基于Hampel和XGBoost联合算法的变电站巡检人员室内定位方法研究

变电站内部结构复杂,人员走动频繁,无线信号在传播过程中受到干扰,导致用于巡检定位的数据质量差。针对该问题,文章提出一种基于Hampel和极度梯度提升树(eXtreme gradient boosting,XGBoost)联合算法的变电站巡检人员室内定位方法。首先,利用Hampel滤波剔除信号序列异常值,并采用自适应反距离加权插值法补偿信号序列,从而得到新的信号序列;然后,将新序列带入训练好的XGBoost回归模型,得到信号预测值;最后,利用预测值基于路径损耗模型得到人员坐标。将所提方法分别在模拟环境中进行验证。验证结果表明,所提方法在数据预处理阶段对质量差的数据有较好的处理效果,并且对比传统的极限树和多层感知机回归算法模型,在模拟的变电站室内机房中定位精度分别提高21.9%、32%,在模拟的大面积的变电站环境中定位精度显著提高。     

面向巡检机器人多源融合鲁棒定位与高逼真仿真方法

针对电网中测试巡检机器人导航定位算法存在的系统安全问题以及潜在风险,提出面向巡检机器人的多源融合鲁棒定位与高逼真仿真方法。首先,基于虚幻引擎搭建适用于导航定位算法测试的智能电网仿真平台;然后,设计基于一致性检验原理的鲁棒多源融合导航算法;最后,通过仿真实验证明智能电网仿真平台和鲁棒多源导航算法的有效性,为后续研究奠定了基础。     

基于Zigbee无线技术和粒子滤波的风电机组无线监测系统故障定位研究

为满足风电机组处理故障数据准确性和实时性的要求。文章通过采集无线风电机组振动信号,对其进行数学建模,利用小波分析提取振动信号的随机噪声和状态信号叠加,并以此为观测方程。利用小波包分解求取降噪前和降噪后的信号,根据各个频带能量变化提取故障信号,并采用SVM方法进行故障模式识别,从而实现对风电机组的故障定位。实验验证了该算法能有效提高风电机组故障定位的精确性和可靠性。     

高压输电线路巡检机器人能源在线补给装置的研制

为了彻底解决高压输电线路巡检机器人的能源供给问题,介绍了一种适用于高压架空输电线路自动巡检机器人的能源在线补给装置．该装置主要由自具电源和锂电池充电电路组成。其中自具电源将高压输电线周围的磁能转化为直流电能,它不仅可直接为机器人供电,而且还可以在电源控制器的控制下通过充电电路对备用锂电池在线充电,完全满足机器人长时间、长距离不问断巡检工作的要求,同时该装置还可广泛应用于其他高压输电导线上各类电气设备和野外带电作业移动设备,具有广阔的应用前景。     

融合维纳过程和粒子滤波的风力发电机轴承剩余寿命预测

提出维纳过程与粒子滤波相结合的滚动轴承剩余寿命预测方法,将维纳过程引入粒子滤波状态空间模型,充分利用其随机增量性质,增强模型的非线性表达能力,提高预测的准确性。提出弱跟踪粒子滤波策略调整维纳过程,解决概率密度分布方差过大的问题。该方法在试验台轴承和风力发电机轴承测试数据中均得到验证,可准确预测轴承剩余寿命。     

基于改进粒子滤波算法预测健康状态的锅炉吹灰优化

为了对锅炉受热面沉积的灰污进行及时、准确地清扫,制定合理的吹灰优化策略。采用清洁因子来评估受热面的健康状况,并根据实时监测数据结合改进粒子滤波;采用滚筒式预测单次积灰过程内清洁因子未来的变化趋势,并验证了该预测方法的准确度。同时,提出一种基于单位时间传热量损耗最低的吹灰优化模型,吹灰优化计算中采用相同工况下多组清洁因子数据进行拟合。以某300 MW燃煤锅炉为例,验证了所提优化模型的可行性。     

基于改进粒子群算法的配电网故障区段定位

配电网的复杂性程度提高,使得故障定位算法的精度大大降低。配电网发生故障时产生的故障信息缺失造成传统定位算法无法定位的问题。针对此情形,提出一种自适应粒子群算法的故障定位方法。该方法引入遗传算法中的变异参数,使其能够根据环境进行自适应更新,提高其定位精度,得到全局优解。构建配电网开关模型,通过仿真模拟确认该算法具有可行性。仿真结果表明该算法提高了运算速度与抗干扰能力,能够在信息缺失情况下精准定位。     

