变电系统运行状态感知与协调调度实验虚拟仿真的设计与实践

为有效培养学生在变电系统实验中的自主探究能力和工程创新能力,设计了变电系统运行状态感知与协调调度实验虚拟仿真系统。分析了实验虚拟仿真教学的必要性,构建了以“两性一度”为原则的实验仿真内容,提出了以目标成果为导向的实验教学评估机制,并设计了与实验内容相适应的虚拟仿真教学方法。实践表明,该实验虚拟仿真突破了实验抽象、危险且单一的教学模式,有助于培养学生发现问题、解决问题的主观能动性和分析思考能力,解决实践教学中目标、行动与评价脱节问题,有利于提升电气信息专业的实验教学质量。

电力系统状态感知虚拟仿真实验设计

针对传统电力系统状态感知实验中系统建设成本高、操作危险系数大、实验模式单一等问题,开发了电力系统状态感知虚拟仿真实验。具体地,设计了状态感知原理与实验准备模块、智能感知实验操作模块、实验考核和评价模块等实验内容,提出了以目标成果导向为原则的实验评价考核方法,构建了与之相适应的虚拟仿真实验教学方法。实践表明,该虚拟实验突破了传统实验中电气设备高压操作和高危实验环境等限制,延伸了实验教学的时间和空间,有助于培养学生深入开展电力系统状态感知与分析的综合实践能力,提升了电力系统实验教学效果。

小样本学习驱动的无线频谱状态感知

无线频谱状态感知是实现无线频谱资源高效利用及各种用频系统和谐共存的先决条件之一。针对复杂无线传播环境下获取的频谱观测往往存在数据稀疏性、数据类别分布不稳定、标记数据严重不足的情况,该文提出基于插值和小样本学习(FSL)分类的无线频谱状态感知方法。首先,对捕获的稀疏频谱观测数据插值,构建频谱状态地图,作为频谱状态分类器的输入数据。其次,针对频谱数据类别分布不稳定、数据量严重不足的问题,基于小样本学习方法,利用嵌入模块和度量模块协同工作,以实现快速精确的频谱状态分类。具体地,利用嵌入模块将频谱数据映射到嵌入空间,提取频谱数据中的隐含特征;在度量模块的设计中,分别提出基于原型和基于样例的两种类别表示方式,通过计算待分类样本与类别之间的相似度判断待分类样本类别。最后,为了确保分类模型克服测试样本数量少导致过拟合问题,设置A-way B-shot任务训练模型。仿真结果表明,与传统机器学习方法相比,本文模型可以在低信噪比条件下进行精准分类;同时,在测试集样本数很少的情况下,或者在测试集中出现在训练集从未见到的新类时,所训练的模型也可以精准快速判别无线频谱的场景类别。

混合式直流断路器状态感知技术与智慧框架体系探讨

直流断路器是柔性直流输电工程中故障清除和隔离的关键设备,当前的热点集中在新型拓扑结构、直流开断特性和新型电力电子器件等功能方面的研究,对其全状态的智能感知和状态评估方面研究较少。该文以混合式直流断路器为研究对象,全面梳理了需要重点监测的状态量,归纳了混合式直流断路器中快速机械开关、压接式绝缘栅双极性晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)、避雷器、快速机构动作电容和隔离供能单元等关键组件状态量的感知方法。基于现有研究,提出了智慧型直流断路器的框架体系。分析了所提框架体系中智能感知层、信息通信层、数据融合层和智能应用层的实现思路,为实现直流断路器的智能化和模块化提供一定参考依据。

智能船舶状态感知设备布局优化研究

针对传统状态感知设备布局方案无法满足智能船舶实现全方位状态感知及故障隔离的问题,本文提出了一种以双因果键合图建模为基础的方法。通过对其因果路径进行分析,得到了系统故障特征矩阵(FSM),并基于该矩阵实现了智能船舶状态感知设备布局的优化。以典型的智能船舶系统———船舶主机供油单元系统为例,建立了该系统的双因果键合图模型,并实现了船舶主机供油单元的状态感知设备布局优化。经验证,该方法能够有效满足智能船舶全方位状态感知和故障隔离的要求。

