基于多特征融合的船用发电机运行异常识别研究

由于船用发电机组结构复杂,运行产生的数据较多且复杂性较高,给发电机的运行异常识别带来严峻挑战,因此研究基于多特征融合的船用发电机运行异常识别方法。采集并预处理船用发电机的运行数据,从运行数据中提取不同类型与维度的船用发电机运行状态特征,对提取到的多特征进行融合处理,采用SVM分类识别融合后的特征,得到船用发电机运行异常识别结果。实验结果表明,设计方法识别船用发电机运行异常的准确度为97.68%,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于多特征融合的人脸识别方法

为了改善人脸识别方法只基于一种特征、识别方法单一造成的识别率低的问题。使用多种特征融合进行人脸识别,可以有效改善单一特征因光照、角度以及尺度变化对识别的影响,提高识别率。经过试验证实,将LBPH、SIFT以及通过卷积神经网络提取的VIPLFaceNet特征按照一定的权重进行组合时,可以有效的结合3种特征的识别特点,获得比单一特征更好的识别率。当VIPLFaceNet、SIFT和LBPH3种特征以4∶1∶5的权重进行融合时,可以获得95.35%的识别率,识别率明显提升。     

基于多特征融合的GIS局部放电状态检测方法

为了优化GIS局部放电状态检测效果,提高检测率,引入多特征融合方法原理,开展了基于多特征融合的GIS局部放电状态检测方法研究。首先,需要采集GIS设备的局部放电数据并对其进行预处理,为后续放电状态检测提供有力的数据支持。其次,提取GIS局部放电特征,包括时域特征与频域特征。在此基础上,融合提取到的时域特征和频域特征,根据融合处理后的GIS局部放电特征,检测GIS局部放电状态。实验结果表明,提出的方法应用后,4种不同类型的局部放电绝缘故障模型的放电状态检测率均达到了98%以上,能够更好地捕捉到GIS设备的局部放电特征,从而更准确地判断其放电状态。     

输送带损伤多尺度特征交叉融合检测方法

基于图像或声音的单信号输送带纵向撕裂的检测方法往往受光线和噪声影响较大,为了克服这种局限性,提出了一种多尺度特征交叉融合检测方法。本文首先利用Log-Mel特征提取算法将一维声音信号转化为二维谱图;然后搭建双输入神经网络对图像与声谱图同时进行特征提取以及多尺度特征交叉融合;最后根据融合后特征通过损失函数判定损伤分类。经实验该方法的检测准确率、划痕和纵向撕裂的灵敏度分别可以达到97.37%、96.53%和98.67%,分别比现有的视听决策级融合检测方法提高了7.04%、6.96%和6.4%。因此,该方法能够更好地满足输送带损伤检测的可靠性要求。     

基于云平台电力软件测试方法

随着电力系统的发展,对电力软件的功能性、稳定性提出了更高的要求,因此必须采用更先进的测试方案对电力软件进行深度测试。云平台以其优异的技术特点,能为电力软件提供效率更高、成本更低的测试方案。从云平台概念的角度出发,提出了电力软件测试云平台的功能和架构,总结了测试云平台的优点,并对云测试策略进行了深入分析,最后研究了云测试效果的评估方法。基于云平台的电力软件测试方法具有良好的应用前景,可为软件测试提供先进解决方案,有利于对电力软件进行更深入的测试,强化其功能性和稳定性。     

基于云模型的谐波电流异常检测

电力系统谐波监测是电能质量监测系统的主要工作内容,谐波电流检测能为分析设备运行状态提供依据,提出了一种基于云模型检测谐波电流是否异常的方法。根据正常运行条件下谐波电流的日95%概率值和日最大值分别建立正态云模型,利用云模型的熵来衡量正常运行方式时谐波电流的波动范围,根据正态云外隶属曲线的'3En外边界确定谐波电流的异常阈值。同时提出了谐波电流异常检测的修正算法及简化公式。将需检测的谐波电流与谐波异常阈值进行比较,可实现谐波电流的异常检测;基于云模型确定谐波电流异常阈值可以克服基于总体样本方法确定的异常阈值受样本随机不确定性影响较大的问题,同时考虑了正常数据的波动问题,确定出的异常阈值更符合客观实际,不易造成正常数据的误判。实际工程算例验证了该方法的正确性,同时说明了总体样本方法的不足。     