基于图像识别技术和轨道机器人的大坝安全智能移动巡检技术研究

为实现大坝远程移动监视、重要缺陷的自动识别和重点监测设备测读，开展了基于图像识别技术和轨道机器人的大坝安全智能移动巡检技术研究。首先基于轨道机器人构建了大坝安全智能移动巡检系统，在此基础上，基于图像识别技术实现了大坝典型缺陷的自动识别和重点监测设备测读。结合某水库大坝进行实际应用，取得良好的应用效果，实现了大坝安全远程、大范围巡检，可显著减少人工巡检工作量，并可在极端自然条件下取代人工巡检及时掌握大坝等水工建筑物运行情况。研究结果可为水库大坝的安全监控提供重要参考和技术支撑。     

基于高斯过程回归和粒子滤波的短期风速预测

建立高斯过程回归和粒子滤波相结合的短期风速预测模型,实现对历史风速序列异常值的在线动态检测与修正。首先,在训练样本集中通过高斯过程回归建立状态空间方程,采用粒子滤波算法对当前量测值进行状态估计,对估计值和量测值的残差进行分析,并根据"3σ"原则判断异常值。其次,修正异常值,并对修正后的风速序列重新建立高斯过程回归预测模型。在进行提前15分钟风速预测时,同样采用粒子滤波算法对最新量测值进行状态估计,实现了异常值在线检测并修正。算例分析结果表明,粒子滤波算法能够有效检测出异常风速值,降低了风速预测误差,提前15分钟风速预测时平均绝对百分比误差和均方根误差分别降至8.92%和0.5826 m/s。     

基于分组差分粒子群算法的含分布式电源配电网故障定位北大核心CSCD

针对粒子群算法在对含分布式电源的配电网故障定位时,易陷入局部最优的问题,文章提出了一种分组差分粒子群算法。该算法对粒子群进行了分组操作,每组粒子群均可代表原种群的特性,并对每组全局最优值进行了变异、选择操作。文章构造了配电网故障定位的目标函数,以含分布式电源的IEEE33节点配电网系统为例进行仿真测试,对该算法与其他启发式优化算法进行了对比分析,结果验证了该算法在故障定位时不易陷入局部收敛,且准确性和快速性得到提高。最后通过配网自动化平台对所提算法进行了验证,进一步证明了该算法应用于实际工程的可行性。     

5G+智慧电厂机器人自主巡检系统设计与开发

目的  为了改变目前以人工巡检为主的电厂巡检模式,提高电厂巡检作业的智能化水平,同时充分掌握机器人自主巡检系统的设计方法。 方法  文章从机器人自主巡检系统的设计思路出发,明确系统功能,分别从硬件架构和软件功能两方面给出巡检系统的设计方案。并以此设计方案为依据,设计出一台集先进性与实用性于一体的5G+机器人自主巡检系统。此外,为使得机器人的巡检结果能够更加直观地反映出电厂的实际运行情况,文章基于智能图像处理技术,完成了对仪表读数、阀门、按钮开关状态等信息的分析处理。 结果  5G+机器人自主巡检系统能够实现地图构建、任务部署,并能自主导航执行巡检任务,自动识别巡检设备,同时利用5G回传巡检数据,完成巡检结果分析并自动生成巡检报告。 结论  开发的5G+智慧电厂机器人自主巡检系统可大幅提升巡检效率,提高电厂运维的智能化水平,为电厂的自主巡检作业提供了有力的技术支撑,为专业人员全面掌握锅炉房、汽机房、升压站、辅助车间的运行状态提供可靠的依据,在实现减员増效的同时保障了重点区域设备安全运行,更好地助力智慧电厂建设。     

基于燃烧器的柴油机颗粒过滤器再生试验研究

介绍了DPF的颗粒捕集机理和再生原理,并对基于燃烧器再生的SiC过滤器再生开展了试验研究。试验表明,燃烧器能够提供比较均匀稳定的温度场供DPF再生,整个再生过程中DPF的内部温度能够保证再生完全,又不至导致DPF的热损坏,同时采取新的控制策略达到节能和延长DPF寿命的目的,有利于进一步优化DPF再生控制策略,完善DPF后处理系统。     