骨组织状态感知方法的研究进展

骨组织切割、铣削及钻孔作为骨科手术的重要步骤,不仅要实现目标骨的精准切除,而且要避免损伤邻近重要解剖结构。与医师的徒手操作相比,机器人辅助骨组织操作在精准性、安全性上具有优势。基于术前及术中骨组织影像学、力学、声学等信息,实现手术操作中骨组织状态感知,进而反馈、控制骨组织操作进程,是保证机器人辅助骨组织操作精准性与安全性的关键。该文对影像学、力学信号、生物电阻抗、声学信息等不同骨组织状态感知方法的研究进展进行综述,以期为今后骨科机器人的研发与应用提供参考。

面向微小软排线装配的阵列触觉状态感知技术

针对微小软排线装配操作中器件体积小且存在视觉遮挡的问题,提出一种基于电容式阵列触觉传感器的机器人软排线装配状态感知技术。首先,对电容式三维触觉感知机理进行分析,并针对软排线装配的小尺寸空间感知需求,设计了一种基于垂直拓扑网状介质层的高灵敏阵列触觉传感器,实现微小软排线装配状态的高灵敏感知。其次,为突破布线复杂度与阵列扫描周期的限制,基于电容数字芯片拓展实现高动态三维阵列信息扫描系统的设计与微小软排线装配状态的高动态感知,并完成小型化电容式阵列触觉传感器的一体化制备。最后,搭建机器人软排线装配操作系统并实时采集和分析软排线装配过程中的阵列触觉信息特征,以验证所提出技术的准确性和有效性。

适用于风-光-火耦合系统运行控制的状态感知及预测技术

为了解决将可再生能源与火电集成耦合为一个发电主体后,耦合系统与现有电网调度体系不兼容的问题,提出了适用于风-光-火耦合系统运行控制的状态感知及预测技术。首先,针对耦合系统的运行特性,从“状态感知数据获取—运行状态评价指标建立—运行状态划分”3个步骤提出运行状态的实时感知方法,实现了耦合系统运行状态的准确感知。然后,提出耦合系统整体出力预测方法,为电网调度提供功率控制指令的决策信息。针对耦合系统内部多电源的协同控制,提出多电源可行运行域建模方法,实现了耦合系统整体运行状态的预测。基于东北某地区实际算例及运行数据的仿真结果表明,所提方法能够有效实现风-光-火耦合系统的运行状态感知及预测,有助于提升耦合系统的整体运行控制性能并使其更好地融入实际电网的调度体系。

欺骗攻击下奇异跳变系统状态感知事件触发H_(∞)-脉冲混杂反馈控制

本文研究了在欺骗攻击下奇异马尔可夫跳变系统的状态感知事件触发H_(∞)-脉冲混杂反馈控制问题。为了进一步权衡控制性能和通信效率,提出了一种可根据当前系统状态自适应地调整事件触发阈值的基于周期采样的模态相关状态感知事件触发机制。基于所提出的事件触发机制,建立了一种模态相关的脉冲混杂反馈控制器。通过构造脉冲时间相关和马尔可夫跳变模态相关的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函并结合奇异值分解技术,获得了奇异马尔可夫跳变系统在欺骗攻击下的H_(∞)随机容许性准则。在线性矩阵不等式框架下实现了状态感知事件触发器和H_(∞)-脉冲混杂反馈控制器协同设计。直流电机驱动负载的仿真实例验证了本文方法的有效性。

综采面中液压支架的状态感知与分析

煤矿综采工作面不断向智能化的方向发展,在应用液压支架进行巷道支护时,需要提高支架的状态感知能力,为煤矿的智能化控制及生产提供数据支持,支架直接监测的关键状态数据包括压力、支架位姿感知。探讨了液压支架的状态感知体系,分别对液压支架的压力感知和支架位姿感知方法进行了分析,并以支架护帮板的状态感知为例,验证了运动学计算公式的准确性,能够精确表达护帮任意时刻的运动特征,最后讨论了状态感知的优化方向,以期提高液压支架的状态感知水平,助力矿井的智能化发展。

