基于多特征信息融合技术的局部放电模式识别研究

针对单一特征信息分析模式独立辨识不能有效、可靠地判断出局部放电(PD)类型致使识别"误诊"的问题,以及为了最大限度地利用特高频(UHF)传感器所获取的丰富绝缘状态信息,利用放电时间、放电相位分布及UHF能量与放电量相关性等3类特征信息的共性和差异性进行融合互补,提出一种基于多特征信息融合的PD模式识别方法。通过在一套三相分箱式真实GIS(ZF-10-126)试验平台上实测所得的PD试验信息进行分析其结果表明:3类特征信息独立辨识各类缺陷的准确度存在较大差异性和不确定性,但有着各自优势。而采用D-S证据理论进行3类特征信息融合PD模式识别技术,可对3类特征信息独立识别法各自存在的不足进行互补,具有更高更准确的辨识率和可靠性。至此验证了所提方法的有效性与正确性。     

按日负荷图运行的梯级水电站群短期效益比较

为了适应电力市场环境下电网的需求,最大限度地发挥梯级水电站群的效益潜力,建立了按日负荷图调度的梯级水电站日调度模型,采用丰、平、枯三个典型年的日流量过程,计算某流域梯级水电站群在不同投产期下的各电站组合的单独运行与联合运行效益,在此基础上进行综合效益对比分析。结果表明,梯级水电站群短期联合运行效益较单独运行增幅明显,且随着投产期的推进电站组合中电站数量的增多,增幅有递增的趋势,经济效益显著,对落实国家节能减排政策以及促进环境保护低碳发展具有重要意义。     

碳纳米管传感器检测SF6放电分解组分的实验研究

研制了一种用浓硫酸和浓硝酸修饰,以印制电路板为基底,用于检测SF6局部放电分解组分的碳纳米管传感器。分析了碳纳米管膜的导电模型,并通过真空下传感器的温度特性试验,对修饰前后的碳纳米管传感器的电阻随温度变化的关系进行了分析。在实验室采用SF6放电分解试验装置,用碳纳米管传感器对分解组分进行检测,结果表明用经混酸修饰后的样品制作出的传感器对SF6放电分解组分表现出较好的吸附性。此外,研究了温度对传感器吸附性能的影响,结果表明,温度在85℃时传感器表现出最强的吸附性。     

微氧对SF6局部放电分解特征组份的影响

由于O2影响了SF6气体分解组分的最终生成物及体积分数,所以通过检测气体绝缘设备内部气体分解组分的体积分数及其变化规律来进行故障诊断时,要考虑这一重要因素.为此利用已搭建好的SF6气体局部放电分解实验装置,在相同的实验条件下,针对含不同O2体积分数的SF6/O2混合气体进行96 h局部放电分解实验,结合气相色谱分析技术,研究O2对SF6局部放电分解组份的影响.实验结果表明:无论是否注入O2,均会产生CF4、CO2、SOF2和SOF2;O2增加会抑制CF4的产生,对CO2的产生影响不大;O2增加对SO2F2和SOF2的产生有促进作用,但对SOF2的促进作用强于SO2F2;在同一个放电时间下,随着O2体积分数的增长SO2F2与SOF2的体积分数比(SO2F2)/(SOF2)逐渐减小并趋于稳定,无论是否注入O2,随着放电时间的增长,这一比值也逐渐减小并趋于稳定.     

检测GIS局部放电的小型准TEM喇叭天线

为克服目前气体绝缘组合电器（GIS）局部放电检测外置传感器的缺点,设计了一种外置小型准TEM喇叭天线传感器,它采用介质填充、楔形立体微带和背腔结构优化等技术手段,既可使喇叭天线小型化,又能得到优良的驻波比特性,可方便地从盆式绝缘子处接收局部放电产生的电磁泄漏信号,并能有效抑制周围空间低频电磁干扰。理论计算和实验室实测特...     

用于检测变压器局部放电的荧光光纤传感系统研制

基于局部放电产生光效应的物理现象和荧光光纤具有传感一定波长微光信号的特性,研制出一种检测局部放电信号的荧光光纤传感系统.阐述了荧光光纤检测局部放电光信号的原理,给出了传感器主要参数和系统组件,在实验室搭建的模拟变压器油中局部放电试验研究平台上,与超高频法的检测结果相比较表明,两种方法在检测油中针-板绝缘缺陷产生的局部放电时,得到的放电脉冲都集中在工频正负电压峰值附近,且在反映放电脉冲次数和放电发生相位上具有很好的一致性.超高频法检测局部放电信号大小主要反映脉冲幅值高低,即得到的是φ-u-n三维谱图;光测法检测局部放电信号大小主要反映脉冲能量大小,即得到的是φ-p-n三维谱图.由于荧光光纤传感器可方便埋设于变压器绕组绝缘中,对复杂绝缘结构内部的局部放电进行在线监测具有广泛的应用前景.     

分布视频编码中基于帧间相关性的自适应关键帧选取算法

针对分布式视频编码(DVC)系统中固定周期关键帧选取(PKFS)方法忽视了帧间相关性的缺陷,提出了一种自适应关键帧选取(AKFS)算法。利用图像特征点检测与匹配的方法,将相邻图像的非匹配点作为帧间相关性的近似,把累积或平均非匹配点数超过阈值的帧判定为关键帧。在此基础上,提出改进的帧内插方案,以适应不同长度序列组的边信息生成;将零运动强度的关联帧合并为一帧图像参与编解码,进一步提高了系统的压缩效率。实验结果表明,对于不同运动特性的序列,本文提出的算法可以明显提升边信息帧的重建质量,使系统的率失真性能提高0.9～2.0 dB,并有效降低了编码传输码率。     

电网物资质量动态智慧评价方法研究及应用

电网物资质量评价是保障入网物资质量的有效举措。针对当前物资质量评价工作中亟须解决的优化检测项目、快速检出质量不合格设备等问题,提出了一种物资质量动态智慧评价方法。该方法依靠数据驱动,采用主客观相结合的数据分析策略对各项试验项目及评价指标进行组合赋权,以挖掘物资质量与评价指标蕴含的关联关系,优化物资质量评价试验项目,提高检测效率。应用算例表明,该方法对于物资质量评价工作具有指导意义。     

粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法

电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Sysrem,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所在.作者通过粗糙集理论中的信息熵概念对解决这一问题进行了尝试,选取与待预测量相关性大的参数作为输入.所构造ANFIS系统是基于数据进行建模并进行参数辨识的,这样有效地避免了模糊推理系统(Fuzzy Inference System,FIS)中人为主观因素对预测的负面影响,客观地反映了相关变量与负荷值之间的复杂关系.用该方法与常用BP神经网络及常用FIS分别对重庆市某区进行了一周的日负荷预测,通过对实例的对比分析表明了该方法具有较好的收敛性和预测精度.     

基于粗糙集数据挖掘的配电网小区空间负荷预测方法研究

提出了一种新颖的配电网空间负荷预测方法,采用粗糙集(RS)数据挖掘方法对可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,克服了以往方法受人为因素影响较大的弱点,得出决定小区用地类型的决策规则,从而得到每个小区适于发展各类负荷的程度,再运用全局最优的土地分配算法来计算各小区内各类负荷的增长,克服了仿真法不能得到整个土地最优分配方案决策的弱点.最后用实例说明了该方法的有效性.