改进的Fast-CNN模型在绝缘子特征检测中的研究

针对目前电网巡检系统中采用红外成像检测绝缘子串特征的效果受环境影响，提出联合显著区域和Fast-CNN网络（改进后的卷积神经网络）用于绝缘子特征检测研究。显著区域检测首先采用超像素描述各区域位置的整体信息；然后基于各超像素的特征协方差信息计算各超像素的显著度得到大致显著区域；再通过区域模块化和局部复杂度对比提取显著特征，同时将2种方法提取的显著特征分别输入改进后的Fast-CNN网络进行显著区域检测，同时引入动态自适应池化模型和余弦窗处理中间层，最后通过多次迭代训练得到绝缘子特征，避免CNN模型耗时的全图搜索。将本文算法在红外图像库中进行测试，本文算法的F-Measure以及平均误差MAE均优于当前流行算法。     

CBR和RBR融合的牵引变压器运维策略

牵引变压器在运行中易受到高电压、大电流、机械应力及其他环境因素的影响而产生发热、放电、绝缘不良等故障,为了制定合理的运维检修策略从而提高运行中牵引变压器的故障处理水平,提出一种基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)融合的牵引变压器运维决策方法:利用RBR获取能反映牵引变压器状态的关键参数,并根据规则库的知识储备得到初步检修方案;设计案例检索算法在状态检修案例库中匹配相似案例,提取检修策略;根据RBR的初步方案对CBR结果进行修改与复用,综合得到最优运维策略,指导检修工作。收集了60例目标案例验证融合决策模型的准确性,结果表明平均决策准确率可达81.67%,且通过实验可判断源案例数量的增加与决策准确率之间呈正相关关系。     

EPON+WiMAX融合网络在输电线路在线监测系统中的应用

输电线路在线监测系统是智能电网输电环节的重要内容,通信网络在输电线路在线监测系统中占有举足轻重的地位。鉴于无线公网GSM/GPRS/CDMA/3G接入方式与监控中心进行通信,存在信号稳定性、安全性、保密性较差、传输不及时、传输速度慢、后期通信费用高等问题,对电力系统安全运行造成一定的威胁。针对大跨越输电线路在线监测平台项目,设计了基于电力系统的EPON+WiMAX专用通信网络。为使EPON系统和WiMAX系统分别独立运行,便于维护,而且不用改变原有技术体系的任何组成部分,综合考虑各方面因素,采用EPON+WiMAX独立架构的融合网络。同时采用风光互补供电电源,保证大跨越线路在线监测平台在任何恶劣天气情况都能可靠供电。目前,大跨越线路在线监测系统运行效果良好。     

考虑外表面污秽影响的避雷器在线监测技术

避雷器是防止电力设备受到雷击损害的重要设备,其运行环境比较恶劣,原有的在线监测方法不考虑避雷器外表面污秽对监测效果的影响,测量精度低。基于避雷器外表面污秽的情况,设计了一种氧化锌避雷器在线监测装置。装置采用谐波分析法和双"AT"法结合的方法监测避雷器泄漏电流,并通过光纤传感器监测避雷器外表面的污秽度,通过污秽度修正泄漏电流,提高装置的测量精度。此外,通过遗传算法优化神经网络,使光纤传感器测量污秽度可以更准确地计算出等值盐密。     

输电线路在线监测设备供电电源应用分析

随着输电线路在线监测设备自身功耗的增加,在线监测供电可靠性已成为制约设备稳定运行的关键因素。针对输电线路在线监测设备的供电电源问题,文中首先对传统太阳能电池板功率和蓄电池容量估算方法进行了分析;随后分别对装置功耗剧增、太阳能电池板积灰、蓄电池低温性能、杆塔安装限制等电源选配影响因素进行了探讨,分析了在线监测电源配置的改进方法,最后给出了两种典型在线监测设备供电电源的设计实例,可为输电线路在线监测装置电源模块的设计提供重要参考。     

基于卷积神经网络算法的高压断路器故障诊断

传统的高压断路器故障诊断方法太过于依赖经验,不能准确地反映特征量和故障模式之间的关系,诊断准确度不高。针对这个问题,采用卷积神经网络算法进行高压断路器故障诊断,结合高压断路器分合闸线圈电流特点建立诊断模型,通过输入零点故障特征参数进行学习训练,得到相应故障类型输出。仿真结果表明,所提算法的整体准确率高达93.68%,与其他基于神经网络的算法相比具有很大的优势。     

基于图像处理的输电线路覆冰厚度测量

提出以安装在杆塔上的工业摄像机采集的输电线路覆冰前后的图像为研究对象,对其进行图像灰度化、图像增强、图像分割等处理,通过摄像机标定将图像坐标转换为世界坐标,比较覆冰前后图像的边界轮廓来计算输电线路实际覆冰厚度的方法.通过实例分析证明该方法操作方便,误差较小,能够实现输电线路导线和绝缘子覆冰厚度的定量描述.