300MW循环流化床机组FSSS的实现及应用特点

应用Honeywell公司的TPS(Total Plant System)分散控制系统,建立某发电有限公司300 MW循环流化床锅炉机组控制的平台,提高了机组控制的可靠性。同时针对FSSS(Furnace Safeguard Supervisory System)系统的结构和特点进行了分析,对同类型机组的应用有很好的指导意义。     

基于CC2530的无线温度采集系统设计

针对传统温度采集系统存在的便携性差、准确率低、测温电路复杂等问题,文章提出了基于CC2530的无线温度采集系统设计方案。该方案选用ADT7301芯片作为温度采集模块,选用CC2530作为主控芯片实现模块控制、无线数据传输的功能。实验结果表明:该系统能够实现温度信息的实时采集和无线传输,具有体积小、精度高、易组装等优点。     

智能变电站"三网合一"配置优化及技术改造分析

提出基于SV,GOOSE,IEEE 1588网络报文"三网合一"的技术改造,在"三网合一"模式下分析过程层报文流量、延时分析以及报文优先级关键技术,最后提出PRP-HSR(并行冗余协议-高可用性无缝环网冗余协议)网络结合方式的系统模型.     

灰度纹理与油气特征融合的油纸绝缘老化状态评估

针对单一局部放电特征辨析老化信息量存在精度不足的问题,提出一种基于局部放电灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合识别方法,对油纸绝缘老化状态进行分析。首先,通过试验构造人工油纸绝缘内部气隙模型,模拟变压器内部实际运行环境,采集油纸绝缘7个老化层级的局部放电信号及油中气体含量,提取各老化层级的灰度纹理特征、统计特征及油气特征,利用支持向量机进行识别。将灰度纹理特征和油气特征的识别结果输入到D-S证据融合框架中进一步识别分析,识别结果与单一特征及其他两两特征融合结果比较。试验结果表明：基于灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合方法对油纸绝缘老化状态的识别效果更佳。     

固定式压缩空气泡沫系统单喷头喷洒特性及灭火效能

对5 种典型结构喷头进行了单喷头喷洒压缩空气泡沫和纯水试验,对喷洒介质在底面上的密度分布以及喷洒的泡沫25%析液时间进行比较分析。研究发现,喷头结构类型和流动参数都会影响泡沫析液特性,喷头内部旋芯会使泡沫稳定性降低;下垂式水喷头的底面分布均匀性较好,而扰流喷头和两种七孔喷头的底面分布均匀性相对较差,且下垂式水喷头和扰流喷头在更高的压力和流量条件下的底面分布均匀性降低;同时,压缩空气泡沫系统的喷头选型可以在一定程度上参考相应喷头的喷水特性。选用最优性能参数喷头,建立火灾模型,开展固定式压缩空气泡沫系统全尺寸变压器热油火灾试验,验证喷头与固定式系统的适配性。     

TinyOS在CC2530上的移植

针对TinyOS不支持CC2530平台的问题,首先分析TinyOS移植的可行性;其次完成了Timer组件、Adc组件、Radio组件、Uart组件、I/O组件和Flash组件在CC2530上的移植;最后验证了移植的正确性。结果表明,各组件均能正常工作,实现了TinyOS对CC2530平台的支持。     

灰度纹理与油气特征融合的油纸绝缘老化状态评估

针对单一局部放电特征辨析老化信息量存在精度不足的问题,提出一种基于局部放电灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合识别方法,对油纸绝缘老化状态进行分析。首先,通过试验构造人工油纸绝缘内部气隙模型,模拟变压器内部实际运行环境,采集油纸绝缘7个老化层级的局部放电信号及油中气体含量,提取各老化层级的灰度纹理特征、统计特征及油气特征,利用支持向量机进行识别。将灰度纹理特征和油气特征的识别结果输入到D-S证据融合框架中进一步识别分析,识别结果与单一特征及其他两两特征融合结果比较。试验结果表明：基于灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合方法对油纸绝缘老化状态的识别效果更佳。     

标准配送式变电站智能辅助系统设计与实现

针对标准配送式变电站模式下的智能辅助控制系统,设计了一种新的技术实现方案。采用通用采集控制装置实现多信息采集,更加适应种类繁多的信息被集中布置到多个设备舱的问题。采用MMS与GOOSE网合一的信息传送方案,信息的传递方式更加经济、稳定、可靠,现场应用效果良好。最后对智能辅助系统的发展方向做了简单的技术分析。     

基于TPSN和DMTS的低能耗时间同步算法

针对现有时间同步算法不能满足WBSNs能量受限的问题,提出了一种基于TPSN和DMTS的低能耗时间同步算法.该算法在保证一定同步精度的前提下,通过减少信息交换次数来达到低能耗的要求.实验表明,TPTS算法比TPSN和DMTS减少了开销,降低了能量消耗,满足了低能耗的要求.     

基于IDCQGA-OMP的变压器局部放电稀疏分解去噪北大核心CSCD

噪声对变压器局部放电信号干扰强烈,严重影响最终监测效果。为进一步提高稀疏分解方法在变压器局部放电去噪过程中的收敛速度和去噪效果,文中提出了一种基于改进双链量子遗传算法与正交匹配追踪方法相结合的局部放电稀疏分解去噪新方法。利用该方法对仿真局部放电信号进行去噪,并与传统的小波阈值去噪法和EEMD去噪法的去噪效果进行对比,结果表明,新方法的去噪效果在各项评价指标上都明显优于后两者,同时新方法的收敛速度明显快于传统的匹配追踪方法。通过对实测变压器内部典型局部放电信号的去噪,进一步验证了该方法的有效性和实用性。