基于生成对抗网络和深度残差神经网络的变电站异物检测

变电站电力巡检能够保证变电设备安全运行,及时发现潜在危险和隐患。传统方法主要依靠人工完成,需要较多的人力物力,并且由于变电站异物入侵的偶然性和突发性,传统方法很难预测发生的时间和地点。针对该问题,提出了基于生成对抗网络和深度残差神经网络的变电站异物检测技术。利用深度残差神经网络提出图片的特征,结合区域推荐网络和池化分类器实现目标的分类和定位。利用生成对抗网络生成样本扩充训练数据库,提升了网络的学习能力。最后利用真实变电站的图片数据进行测试,提出的方法具有较高的异物识别准确度,并且比较了不同种类不同数目的训练集,验证了通过生成对抗网络扩充样本的有效性和可行性。     

基于多时间尺度状态估计的配电网实时态势预测

为有效提升泛在电力物联网建设过程中的配电网运行安全感知能力,提出了一种基于多时间尺度状态估计的配电网实时态势预测方法,该方法可实现对配电网安全态势的快速、准确预测。首先,基于多元混合量测提出了多时间尺度递归动态状态估计方法,通过状态预测与伪量测递归变换改进了已有的量测线性等效变换方法,缩短了状态更新周期,在递归变换算法中添加了校正算法以消除伪量测波动误差,提高了状态估计算法的计算速度。然后基于状态估计得到历史估计状态,采用分区多元时间序列分析方法建立了实时状态预测模型,实现了配电网的实时安全性态势预测。最后在Matlab仿真平台中基于实际算例对所提方法进行了分析,结果验证了所提配电网实时态势预测方法的准确性和有效性。     

基于压缩感知的电力线通信脉冲噪声抑制方法

针对低压电力线通信系统脉冲噪声抑制性能不佳的问题，提出一种基于压缩感知的脉冲噪声抑制方法。该方法基于压缩感知对OFDM信号零子载波数据进行观测，利用正交匹配追踪重构脉冲噪声，通过最小二乘精确估计脉冲噪声幅值。实验结果表明，该方法能够有效抑制电力线通信脉冲噪声，性能优于非线性去噪和传统压缩感知方法。     

高比例新能源和电动汽车接入背靠背并联系统优化控制

柔性开关设备作为一种新型配网设备,将极大提高配电网的灵活可控性,从而降低高比例新能源和电动汽车接入带来的影响.考虑到设备容量及效率,背靠背系统的并联技术成为一种理想方案,但是系统之间的环流成为亟待解决的问题.为此,提出一种低通信预测控制方法实现系统之间的环流抑制.首先,考虑到新能源和电动汽车间歇性运行特点,采用柔性并联运行技术.其次,建立低通信多机柔性开关设备并联模型,并设计环流最小为目标函数.最后,求解环流最小的零序电压矢量,通过实时调节矢量作用时间抑制环流.仿真和实验验证了低通信预测控制方法能够在不同工况下实现环流的高效抑制.     

基于生成对抗网络和深度残差神经网络的变电站异物检测

变电站电力巡检能够保证变电设备安全运行，及时发现潜在危险和隐患。传统方法主要依靠人工完成，需要较多的人力物力，并且由于变电站异物入侵的偶然性和突发性，传统方法很难预测发生的时间和地点。针对该问题，提出了基于生成对抗网络和深度残差神经网络的变电站异物检测技术。利用深度残差神经网络提出图片的特征，结合区域推荐网络和池化分类器实现目标的分类和定位。利用生成对抗网络生成样本扩充训练数据库，提升了网络的学习能力。最后利用真实变电站的图片数据进行测试，提出的方法具有较高的异物识别准确度，并且比较了不同种类不同数目的训练集，验证了通过生成对抗网络扩充样本的有效性和可行性。     

裂隙岩体爆破数值模拟研究

岩体中的裂隙直接影响到爆炸应力波在岩体中的传播,进而影响到爆破效果。针对宏观闭合裂隙岩体的特点,采用LS—DYNA与离散元软件3DEC相结合的方法,分别模拟了含1条裂隙、2条平行裂隙和2条相交裂隙岩体中爆炸应力波的传播特点。结果表明,台阶爆破中应力波的分布并不均匀,应力波主要朝自由面的方向传播;闭合型宏观裂隙阻碍爆炸应力波的传播,岩体中裂隙越多,最小主应力降低的越快,2条裂隙时,炮孔附近的拉应力降低了约30%。     

高硼硅耐热玻璃器皿硅质耐火材料结石分析

介绍了硅质耐火材料结石快速综合分析鉴别的方法，并深入探讨了高硼硅玻璃的碱性气体和飞料对硅质耐火材料的侵蚀机理，同时总结出了预防硅质耐火材料结石的措施和延长玻璃窑炉使用寿命、提高产品质量的途径。     

机理-数据融合驱动的互联变流系统故障诊断方法

三电平中点钳位型互联变流器,因其大容量、高电能质量等优势,已逐渐成为交直流混联配电网系统的主流能量变换装备。但其长期工作于大功率、时变负载、有限散热等恶劣工况,功率器件开路故障率高。同时,现有故障诊断方法多为单一机理或数据依赖,无法克服系统模型结构复杂、运行工况多变的难题,诊断准确性与快速性较差。为此,提出了一种机理-数据融合驱动的互联变流系统故障诊断方法。首先,基于三电平变流系统的机理模型,结合神经网络观测器,构建机理-数据融合模型以提高故障诊断精度。随后,分析了电流残差量在不同器件开路故障后的变化轨迹,总结出电流残差故障特征表进行开路故障诊断。最后,实验与硬件在环测试结果验证了所提方法的有效性。