智能机器人在电力设备故障诊断中的应用研究

目前,电力设备故障已经越来越复杂,传统的故障检修模式已经无法解决电力设备问题,但是智能机器人的出现可以有效地解决这类问题,改善电力设备。本文首先将从传感系统、智控系统、导航系统以及交互系统四个方面来介绍智能机器人的基本构造,然后详细阐述3种基于智能机器人的电力系统故障诊断方法,叙述智能机器人在电力设备故障诊断应用中的问题以及解决措施。

基于知识图谱的电力设备故障知识库构建方法

电力设备结构复杂,其运行和维护中涉及到设备信息、故障信息、实时监测信息和维修信息等大量的数据。这些数据中包含着重要的可靠性数据,能为电力设备的运行维护提供宝贵的知识和工程经验,也能为电厂的设备和故障管理提供决策支持。结合故障模式及其影响分析构建电力设备故障知识图谱,并在此基础上开发了电力设备知识库管理工具,从而实现了对电力设备故障知识的有效管理和应用。

小波去噪结合ARMA模型在电力设备故障率预测中的应用

针对电力设备故障率具有周期性、随机性和多变性等特点,提出小波相关性去噪算法与时间序列自回归滑动平均(ARMA)模型的电力设备故障率预测方法.将电力设备故障率数据进行小波相关性去噪,最大限度保留有效序列,把重构后的序列进行ARMA建模及预测,预测值与实际值进行比较.仿真结果表明,小波相关性去噪后的ARMA模型预测结果有较高的精度,实际故障率预测效果较好.

基于ZigBee网络和视频监控的电力设备故障监测与诊断

基于ZigBee网络铺设成本低和传输效率高的优点,提出一种基于ZigBee网络和视频监控的电力设备故障监测与诊断方法。首先通过视频监控设备和传感器采集电力设备故障信号数据,识别过程中采用小波包3层分解和重构电力设备故障信号数据提取小波包能量特征;然后将其特征数据划分成训练样本和测试样本,在极限学习机的基础上引入正则化因子,提出了正则化极限学习机算法,用于进行故障分类、诊断和识别;最后将训练样本作为RELM模型的输入和输出,建立电力设备故障RELM识别模型进行故障识别。与ELM、SVM和BPNN相比,运用RELM进行电力设备故障诊断具有更高的诊断准确率和更低的误判率。

基于红外热成像技术的电力设备故障检测

红外热成像技术作为仪器诊断法的一种,近年来越来越受到电力电子行业的关注。对比电力设备故障检测中几种常用方法的,讨论红外热成像技术在电力设备故障检测中的应用及前景分析。

浅析数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用

为提高故障排查效率,减少电力设备故障维修时间,本文通过实际调查及分析文献资料,对电力设备故障形成原因进行分析,并重点对其诊断与数据挖掘技术进行研究,以期可以为工作人员开展工作提供可靠依据。

电力设备故障诊断问题及措施

伴随我国经济快速的发展,对于电的需求量不断在增多,各类电力设备故障问题也随之而来,同时故障诊断问题也不断发生。为了确保电力体系的正常稳定运行,降低经济损失,电力工作人员需不断对电力设备工作过程与工作原理进行深入了解,且可以对于电力设备发生的各类故障诊断问题采取有效的解决对策,以对电力体系运行的稳定性和安全性进行充分提高。本文首先对电力设备的故障诊断常见问题进行了研究,并对其相应解决措施进行了探讨。

基于强化学习的电力设备故障自动溯源方法

针对传统故障自动溯源方法存在的故障定位精度不高、故障判别过程复杂等问题,提出了基于强化学习的故障定位算法,能够在短时间内识别出故障位置,提高了诊断的准确率。通过将图像数据集与神经网络模型进行联合训练,将复杂场景图像中的特征进行提取和选择,利用随机强化学习的特性来解决分类问题。利用图像分类器实现故障定位并与现有方法进行对比,结果表明该方法在图像识别领域具有较高的识别精度。由于传统方法在电力设备故障自动溯源实际应用中误判率较高,已经无法满足实际在精度方面的需求,提出基于强化学习的电力设备故障自动溯源方法。建立行为-故障因果链数学模型,对电力设备故障自动溯源问题进行数学描述,对电力设备故障数据离散化处理,并采用强化学习理论对故障数据进行溯源分析,确定电力设备源头故障,实现了强化学习的电力设备故障自动溯源。实验结果表明,设计方法平均误判率为0.21%,具有较高的溯源精度,设计方法在电力设备故障自动溯源方面具有良好的应用前景。

模糊辨识在电力设备故障诊断中的应用探讨

在电力设备的诊断之中,模糊辨识理论的应用范围较为广泛,并且具有良好的实践效果。在电力设备的故障诊断中,利用模糊关系矩阵,由输入或输出的方式,可以得到相应的结论。除此之外,可以将模糊辨识理论与红外图像的数据分析相结合,这样将会提高对电力设备诊断的精确性。即模糊辨识理论技术是一种依据已知的输入与输出,对模糊模型进行辨别的方法。采用模糊辨识的好处是可以减少人为因素的干扰与误差,提高诊断的准确性。

电力设备故障诊断及状态检修的研究

当前如何有效实现10kV电力设备故障诊断及状态检修进行研究，以及如何提高故障诊断的准确率和状态检测的现行方式是一个热点研究课题，结合南宁供电局青秀供电分局电缆设备故障率占设备故障最高，设备运行维护工作方法传统等问题，本文先研究10kV电力设备故障诊断及状态检测的发展及国内外研究现状，然后再研究电力设备故障检修在配电网中的重要性，最后研究10kV电力设备故障诊断及状态检修的方法。