基于点云与图像融合的BGA锡球检测方法研究

为实现球栅阵列封装芯片视觉检测中焊球质量和共面度在线检测,提出一种点云与图像数据相结合的检测方法。首先对彩色相机进行标定,再分别获取芯片彩色图像和点云数据,利用随机采样一致性算法获取点云主平面法向量,根据法向量提供的倾角信息,进行倾斜度校正。然后,将倾斜度校正后的点云利用彩色相机内外参数投影成像得到点云灰度图,将其与彩色图像进行点模式匹配,获取点云数据与彩色图像间的平移量和偏转角,完成点云数据与图像数据配准。从配准后的数据提取焊球进行焊球大小、破损、变形、桥连等缺陷检测和高度测量,完成焊球共面度测量。该方法与迭代最近点法进行了对比实验。二者测量结果总体一致,但本文方法在耗时上减少了62.8%。该方法在先进制造业中具有广阔的应用前景。     

基于自适应多特征融合算法的变压器绕组故障诊断方法

提出了一种自适应多特征融合算法,通过多轮迭代自适应地获得对应不同特征支持向量机(SVM)的权值矩阵,并使用该权值矩阵将不同特征SVM的故障类型预测值进行融合,从而提高变压器绕组故障类型识别准确率.     

基于多尺度特征融合的改进型云图分割方法

为了解决现有云图语义分割任务中泛化能力差,边缘信息不敏感,容易发生误检、漏检的问题,提出基于SegNet的多尺度特征融合的云图分割方法。首先通过多尺度特征融合模块获取更多特征信息,同时通过高效通道注意力机制获取重要的边缘特征信息,采用改进的Transformer架构优化分割结果,然后提出改进的复合损失函数,以Dice损失函数作为Log＿Cosh损失函数的输入,与交叉熵损失函数和边界损失函数进行加权组合,最后将云图输入基于多尺度特征融合的改进型云图分割模型中分割。结果表明,与传统SegNet相比,该模型在云图分割任务中的准确率、精确率和平均交并比分别提升2.45%、2.38%、5.25%,可见改进方法具有更好的泛化和边缘检测效果。     

基于云平台的分布式资源智能监控结构体系研究

随着储能、中央空调和冰蓄冷等用户侧分布式可调负荷的不断增加,配电网调节资源监控系统的数据存储量日益增大,传统的监控系统数据中心难以满足电网安全、可靠运行的要求,鉴于此本文提出了一种基于云平台的分布式资源智能监控结构体系.利用云平台的分布式存储和计算能力,可对海量、高维度的分布式资源大数据进行分析和处理,对于提升分布式资...     

基于工业互联网云平台的智能用电互动模式研究

在当前能源互联网和工业互联网快速发展的背景下,电力用户越来越多的参与到实际的用电服务中,迫切需要进一步提升电网与用户双向互动服务能力。以工业互联网云平台为依托,本文提出了智能用电互动模式通用架构。从互动对象各方需求出发,梳理了智能电网与用户用电互动需求具体内容,提出了五个互动对象及其之间的互动模式。在此基础上,提出了基于工业互联网云平台的互动技术架构,并具体介绍了智能用电的互动模式应用场景,以期为进一步的电力用户与电网企业的互动提供理论基础。     

基于随机矩阵理论的地下电缆异常检测方法研究

为了及时准确地发现地下电缆异常,提出一种应用随机矩阵理论和奇异值分解理论的信号异常监测方法.首先利用地下电缆监测数据构建高维矩阵,再通过随机矩阵理论提取特征值,对这些特征值进一步处理建立特征指标矩阵.然后对特征指标矩阵奇异值分解降维以获取关键分量,在此基础上构造融合指标,以此判断地下电缆的异常状态.算例显示融合指标对异常更加敏感,可有效避免监测信号波动引起误判.试验结果表明,方法的抗干扰能力比较强.     

