浅谈WXB-11型旁路保护与高频信号传输装置的配合

随着220 kV线路SF6断路器应用的普及和微机保护可靠性的提高,旁路代路在新建变电站已不多见.但在一些旧站保护改造工程仍会涉及到旁路切换问题,文章结合实际工程实例论述旁路切换的相关问题.     

光纤电流差动保护接口复用通道误码分析及处理办法

光纤电流差动保护通过通信专业PCM的64kbit／s复接接口传输命令，现已广泛应用在220kV及以上高压线路中，但在一些线路保护投运时或运行中出现了由于误码太高造成了保护通道退出运行的情况。作者根据广西电网电流差动保护在光纤复用通道的实际运行中出现的几种误码问题进行具体分析，提出在设计、施工、验收过程中的改进意见。     

面向目标的带先验概率的AdaBoost算法

针对集成学习算法研究中多个分类器的最佳组合问题,改进了传统的AdaBoost集成学习算法.用于组合的各个分类器通常是基于样本集通过一定的训练得到,样本集中不同类目标的比率可以反映分类目标的先验概率.使用该参数给出了新的组合参数和投票表决阈值计算公式,巧妙的利用样本权值并将其加入到样本属性上进行训练学习,采用新的策略来选择基分类器,给出了面向目标的带先验概率的AdaBoost算法(GWPP AdaBoost算法)和分类器的最佳组合.依据UCI实验数据对传统的AdaBoost算法、Bagging算法、GWPP AdaBoost算法的错误率和性能进行了比较分析,验证了GWPP AdaBoost的有效性.     

高精度电磁波式纸张水分自动检测系统的研制

结合目前纸张印刷业的需求和技术现状,叙述了自行研发的电磁波式纸张水分测量系统,简要论述了系统的软硬件开发过程。该系统实现了纸张水分含量的自动检测,完成数据采集与实时显示、数据的存储与分析处理等功能。针对应用中的实际情况,分析了系统数据处理的滤波问题和检测系统参数的校正问题,成功解决了存在的问题,提高了测量的效率和精度。     

光纤电流差动保护接口复用通道误码分析及处理办法

光纤电流差动保护通过通信专业PCM的64kbit/s复接接口传输命令,现已广泛应用在220 kV及以上高压线路中,但在一些线路保护投运时或运行中出现了由于误码太高造成了保护通道退出运行的情况.作者根据广西电网电流差动保护在光纤复用通道的实际运行中出现的几种误码问题进行具体分析,提出在设计、施工、验收过程中的改进意见.     

利用网络编码优化Ad Hoc网安全路由协议SAODV

网络编码可大大提高网络吞吐量、减少延迟。然而,由于编码意义上网络信息流的复杂性,实际应用中仍存在困难。另一方面,Ad Hoc网作为自组织形式的特殊网络,其安全路由协议是研究重点。针对Ad Hoc网安全路由协议中较优秀的SAODV,提出一种基于网络编码的优化方案,较传统编码易于实现、具有较强实用性。     

富水充填材料蠕变及其硬化体内水分损失特征

为探讨富水充填材料在时效作用下的变形及其硬化体内水分损失特征,本文研究一定水固质量比的富水充填材料在不同应力水平下的蠕变性能,并通过扫描电镜观察、差热-热重分析等实验探讨充填体在蠕变过程前后的形变特征、水分损失及其与外界荷载的关系.结果表明:水固质量比为2.0的富水充填材料失稳破坏的临界应力为1.96 MPa,为其单轴抗压强度的90%;蠕变不会对富水充填材料中结合水含量造成影响;富水充填材料失稳破坏时内部结构发生非结合水的流失,非结合水含量损失相对值与所受荷载水平呈线性正相关关系;非结合水的流失导致结构内部出现更多的空隙,这些空隙在外界荷载作用下会迅速被压密,产生较大变形,导致充填体局部失稳,进而影响采空区的整体稳定.      

分相式距离保护与通信复接接口设计规范

分相式距离保护正广泛应用在220kV重要的同杆并架双回线路中,以保证跨线故障仅切除故障相。而保护信号的可靠传输是保证继电保护装置正确动作的关键环节,但由于各保护厂家的保护接口设计各有差异,通信传输设备发展迅速,而规程、反措等文件在这方面没有规范,使得实际工程设计的做法多种多样。文章结合保护装置的基本原理规范设计接线。     

分类器动态组合及基于分类器组合的集成学习算法

针对目前基于分类器静态组合的集成学习算法难于推广的问题,根据组合分类器分类错误最小化原则,研究了组合系数随分类器输出变化而变化的分类器动态组合理论,包括组合系数的选取、组合分类器分类错误率的估计等.证明了在分类器相互独立时,一些动态组合分类器等价于Bayes统计推断.提出了基于分类器组合的通用集成学习算法,并把AdaBoost、Real AdaBoost、Gentle AdaBoost算法推广到了多分类问题.证明了按照集成学习算法得到的分类器,其动态组合的有效性可不依赖于分类器的独立性,这支撑了基于分类器相互独立假设来研究分类器组合的有用性.最后,通过UCI数据实验验证了动态组合的有效性.     

神经网络和集成学习在地质灾害危险度区划中的应用研究

针对地质灾害危险度区划中的分类问题,以滑坡灾害为例,开展对神经网络和集成学习在基于GIS的地质灾害危险度区划中的应用研究.基于集成学习和GIS技术,以重庆万州区为示例研究区域,阐述了人工神经网络等方法在滑坡危险度区划中的应用,并采用定量方法实现了滑坡危险度区划.为了发挥滑坡危险度区划影响因素之间的互补作用,提出采用属性组合的集成学习方法来实现滑坡危险度区划.结合GIS的可视化显示技术将算法成功应用于地质灾害危险度区划,区划结果与实际情况对照相符,实现了较好的效果.