配电网故障快速恢复方法

针对快速实现配电网故障恢复的问题,对智能配电网的故障、网络重构及故障恢复进行了分析。通过建立包含约束条件的配电网故障快速恢复数学模型,对网络拓扑搜索进行了研究。利用网络拓扑搜索与故障信息矩阵相结合的方法,解决了配电网故障定位问题。并就常见的35 kV永久配电故障,给出了35 kV电源故障快速恢复方案,针对解决方法进行了实际案例分析,验证了所提出方案的可靠性及有效性。     

蚁群约简与神经网络用于航空发动机故障识别

为解决航空发动机转子系统故障模式识别这一复杂问题,将蚁群算法与BP神经网络相结合应用于故障模式识别.文中采用蚁群算法对反映发动机运行工况的故障特征参数进行约简,并结合BP神经网络对故障识别过程做了分析,以航空发动机转子系统的故障识别为对象进行了实验验证.结果表明,利用蚁群算法对航空发动机转子系统故障特征参数进行约简,剔除了输入冗余信息,降低了网络数据维数,提高了运算效率和故障识别的正确性.     

提高10kV配电网真空断路器故障处理效率的方法

10kV真空断路器在配电网中得到了广泛的应用,目前由于10kV配电网真空断路器容易出现故障,导致在维护10kV真空断路器的过程中不太理想。为了提高10kV配电网真空断路器的使用效率,本文对常见的10kV真空断路器故障进行了详细的分析,并提出了有效方法。     

基于参数识别的直流配电网的故障测距

直流配电网的发展尚处于起步阶段,其中的研究重点之一就是故障测距技术,故障测距技术对于故障线路的维修具有重大意义,而交流配电网的测距技术无法直接移植到直流配电网之中,因此需要新的方法。主要对直流配电系统的故障进行了故障特征的详细分析,依据故障特征应用解析法对单极接地故障提出一种基于参数识别的故障测距方法,本方法是只需要测量一端换流站出口处的电压和电流数据就可以完成测距的单端测距方法。其主要应用电容放电的暂态阶段,推导出含有故障距离和过渡电阻这两个未知参数的参数方程,对所推导出的参数方程通过最小二乘法进行拟和求解。最后通过MATLAB进行双端柔性直流配电网仿真模型的搭建和故障测距程序的编程,完成对此基于参数识别的故障测距方法的验证。     

基于模糊模式和BP算法的手写数字识别

通过对多种手写数字识别算法的研究和分析，提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络寸亏写数字进行识别的新算法。首先应用BP神经网络对手写数字样本进行学习，然后再结合模糊模式识别的思想进行手写数字识别。实验证明：该算法与传统的手写数字识别算法相比，识别率明显提高。经过推广，该算法可应用于汉字识别、人脸识别等领域。     

基于小波变换与BP神经网络的模拟电路故障诊断

利用小波与改进算法的BP神经网络相结合的方法进行模拟电路故障诊断,该方法使用小波分解作为预处理工具,对信号进行消噪和小波分解,然后提取特征信息,进行归一化处理,并作为BP神经网络的输入样本进行模式识别。该方法减少了神经网络的输入维数,提高了收敛速度和辨识故障的能力。仿真结果表明,该方法能准确快速地定位故障,且可有效地进行故障识别、改善神经网络结构以及提高故障诊断精度与速度。     

一种雷达信号识别算法的探讨

对雷达信号模式识别技术进行了讨论,在传统模式识别算法的基础上提出了基于图形的雷达信号模式识别算法,对其中的BARC图形匹配算法进行了介绍。并在Matlab软件平台上实现了该算法。并针对实际雷达信号对该算法的性能进行了分析。     

蝠鲼觅食优化算法在配电网故障定位中的应用

针对传统智能优化算法在配电网故障定位应用中存在定位速度较慢和定位精度不高的问题,本文提出了一种新型群体智能算法——即蝠鲼觅食优化算法.文中介绍了蝠鲼的3种觅食行为,并利用Sigmoid函数对个体位置进行二进制处理;构建了单辐射配电网定位模型,并利用该算法对定位模型进行迭代寻优.算例仿真结果表明,该算法在配电网发生单重故障和多重故障的情况下,能够准确地定位出故障区段,具有良好的容错性,收敛速度明显优于遗传算法和二进制粒子群算法.     

基于ganna分布模型的SAR图像目标识别方法研究

合成孔径雷达目标识别是目前世界上模式识别领域的重点研究课题之一,大体可分为两个部分的识别过程,即对目标姿态角的识别和对目标类型的识别。本文首先介绍了对SAR图像的增强算法,然后通过对基于模板与基于模型的识别方法的比较,将基于Radon变换的目标姿态角识别方法与基于gamma模型的SAR目标类型识别算法相结合,从而提出一种SAR目标识别的综合方法。利用MSTAR数据库数据进行仿真试验,取得了良好的效果。     

一种基于小波奇异值分解的仿生模式虹膜识别算法

本文给出了一种基于仿生模式识别理论的虹膜识别算法,该识别算法首先进行虹膜的边界定位、归一化及有效区域的选择,并采用Daubechies-4小波变换及奇异值分解的方法进行虹膜特征的提取,最后利用基于超香肠神经元的双权值神经网络对同类虹膜样本构建出了其对应的高维闭合空间覆盖面.在中科院自动化所的虹膜数据库( CASIA v...     