基于云平台的工器具检测系统研发与应用

电力安全工器具品类多、数量大,存放于各地市供电局班站所,地点分散,且必须定期进行预防性试验.广东电网年检测安全工器具近30万件,报告２万余份,每年形成大量原始记录、检测报告等纸质材料,存在工作效率低、信息化程度低、纸质材料消耗大等问题.研究了基于云平台的工器具检测系统,现场检测通过 App委托收样、录入检测数据,自动生成报告并完成线上审批盖章.样品检测数据存储于云服务器,检测结果在内网多维度展示,大数据分析结果可用于供应商评价与采购选型。     

基于跨平台多源数据融合的复杂低压台区拓扑识别方法研究

智慧电网背景下,对配网的管理水平提出了更高要求,传统静态模型无法适应精细化线损和实时调度等应用需求.基于低压电网拓扑识别和宽带电力线载波等技术,借助智慧物联网感知监测终端,提出了基于跨平台多源数据融合的复杂低压台区拓扑识别方法,并进行系统平台的搭建.针对巴彦供电分局下辖小区,对系统平台进行应用实验,实验表明,所提方法能...     

基于云平台的电机生命周期信息系统设计

针对电机制造行业自身的工艺性特征,设计了电机生命周期信息管理系统,该系统将电机制造和相关服务融为一体,并且对整个管理过程中的数据进行大数据分析,可以获得电机生产管理的规律特点。基于云平台的电机生命周期管理系统有利于促进电机生产和使用的信息化水平,提高电机生产效率,促进电机行业的发展。     

基于多特征融合的玻璃绝缘子识别及自爆缺陷的诊断

在无人机检测输电线路缺陷研究中,为提高识别绝缘子的正确率,有效降低背景纹理及光线的影响,提出了一种融合绝缘子形状、颜色与纹理进行识别绝缘子的方法。针对玻璃绝缘子的掉片缺陷,研究了一种感知绝缘子片重心间距离的缺陷检测方法。该方法对绝缘子正确识别率高于90%,误识别率低于10%。通过无人机巡检采集的大量输电线路图像,实验结果验证这种方法在各种复杂背景条件下能有效地识别出绝缘子,并能检测玻璃绝缘子的掉片缺陷。     

基于差分序列方差与CPS融合的数字变电站数据异常检测方法

针对传统基于简单阈值的异常检测方法已无法适用于数字变电站过程层网络中可能出现的设备物理故障和恶意入侵导致的数据异常的问题,提出了一种基于差分序列方差(difference sequence variance,VDS)与信息物理系统(cyber-physical system,CPS)融合的数字变电站数据异常检测方法.首...     

电网异常检测模型方法设计

采用序列模式挖掘算法构建电网异常检测模型,能够更好地表现电网异常行为.本文主要是进行了电网异常检测建模方法的研究,并提出了一个基于模糊序列模式的电网异常检测模型.本文采用改进后的SPADE算法从电网连接记录中挖掘序列模式,据此构建电网异常检测模型,采用规则裁减策略来剔除冗余规则,从而缩减了模式库,加快了检测过程,同时也降低了误报率.通过理论分析和仿真实验证明,本文提出的模型不仅具有检测异常行为的实际能力,而且与传统模型相比,由于引入了模糊逻辑理论和规则裁减技术,模型具有更简洁的行为模式库和更低的误报率,检测效率和检测性能都得到了较大的改善.     

基于云存储的电力设备巡检系统研究

针对智慧城市电力设备巡检系统数据量激增,无法安全高效地采集、存储与分析的问题,基于智能电网中电力系统各设备巡检监控规程和云计算技术及云存储平台的建设,通过建立云存储平台Hadoop及分布式文件系统(HDFS)的云存储模型,并应用C语言、基于Struts2框架、采用Maven单元测试工具等方法,设计并实现一套应用于智能电网的电力设备巡检监控数据的云存储系统。经测试表明,所设计的系统可实现电力系统各设备巡检监控数据的采集、传输、存储和归档等功能,为智慧城市的发展做好电力保障,更好地满足电力运行环境的使用需求。