基于调度业务模型和大数据驱动的电网智能状态感知体系

为了探讨调度业务模型和电力大数据在电网智能状态感知体系中的应用路径,同时为了提升电网智能状态感知体系对电力调度业务的支持接口效率,在对以往电力物联网硬件系统满足最小改动的前提下,充分利用之前物联网大数据系统开发一套独立于以往调度系统的智能电网感知体系。该研究的关键技术是电力物联网与大数据系统的数据穿透体系和数据导出体系。经过仿真分析,该研究设计的新体系驱动的调度业务模型管理信息系统拥有更高的效率、敏感度和更低的人为错误概率。

基于状态感知的变电站施工现场安全风险管控系统研究

变电站项目施工是电力建设的主要部分,其风险控制问题对工程的正常进行以及电网产业的健康发展具有重要的作用。目前,在变电站施工现场安全管控方面已有多方面的研究:例如基于人工智能及计算机视觉等方面的探索与实践,通过视频采集及识别算法实现对涉及安全帽、工服、烟雾火焰等违规行为的检测和预警;还有基于UWB等物联网协议方面的研究,使用UWB进行测距,当佩戴了UWB预警设备的人员靠近危险区时发出危险告警。但是上述方案仍存在着一定的不足,本文在基于UWB进行风险预警的基础上进行深入研究,并结合NB-IOT协议实现对变电站建设过程中的作业人员风险管控。

中压配电电缆状态感知技术研究

随着城市规模不断扩大,居民生活水平不断提高,对供电可靠性要求也不断提高。中压配电电缆作为供电重要路径,其状态监测对于提升供电可靠性具有重要意义。本项目针对配线自取能量融合感知数据现场处理等实际应用需求,对配线局部放电的声学、振动和运行温度等特征参数进行深入研究,获得多类故障辨识准则,然后利用压、热两种敏感效应,研究配电网中的局放超声波与电应力耦合振动检测技术,配电网中的SAW温度检测技术,提高电缆供电工作的安全性和稳定性,希望可以为相关工作人员提供参考。

基于多传感信息融合的高压输电线路运行状态感知

由于高压输电线路运行时负荷变化较大,造成线路运行状态感知结果与实际结果有较大偏离的现象。针对上述现象,提出基于多传感信息融合的高压输电线路运行状态感知。将多种传感器部署在高压输电线路上,采集高压输电线路的运行状态数据。通过对来自不同传感器的数据进行融合处理,综合利用各种信息,消除单一传感器可能存在的误差或局限性,确定线路的运行状态范围。构建最大似然函数并求解其参数,获取高压输电线路运行状态感知结果。实验结果表明,本文设计方法在高压输电线路状态发生突变时,能够感知线路运行状态,感知结果更加贴近实际情况。

考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测技术研究

准确的配电网拓扑结构是开展配电网主动抢修的基础,有效的设备故障预测技术则是配电网主动抢修策略制定的重要依据。在低压系统中,由于用电负荷与拓扑结构变化频繁,导致拓扑结构识别困难;同时,当前研究对低压配网设备故障预测涉及较少,对于低压配网故障预测技术尚处于起步阶段。基于此,首先基于配电网低压感知单元,提出低压配网拓扑自适应生成方法,实现与低压配网拓扑结构的校核。在此基础上,综合历史数据和监测数据研究提出配网设备故障预测方法。最后,基于生成的拓扑结构和建立的低压配电网设备故障率模型,可制定低压配网主动抢修策略。研究成果将有助于进一步改善低压配电网供电可靠性能。