10kV配电网线路故障自动定位及监测系统

文章重点介绍了对10 kV配电网非接地系统的故障预警和故障定位的监测系统,利用安装在线路上的故障定位仪对故障电压和电流行波实现多点同步监测,通过GPRS网络将故障信息发送到控制中心,在GIS系统上标定故障地点,指示维护人员快速隔离故障,及时恢复供电。     

变电站输电线路故障分析算法研究

提出了电力系统故障定位的重要性,选用一种原理简单,动作可靠的故障选相算法,在此基础上,综合多种定位算法的优点,结合故障分析系统的实际情况,采用阻抗法实现故障测距,并利用故障分量电流来消除过渡电阻的影响.     

基于改进鲸鱼算法的含DG配电网故障区段定位

针对鲸鱼优化算法存在收敛速度较慢、定位精度不够高等问题,文中提出了一种基于改进鲸鱼算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。构建了一种适用于多电源配电网故障定位的数学模型,采用自适应惯性权重策略来优化鲸鱼算法,并利用改进后的鲸鱼算法对构建的定位模型进行求解。在33节点含分布式电源的配电网上进行算例仿真,仿真结果表明在配电网发生单重、多重故障的情况下,改进后的鲸鱼算法能快速准确地定位出故障区段,且具有良好的容错性能。相较于传统鲸鱼算法,改进鲸鱼算法收敛速度更快,定位准确性更高,定位的可靠性也更高。     

基于Dijkstra算法的电力光通信网络智能运维设备脱网故障区段定位方法

智能运维设备发生脱网故障后，往往难以定位，为实现脱网故障区段与故障电流分布间映射关系的确定、寻找脱网故障区段与故障电流分布间映射关系的最短路径，设计一种基于Dijkstra算法的电力光通信网络智能运维设备脱网故障区段定位方法。选择数据驱动方法中的LightGBM算法，通过大量样本确定离网故障区段与故障电流分布之间的映射关系。基于Dijkstra算法寻找映射关系的最短路径，实施脱网故障区段搜索。设计电力光通信网络智能运维设备脱网故障区段定位平台，实现脱网故障点即智能运维设备信号丢失的定位与告警。对比实验显示，在SDH环网电路区域中的光缆中断导致的脱网故障区段定位、多路由段的光缆故障下的脱网故障区段定位，以及在环状电力区域中的多路由段的光缆故障下的脱网故障区段定位场景中，该方法的定位结果与实际位置最贴近，定位最准确。     

10kV配电网线路故障防范探析

在现代配电网之中,l0kV配电网线路故障不但会影响供电效率,同时也会直接威胁到配电网的运行的安全和稳定.所以,探讨10kV配电网线路常见的故障,及时做好故障的消除才能够确保供电的可靠性.     

10kV配电线路故障排除及处理措施

10kV配电线路本身属于高压配电设备。在实际运行过程中,受到多种因素的影响,使得配电线路出现了不同程度上的故障与问题。因此,如何将故障及时排除和处理十分重要。本文对10kV配电线路故障以及处理方法进行分析。     

基于二分图模型的通信信息网络故障联合定位

国家电网信息通信网络依靠两套运维系统,分别实现对信息网络与通信网络的故障定位与分析,然而通信网络故障往往会引发信息网络故障,如何高效精确地进行通信信息网络故障联合定位是亟需解决的问题.针对信息通信网络的联合故障定位问题,提出了基于二分图模型的故障联合定位算法.首先依据通信网网络节点的关联性对网络分簇,并将每一簇作为一个子域.其次在每个子域内建立基于二分图的故障关联影响模型,最终利用目标排序法并行地对多个子域内网络故障进行分析,从而实现通信信息网络关联故障高效精确的联合定位.实验结果表明,该联合故障定位分析方法的故障诊断率达85％～95％.     

基于贝叶斯网络的雷达故障远程诊断系统研究

为了提高高密度航天发射任务条件下的雷达维修能力,缩短维修时间,研究了一种基于贝叶斯网络的雷达故障远程诊断系统。设计了该故障诊断系统的硬件总体结构和软件功能架构,介绍了雷达故障数据的采集和加密传输过程。利用贝叶斯网络建立雷达故障模型,并通过期望最大算法确定了故障模型的参数;采用联合树算法,实现故障定位推理。故障诊断实例表明:与传统的故障诊断方法相比,基于贝叶斯网络的故障诊断方法能够有效识别雷达的故障类型,具有故障定位准确、运行时间短等优点。