高海拔地区变电站110~220 kV母线侧隔离开关引流线带电断、接作业方法研究

在变电站带电检修工作中,如何在设备运行状态下安全、高效地开展断、接母线侧隔离开关引流线成为变电检修工作中的一个重要的技术难题。针对高海拔地区变电站110~220 kV母线侧隔离开关结构特点、布置形式,以及母线侧隔离开关引流线的规格型号、排列形式和连接方式等提出了6种适用于不同工况下带电断、接引流线的作业方法,并对各种作业方法的关键步骤及安全注意事项进行详细说明,为切实解决高海拔地区变电站110~220 kV母线侧隔离开关引流线带电断、接提供技术支持和安全保障。     

35kV中性点不接地系统架空线路雷击风险评估

架空输电线路雷击计算中,通常一相发生雷击闪络即认为引起雷击跳闸,但对于中性点不接地系统,单相故障后可持续运行2 h,因此需要两相或三相同时雷击闪络才造成线路跳闸。为此,基于两相同时闪络确定的耐雷水平和建弧率计算雷击跳闸率,作为雷击风险评价指标,再结合线路雷电活动、杆塔结构、绝缘配置对架空线路逐基杆塔批量评估雷击风险,针对薄弱区段给出改造方案。通过云南某35 kV中性点不接地系统架空线路应用了本评估方法,验证其合理性。     

基于机器视觉的无人机起降纠偏控制方法

传统的无人机起降纠偏控制方法具有局限性,在受到外界环境干扰的情况下,无人机起降纠偏性能不稳定,容易出现无人机偏航的问题,为此,提出基于机器视觉的无人机起降纠偏控制方法。设计控制无人机起降误差的非线性动态纠偏方法,建立无人机起降偏航的动力学模型,分析无人机侧向运动的受力情况,寻找纠偏控制量因素,并搭建基于机器视觉的无人机纠偏结构,通过坐标对比判断无人机偏航情况。在此基础上,建立无人机地面滑跑的纠偏模型,使用函数拟合法控制无人机起降误差,实现对无人机起降的纠偏控制。通过对比传统方法与设计的方法,进行实验论证。结果表明,设计的基于机器视觉的纠偏控制方法,在对无人机起飞以及降落过程中的航行偏差控制效果方面,具有明显优势,能够保证在风力环境干扰下,保证纠偏控制结果误差在1m以内,具有极高的稳定性。     

基于机器视觉的无人机自动巡检定位控制技术

为解决无人机巡向角过度偏转的问题,使巡检节点的布局形式更符合实际定位需求,针对基于机器视觉的无人机自动巡检定位控制技术展开研究。根据巡检坐标变换原理,分别求解无人机飞行器的正运动学方程与逆运动学方程,完成基于机器视觉的无人机巡检节点抓取与处理。在此基础上,利用已提取特征点,估算帧间位姿的数值水平,联合相关数据,确定控制主机对于无人机巡检曲线的定位权限,实现基于机器视觉的无人机自动巡检定位控制方法设计。实验结果表明,与基于Cascade R-CNN的检测算法相比,在机器视觉技术的作用下,无人机巡向角偏转程度确实得到了较好控制,能够促使巡检节点布局形式更加符合实际定位需求。