红外测温技术在电力设备故障诊断中的应用思考

随着科技的不断进步,新技术在不断增多,目前在电力设备故障诊断领域中出现了一种新的技术:红外测温技术,红外测温技术是通过测定红外线在电力设备中传导的速度、频率等因素来测量红外线的能力以判断电力设备是否存在故障,它可以随时对电力设备进行测试。随着人民日常生活水平的提高,使用电器越来越多,对国家电网的要求也越来越大。为了加大电网的规模,满足人民日常生活的需要,电力设备需要不断的增多,但一般电网建设所用的电力设备较为庞大,而且需要对电力设备进行随时检测,对产生的故障不容易检测,导致电网出现损坏,使得人民日常生活不便。

数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的实践

电力行业的发展使我国人们的生活质量有了很大的提高。现阶段我国电力设备的运行已与各行业顺利发展具有较为密切的关系。 就实际展开分析,电力设备一旦出现故障,对现实中的各项生产、生活相关项目皆会造成较大影响。为保障电力设备顺利运行,需切实掌 握一套较为完善的故障诊断、修整方式。

基于改进MSER算法的电力设备红外故障区域提取方法

红外图像处理中因目标边界模糊、区域灰度变化等因素,导致传统的极大稳态区域方法区域提取效果低下。为此,提出一种基于改进极大稳态区域方法的电力设备红外故障区域提取机制,提升区域提取效果。首先,从灰度相似度聚类出发,采用Meanshift算法对分割区域的邻域像素进行聚类。其次,结合阈值分割机制,快速将相似像素进行分割,最终通过迭代得到电力设备故障所呈现的亮度区域信息。实验结果表明该提取区域方法性能优于极大稳态区域算法,具有较低的误分类错误,且相比于Mean shift算法,具有高效的处理速度。

基于改进卷积神经网络的电力设备红外图像分类识别方法

随着电力设备故障诊断技术的不断发展、红外测温诊断技术不断成熟,如何快速有效地对各类电气设备红外测温图像进行分类识别,是今后故障诊断智能化发展的关键环节之一。通过对红外测温图像分类识别方法进行研究,提出了一种基于改进卷积神经网络的电力设备红外图像分类识别方法。首先,通过旋转、翻转等方法对收集的红外图像进行数据增强;然后,建立基于改进MobileNetV2的电力设备红外图像分类识别模型,将电力设备红外测温图像通过迁移学习进行加权训练,利用Focal Loss函数改进神经网络的损失函数;最后,通过Softmax分类方法实现电力设备红外图像分类识别。试验表明,使用改进MobileNetV2的分类识别模型对电力设备红外图像进行分类识别的总平均准确率为92.62%,红外图像检测速度为116 f/s,具备较好的收敛速度与识别能力,为电力设备智能巡检提供了新思路。

电力设备典型故障案例的文本挖掘

国家电网公司信息化工作中积累的大量典型故障案例多为描述性文本数据,很难利用自动化手段理解和分析。针对此一问题利用文本挖掘技术从故障案例中抽取故障问题和原因形成故障的因果关系,从而为故障文本的下一步挖掘提供必要条件。挖掘采用的方法是先将因果关系的抽取问题转化为对句子的3分类问题,缩小了目标集,提高了准确率;再将句子用分布式文本表示,利用双向长短期记忆网络（Bi LSTM）,分类模型提取事件句的深层语义特征。变压器故障案例的实验结果表明Bi LSTM相比于单向LSTM、卷积神经网络（CNN）处理故障文本句子分类效果更优,对故障和原因信息的提取准确率更高,精确率和召回率的平均调和值达67%。

电力设备状态监测与故障诊断综合管理系统

介绍了实现电力设备状态监测与故障诊断综合管理系统的整体设计方案,阐述了系统的硬件组成结构,软件组织构成等.运用的结果表明,提高了对电力设备进行管理诊断的自动化水平,具有很好的推广价值.

熵度量分析及FMEA理论在电力设备维护中的应用研究

根据FMEA理论采用从故障频数、可识别程度、严重程度3个维度对电力设备的维护管理中不同故障的应用研究模式进行综合评价,总结并构建了从时间、成本、恢复程度等方面的维护方案评价指标体系,最终归结为设备维护管理方案效价风险的熵度量分析.通过标准化的数据转换,并结合实际计算,阐述了有助于企业进行电力设备维护管理的决策方法.

基于智慧电箱的电力设备状态监控系统

详细介绍了智慧电箱的组成、功能,以及智慧电箱与环形网络相结合在电力设备状态监控方面的重要作用。阐述了小波变换的基本原理,并从实际角度分析了小波变换在交流配电网故障监测中的应用和故障阈值判断方法。同时对电弧故障发生时的电网电压信号的特征量进行提取分析,在采样周期内从能量角度对高频故障信号进行积分,运用数据统计的方法确定收敛阈值。该方法对建筑物配电网中的电弧故障检测具有重要意义。

微型螺母破碎机在电力设备维护中的应用研究

由于电力设备是电力正常运行的重要保证因素,因此对电力设备的维护具有重要意义。文章从电力设备的故障与维护特征、电力设备的特点、微型螺母破碎机在电力设备维护中的应用三个方面介绍了电力设备维护,并阐述了微型螺母破碎机的构造及其作用原理。

电力系统电气设备故障诊断与检修探讨

随着经济的快速发展,人们对供电的可靠性要求也在不断地提高。为了保证电力设备的安全运行和正常供电,对电力设备进行检修是保证设备正常运行的重要手段。电气设备是电力系统正常运行的基础,所以就需要对其得到充分保障,使其能在电力输配送过程中得以良好运行。以下内容针对电力系统电气设备故障诊断与检修问题进行了探讨。