点个数和区段,计算监测点位的电压跌落幅度,并对比实测的跌落数据与数据库数据,确定故障节点所在的区段。由实验结果可知,该方法判断出离母线1点最远的节点是6,该点相角变化最小为-0.5 rad;离母线1点最近的节点是2,该点相角最大为-0.9 rad。上述结果与实际情况一致,证明其具有较好的检测效果。

基于高频测试信号注入的配电网故障节点在线识别方法

为准确识别带电网络中的故障,提出了一种适用于多层复杂配电网故障节点的在线识别和定位方法。该方法将高频测试信号注入电网,通过智能电表向中心单元提供的电网信息获取阻抗参数,并根据阻抗特性和电网高频测试信号下的响应结果检测是否存在故障节点。采用该方法对45节点三层配电网进行多种条件下仿真,接着对8节点低压网络模型进行测试,讨论模数转换分辨率和测量误差公差对检测精度的影响。仿真和测试的结果发现,故障节点处高频接收信号电压与估计电压差值最大,表明该方法能够准确识别配电网中的故障节点。

无线传感器网络中故障节点检测与修复

无线传感器网络在运行的过程中,由于故障节点的原因,会导致数据生产和传输的错误,甚至会由于传感器系统的错误判断和决策,影响到整体网络节点的正常运行。结合无线传感器网络故障节点的两种情境,对故障节点的检测与修复进行了系统的探讨,并对当前实践中不同故障节点的修复方法进行了阐述,旨在为无线传感器网络故障节点维修工作的开展提供技术支持。

基于果蝇算法的物联网感知层故障节点定位方法

传统的物联网感知层故障节点定位方法虽然操作起来简单快捷,但是存在较大的误差。为了使故障节点定位更加精准,本文提出基于果蝇算法的物联网感知层故障节点定位方法,并对该方法进行设计,首先基于果蝇算法优化初始搜索空间,然后根据果蝇初始坐标和果蝇最终位置测量物联网感知层故障节点距离,最后根据味道浓度的最大值确定物联网感知层故障节点,完成精准定位。为了验证方法的有效性,设计了对比实验,分别得到基于果蝇算法和传统方法的故障节点定位平均误差值,结果显示传统方法的平均误差值的平均数比基于果蝇算法方法的平均数高出2 m多,表明基于果蝇算法的物联网感知层故障节点定位方法比传统方法更加精准。

舰船装备电子电路故障区域节点跟踪定位方法

为提升故障区域节点跟踪定位效果,为舰船安全航行提供保障,研究舰船装备电子电路故障区域节点跟踪定位方法。通过最小二乘支持向量机,延拓处理不同状态下舰船装备电子电路的原始数据;利用经验模态分解算法,在延拓处理后的数据内,提取不同状态下电子电路故障特征;通过在马氏距离内引入权值,得到改进马氏距离算法;采用改进马氏距离算法,计算提取故障特征与已知故障集间的马氏距离,依据马氏距离完成故障区域节点跟踪定位。实验证明:该方法可有效提取不同状态下,舰船装备电子电路故障特征;该方法可有效跟踪定位电子电路故障区域节点,且跟踪定位精度较高。