通信电源蓄电池自动放电控制系统设计与实现

针对现有蓄电池核容放电方式存在劳动强度大、资源浪费等问题,文章研发了蓄电池自动放电控制系统。该系统采用了蓄电池升压放电的方案,保证不改变蓄电池与市电已有的接线方式;同时,为了环保节能,改变了传统外接电阻负载放电的方式,使蓄电池电能由直流负载消耗。采用远程控制和本地控制双环路控制,通过上位机软件远程监控放电过程、实时采集放电数据,分析蓄电池运行状况,并可在特殊情况发生时,及时远程中断放电操作;本地系统通过单片机控制,对放电参数进行精准调控。设置多种故障响应,在确保直流系统安全的前提下实现了蓄电池自动放电控制,降低了劳动强度,提高了蓄电池放电管理的可靠性和智能化程度。

光缆自动监测技术在光纤通信中的应用

随着光纤通信技术的发展,对光缆线路的监测及管理变得越来越重要,本文详细阐述了光缆监测技术在光纤网络应用的重要意义,介绍了光缆监测的系统结构,针对其中的二种监测技术做了重点介绍。

光缆线路自动监测及管理系统的设计与实现

通过对国内现有电力光纤通信网的分析,阐述了光缆线路自动监测系统建设的必要性;介绍了光缆线路自动监测系统结构;介绍了光缆监测的技术,并且对3种实时故障告警的解决方案进行了详细分析比较:最后,对系统的功能实现进行了描述。

电力通信机房电源系统的分析与优化改造研究综述

本文主要以电力通信机房电源系统的分析与优化改造研究为重点进行阐述,将目前电力通信机房电源系统应用现状做为主要依据,从通信设备优化改造策略、电源设备优化改造策略等方面进行深入探索与研究,其目的在于提高电力通信机房电源系统的应用效率,从而确保电力通信网络的安全稳定运行。

天津市电力公司供电营业网点网络设计与实施

结合实例,将传统的TDM语音数据业务和新兴的IP业务综合接入并汇聚到SDH上进行传输,提供了灵活的组网模式。

基于条件生成式对抗网络和AlexNet-BiLSTM模型的变电设备缺陷检测

针对巡检机器人拍摄变电设备图像含噪严重、图像模糊和分辨率低影响设备缺陷检测的问题,提出一种基于条件生成式对抗网络和AlexNet-BiLSTM的变电设备缺陷检测方法,实现变电设备缺陷定位与辨识。首先,通过条件生成式对抗网络将模糊图像转换成清晰图像;其次,为了避免大量超参数的设置,提高网络的训练速度,引入迁移学习思想,采用变电设备图像训练预训练的AlexNet网络,通过AlexNet网络提取图像的高维特征向量,利用双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)对提取的特征向量进行分类;最后,在R-CNN框架下完成变电设备缺陷的标注和辨识。试验结果表明,所提方法复原的图像主观视觉效果良好,客观评价指标高,提高了变电设备缺陷检测准确率。

EMD与自适应陷波滤波器的小电流系统单相接地故障仿真研究

针对小电流系统发生单相接地故障时,各馈线的零序电流呈现出复杂的非线性和非平稳性,并且故障点的信号电流非常微弱,给故障选线带来一定困难,提出经验模态分解(EMD)和自适应陷波滤波器(ANF)算法相结合的检测方法。EMD对信号的处理有较好的自适应性,可以将信号分解为各固有模态函数,起到降噪效果;ANF算法具有圆形的周期轨道,通过调节自身参数,可以实时、准确地自动跟踪特定频率信号。首先,用EMD算法对各馈线故障零序电流进行分解,提取第一阶固有模态分量作为各线路的零序电流的特征量;其次,将第一阶固有模态分量输入到ANF中;最后,通过比较ANF输出信号的能量大小,判断出故障线路。对不同故障条件进行模拟,验证了所提算法的可靠性。

基于注入式Duffing振子配电网故障选线

针对传统注入法故障选线受高阻限制,提出注入式Duffing振子选线方法。对Duffing振子进行尺度变化,使其适用于电网大频率信号检测。Duffing振子对和内策动力信号同频的外部信号有较高的灵敏度,且Duffing振子的抗噪性良好。配电网发生故障后,提取各线路注入信号作为Duffing振子的输入,系统会因外界策动力不同迅速发生相应相变,通过龙格库塔求解,得到系统三维相图轨迹,用纹理参数对其进行分析,给出数值判据以达到智能选线目的。仿真实验证明了方法的准确性。

纵联电流差动保护通道切换装置的设计

目前,通信网越来越多的采用2M电路进行纵联差动保护的传输,因此对于2M通道的传输要求很高。因此需要一种设备进行相关的切换从而确保差动保护准确的发送和接收。本文主要对切换装置的原理进行了研究,对切换装置进行了基础的设计,为今后的实际设计与应用提供了很好的参考。

计算机软件专利保护问题探讨

计算机软件在社会经济发展中的地位日益重要,并且在经济及其他各个领域发挥着巨大的价值,所以,软件的保护问题也愈发受到重视。本文也将对软件专利保护问题进行探讨,通过对当前我国计算机软件专利的保护现状分析,提出促进软件专利保护的一些建议。

基于EEMD及能量变化曲线的配电网故障选线

针对配电网发生单相接地故障后,各线路零序电流具有非线性和非平稳等复杂特征,提出一种集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和能量变化曲线相结合的配电网故障选线方法。EEMD算法本身具有较强的自适应性,可以通过数据自驱动完成信号分解,而能量曲线可以直观的对故障线路进行筛选。首先,用EEMD算法对故障后各线路零序电流进行分解;其次,提取出各线路分解后的第一固有模态函数并计算相应的能量曲线;最后,计算所构造的信心度函数,完成故障选线。通过试验算例证明,所提方法能够准确选择故障线路。

结合纹理参数和GA-BP神经网络的电力设备图像识别

随着我国电网规模逐渐扩大,保障电力系统设备安全稳定的运行具有重要意义。针对目前电厂和变电站的视频监控设备只能实现录像功能不能进行图像识别的问题,提出结合纹理参数和GA-BP神经网络的电力设备图像识别方法。首先,利用样本数据集训练得到灰度共生矩阵,由灰度共生矩阵可以计算得到图像的细节纹理等参数信息;其次,用已经训练好的GA-BP神经网络对纹理参数进行分类。实验结果表明,所提方法图像识别速度快,且识别精度高,可以准确定位并识别电力设备。