基于接触状态感知的羊胴体后腿自适应分割控制方法

针对羊胴体后腿骨肉边界未知、尺寸多变和可见性约束限制造成的机器人自主分割精确度低与易受阻卡住的问题,提出一种羊胴体后腿自适应分割控制方法,并开展羊胴体后腿分割试验进行验证。该方法以接触状态感知为核心,有效提取接触类型特征、接触异常度特征和接触方向特征,通过构建深度时空神经网络识别接触类型,构建深度自编码网络估计接触异常度,采用主成分分析方法检测主要接触方向,实现接触状态多模态感知,机器人通过动态运动基元模仿学习人类操作技能,并结合接触状态感知信息实现关节运动的自适应调节。试验结果表明:深度时空网络模型在羊胴体后腿分割验证集上的识别准确率为98.44%;深度自编码网络模型能够较好地估计验证集样本的接触异常度,区分不同的接触状态。机器人基于自适应分割控制方法开展实际分割试验,与对照组相比,最大分割力下降幅度为29 N,最大力矩下降幅度为7 N·m,证明该方法的有效性;平均最大残留肉厚度为3.6 mm,平均分割残留率为4.9%,分割残留率与羊胴体质量呈现负相关,证明该方法具有良好的泛化性和准确性,并且整体分割效果较好,满足羊胴体后腿分割要求。

基于状态感知的航空发动机变基线模型建模方法研究

机载模型是先进航空发动机控制方法的基础,基线模型作为机载模型的重要组成部分,其建模准确度决定了机载模型的精度。针对传统单一基线模型在局部飞行包线精度高,而难以用于发动机全包线、全状态稳态性能预测的问题,提出了一种基于状态感知的发动机变基线模型建模方法。首先在小波变换滤波的基础上,提出基于状态感知的最优稳态数据筛选阈值计算方法,以减少稳态数据的错选或遗漏;其次,提出基于高斯混合模型(GMM)的变基线模型建模方法,利用GMM实现飞行数据自主聚类,并结合回归分析法,构建全包线、全状态的高精度变基线模型。仿真结果表明:本文提出的稳态数据筛选方法能有效避免数据错选或遗漏,相比于常规的单一基线模型,所提出的变基线模型可使高、低压转子转速的相对均值误差分别减小45%,30%以上。该方法能显著提升基线模型精度,同时实现了稳态数据自动化提取,避免了过多依赖人工经验且难以获得最优阈值的问题。

基于边缘计算技术的5G网络状态感知系统设计与分析

5G网络在实现业态重塑和推进产业升级的同时,对网络状态的稳定性、可靠性提出了较高的要求,进而催生了对5G网络适时、精准的状态感知与故障预警需求。5G网络具有高速低延时、大规模接入的特性,但受网络中心及网络边缘接入设备计算及能量资源限制,无法实现及时反馈和精确预警。基于边缘计算技术能够弥补终端及网络中心算力不足并保持5G网络特性的优势,文中结合边缘计算技术设计一种探针式网络状态感知系统,给出其功能构架、网络部署及工作流程。系统采用类分布式部署方式,将探针植入采集对象,同时收集端到端网络状态特征数据及设备自身状态数据,经边缘服务器预处理再回传分析中心进行网络状态分析,实现对5G网络状态的全方位感知分析。结果表明,所设计系统可以支持多种应用场景,并在其中发挥积极增益的作用。

数据驱动的交通信号控制感知—评估—诊断—优化闭环技术(二):状态感知

信号控制运行状态感知是信号控制运行评估、问题诊断和方案优化的基础。本文介绍了一种电警卡口和网联车辆轨迹数据驱动的交通信号控制运行状态感知技术,梳理了现行标准推荐和行业企业使用的信号控制运行状态指标,系统构建了交通信号控制状态感知指标体系,阐述了数据驱动的交通信号控制运行状态感知基本思路,并举例说明了部分指标的数据驱动计算方法。

基于多状态感知的转子集电环碳刷故障监测系统研究

发电机转子集电环和碳刷的运行状态影响着发电机组的安全稳定运行,在集电环和碳刷出现异常和故障时需及时发现和处理,以免扩大事故。目前,集电环和碳刷的状态监测主要采用人工巡检或单一传感器监测的方式,效率较低,可靠性差。为此研究了一种基于多状态感知的转子集电环碳刷故障监测系统,通过对弧光、温度、电气量数据的实时采集和综合分析,及时辨识集电环碳刷的异常状态,保障发电机安全可靠的运行。