基于BP网络的高压电抗器局部放电模式识别

通过获取高压电抗器特高频局部放电信号,对局部放电波形进行特征向量提取处理,用降维后的向量作为输入对BP分类器进行训练和测试类型识别。识别结果表明,用该方法进行高压电抗器绝缘缺陷类型识别,可以在减少计算量的同时保持较高的识别率,证明其在高压电抗器局部放电模式识别应用中的有效性。

基于多信息融合算法的变电站消防监测

为消除变电站人工巡检的消防安全隐患,减少人员消防运维工作量,推进现代设备管理体系建设,设计开发了数据互联的智能化自动巡检灭火机器人,对机器人的工作过程及信息共享机制进行了详细规定。在开发火情智能判断算法过程中,利用多传感器信息融合技术,提高判断准确性,并引入D-S证据理论进行融合推理,实现了消防火情智能判断正确率大幅提高的目标。实验数据表明,D-S融合算法判断火情可使判断时间快速收敛,判断准确概率提高,整个系统能够实现变电站消防无人巡检任务。