基于卡尔曼滤波二次修正的短期负荷预测

针对卡尔曼滤波在短期负荷预测中只是进行一步预测的问题,提出了由预测协方差阵构建测量方差方程的方法,对测量新息做出估计,实现了一步预测基础上的二次修正。给定某一置信度,得出负荷相应置信水平下的置信区间包络线,以此为风险分析、可靠性评估提供数据支持,对修正结果进行了确认。通过对实际电网1周的负荷数据进行仿真分析,并与普通卡尔曼滤波及基于移动窗的滤波算法分别进行比较,验证了提出方法的有效性和优越性。     

基于量子粒子群优化和扩展卡尔曼滤波的相量测量算法

电力系统中的信号往往含有各种噪声、谐波、间谐波的干扰,严重影响了相量测量的精度。对此,在复数扩展卡尔曼滤波(ECKF)的基础上,运用改进的量子粒子群优化(IQPSO)算法改进滤波迭代过程中的量测噪声协方差矩阵和模型噪声协方差矩阵,并测量电力信号的幅值、频率和相角。对各种非平稳正弦信号的仿真结果表明,相较修正的复数扩展卡尔曼滤波（RECKF）算法,IQPSO-ECKF算法提高了复数扩展卡尔曼滤波的相量测量精度和收敛速度。研究成果丰富了电力系统信号测量的内容。     

模拟土工织物反滤作用的颗粒流分析方法

利用颗粒流（PFC）方法建立了土工织物PFC反滤模型,从细观层面分析了具有土工织物反滤结构的土体中水流挟持颗粒移动的特点及影响因素,探讨了PFC方法应用中引发的误差问题,并提出了解决方案。通过正交试验法分析了多因素影响下土工织物颗粒流反滤模型的孔隙率变化敏感性,进一步验证了土工织物淤堵试验中出现的渗透系数“峰值”现象及其产生的原因。     

智能机器人巡检系统在变电站中的应用

介绍了智能机器人巡检系统．通过与传统变电站巡检技术比较,结合机器人技术发展情况、功能定义、系统结构与技术实现等内容详细分析．确定了机器人巡检系统智能化的发展方向,并对该系统存在的缺点与不足进行了讨论。智能机器人巡检系统在变电站实际应用结果表明,该系统应用效果良好,且具有广阔的推广价值。     

国内第一台高压飞灰过滤器的制造与检验

介绍了煤气化/煤代油项目中关键设备之一高压飞灰过滤器的主要结构、主要技术参数及制造检验标准和注意事项,并对其主要零部件的加工、制造过程及装配工艺要点进行了重点阐述。     

基于WRF模式与相似Kalman滤波法订正后的风速预报效果分析

为提高张家山风电场风速预报质量,比较了张家山测风塔处的实测风速WRF模式预报的风速的误差,再利用相似Kalman滤波方法订正预报的风速,以减小WRF模式预报风场的系统误差和随机误差。结果表明,WRF模式对敏感区的风速预报能力最好,对小风区的预报效果较差,对冬季的预报效果略好于春秋季;再使用相似Kalman滤波方法对模拟风速进行误差订正后,所有时刻的预报能力得到提高,平均偏差、均方根误差变小,从而提高了风速预报的准确率。     

柴油机颗粒捕集器内颗粒沉积结构的实验研究

基于可视化单通道实验系统,采用激光位移测量方法,对柴油机颗粒在陶瓷捕集器内的沉积过程进行了在线测量.研究结果发现,颗粒沉积过程分为4个阶段:深床期、长树期、搭桥期和颗粒层期;颗粒层厚度的增加在长树期迅速增长,而后在颗粒层期呈缓慢增加的趋势.颗粒层过滤期颗粒层的孔隙结构受过滤速度的影响,过滤速度增大,颗粒层的渗透系数和孔隙率减小,形成的颗粒层致密.实验结果证实了当Pe<1时,渗透系数和孔隙率随Pe的增大而减小,且变化显著;当Pe>1时,渗透系数和孔隙率随Pe数的变化趋于平坦.