基于BIM技术的输变电三维数字化模拟仿真分析

本文研究一种基于BIM技术的输变电三维数字化模拟仿真系统。基于系统运行调度BIM系统的需求,通过将输电系统设计、建设过程的BIM系统直接进行开发,且综合调用LINUX系统下的BIM、CAM、Java、MySQL、Python、php、H5等开发工具,实现以小波分析和傅里叶分析为前期数据治理过程,以模糊神经元网络为核心数据仿真分析过程的输变电三维仿真系统。通过对该系统进行运行分析,发现:一方面可以生成更贴近真实条件的波形数据,一方面可以对故障仿真实现与理论推算100%相符的仿真结果和对运行仿真与理论推算90%以上相符的仿真结果。该系统将有效提升智能输电的智能化水平,对输电工程的智慧化过程有积极意义。     

一种电力大数据三维可视化管理方法研究

针对二维图表的数据表现方式不能适用于电力大数据的分析与展现，提出一种三维可视化的电力大数据管理模型。该模型将大数据挖掘与三维可视化技术有机集成，采用并行BP神经网络技术实现电力大数据的高效挖掘，利用基于属性约简的三维渲染算法提高电力三维场景绘制的实时性。通过试验表明，该数据可视化管理方法实现了电力大数据的高效挖掘和三维模型的实时渲染。     

一种基于压缩感知的离格阵列测向方法

基于稀疏表示的阵列测向技术中的一系列高精度鲁棒性方法都基于网格假设,即假设入射信号来向无误差地落在网格上,这一假设与现实中信号来向落在连续角度域内相违背,所造成的网格偏差效应会带来模型失配,从而导致估计性能的恶化。针对这一问题,本文提出了一种基于泰勒展开的离格类信号模型,该模型允许信号来向偏离网格,从而消除了网格误差效应,减小了估计误差。同时采用一种交替迭代优化的方法对模型进行求解,并利用奇异值分解等方法降低计算量。该方法能够有效减小网格误差,提高估计精度。仿真结果验证了所提方法的有效性。