关于提高地区电网监控运行可靠性的几点研究

随着电网技术的不断发展,变电站的运行监控模式由过去的有人值守逐步转变为集中监控,监控员负责受控站设备的监视工作,主要包括事故、异常、越限、变位信息,异常发生时,监控员应对异常信号、时间等重要相关信息做出初步分析,通知运维人员现场检查处理。本文通过对监控运行的几点研究,希望对提高地区电网监控运行可靠性有所益处。     

调度自动化OPEN-3000系统显示异常的分析处理

OPEN-3000系统是电网监控及调度人员监视和控制电网的主要技术手段。文章深入分析了一次因OPEN-3000系统显示异常而导致监控员无法监视电网运行状态的问题,并提出具体解决方法,为更全面掌握OPEN-3000系统,更好地维护系统积累了经验,同时也提高了系统运行的可靠性。     

无线通信网络信息局部异常点快速检测研究

为了快速准确区分异常和常规无线通信网络信息节点,避免无线通信网络信息局部异常点误检行为的出现,设计无线通信网络信息局部异常点快速检测方法。根据NS2无线通信网络架构连接形式设置跨层传输协议,通过完善信息认证标准的方式,实现无线通信网络信息的跨层认证。根据异常和常规信息节点坐标的定义格式,计算待检信息的信誉值系数,结合非常规检测权限的求取结果,实现无线通信网络信息局部异常点快速检测。实验结果显示,随着信息传输流量的改变,无线通信数据局部异常点误检率指标的数值水平始终低于理想数值,实际应用效果好。     

基于传感器的压力容器异常信息检测

对压力容器中的异常传感信息准确检测能实现压力容器故障诊断排除。针对压力容器异常传感信息宽平稳性强,检测准确度不高的问题,提出一种基于传感器鉴频特征提取的压力容器异常信息检测方法。首先对压力容器中的异常传感信息进行数据采样,对采样数据进行非线性时间序列信息流建模,采用ARMA模型分析压力容器异常信息的时频特征,结合传感器鉴频特征提取实现信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行压力容器传感器信息检测的准确检测概率较高。     

多源信息融合的光纤传感网络异常行为检测研究

为降低光纤传感网络异常行为检测偏差,提出了基于多源信息融合的光纤传感网络异常行为检测方法。首先分析光纤传感网络异常行为检测原理,并采集光纤传感网络异常行为的多源信息,然后采用神经网络对光纤传感网络异常行为的多源信息进行学习,拟合光纤传感网络异常行为变化特点,设计光纤传感网络异常行为检测的分类器,最后采用VC++编程实现光纤传感网络异常行为检测实验,多源信息融合的光纤传感网络异常行为检测正确率超过90%,光纤传感网络异常行为误检、漏检均低于10%,可以满足光纤传感网络安全,检测结果要优于其它方法,验证了本文光纤传感网络异常行为检测方法的优势。     

基于声源定位的信息传输异常点智能识别算法研究

为了解决传统方法识别声音信息异常点时存在精确度低的问题,研究基于声源定位的信息传输异常点智能识别算法,采用改进模糊C均值聚类算法得到可能性C均值聚类算法,采用此声源定位算法计算异常声源聚类中心,当聚类符合限制条件时,输出的聚类中心为异常声源定位结果;以该结果为前提,依据短时幅度与短时过动态门限率变量判断声音信息异常点的起始端与终止端,识别出声音信息传输异常点。实验结果表明,所提算法对识别声音信息传输异常点的丢包率误差最大在3.45～3.7之间,说明所提算法对丢包率存在一定的抵抗能力。     

基于光度数据的多域光网络异常信息检测方法研究

当前大部分异常信息检测方法均存在依赖异常信息特征,从被检测目标发现攻击行为的弊端,不适于多域光网络异常信息检测,为此,提出一种基于光度数据的多域光网络异常信息检测方法。设计了光度数据采集平台结构,通过单片双通道高速流水线式A/D转换器完成对光度数据的实时采集。针对采集的光度数据,利用时间间隔步隆过滤器,通过二维步隆过滤器对存储的开始时间与结束时间进行分别保存,检测与哈希值相应的过滤单元中开始至结束时间范围内是否有相交时间,删除冗余数据。完成对光度数据的处理后,利用计算获取滑动窗口信息熵序列,求出滑动窗口中光度数据异常概率以及信息熵异常概率,依据联合异常概率判断是否存在异常信息。实验结果表明,所提方法检测准确率高。     

基于极端学习机的变电站监控系统负荷异常信息的辨识方法

准确识别变电站检测系统获取的负荷异常信息是保证主站调度命令正确实施的基础和前提。针对变电站监控系统获取的负荷极易受天气异常、用电突变、电动汽车充电、分布式新能源接入等环境和噪声因素影响,造成监控系统获取到的负荷异常突变时有发生,为了保证变电站监控系统采集正确负荷信息,采用极端学习机方法辨识负荷异常信息。通过对变电站监控系统历史数据分析,结合主站调度端时序数据,基于极端学习方法,提升了变电站监控负荷信息的正确性。仿真分析和实测结果显示,所提方法具有较高的辨识准确度,能够应用至实际中。     

智能视频异常事件检测方法

随着对信息中心机房内的信息安全预防需求的增长,在信息机房中的监控摄像头成为了最主要的检监测手段,面对信息机房中摄像头数据的增长,对监测机房中异常行为的监测已经不是传统监控系统能解决的了。而视频异常作为计算机视觉发展领域重要的研究方向之一,也是人工智能方向的重大研究方向之一,通过主流的算法大大的加快了视频数据信息的处理速度。基于模式识别与视觉方法从监控视频中自动监测出异常行为事件,对信息机房的安全隐患智能监测具有潜在需求。文章主要由以下方面对视频异常监测进行了分析:①对视频异常事件检测问题的定义作出叙述以及发展研究现状;②对主流视频异常检测技术算法进行介绍对比、分析与总结;③介绍视频异常事件检测中几种常用的公开数据集,并对数据集之间进行性能对比,作出总结与展望。     

基于异常图谱特征和嵌入式ARM的光纤网络异常监测系统设计

为解决数据在传输和信道转发中,光纤网络易因节点同台扰动的影响而被攻击,导致网络异常,为提高光纤网络安全性,提出基于异常图谱特征和嵌入式ARM的光纤网络异常监测系统设计。该系统硬件由组件控制模块、数据调度模块、检测滤波模块和人机交互模块共同构成,通过对存储器调度的设计实现网络监测程度的加载和自适应数据的读取。基于异常图谱特征提取技术构建光纤网络异常数据传输模型,结合链路均衡配置方法进行光纤网络传输信道均衡设计,提取光纤网络传输数据的异常图谱特征,采用模糊特征聚类方法进行异常波束聚能处理,根据异常信息的输出指向差异性实现异常监测。实验表明,采用该系统进行光纤网络异常监测时误码率低至0. 031,对异常信息的检测准确性高达97. 6%。     

一种新型高光谱实时异常检测算法

异常检测是高光谱遥感技术应用的一个重要方向。然而随着高光谱数据量的增大,数据传输及实时处理成为高光谱异常检测方法所面临的主要问题。基于此,文中提出了一种新型的高光谱图像实时异常检测方法。 该方法异常检测算子仅仅利用了待检测象元之前的所有象元信息,而并没有用到以后象元的信息;同时,利用卡尔曼滤波器的递归思想,用Woodbury引理从上一时刻的状态更新目前信息,避免了重复记录及计算历史信息。实验结果显示,与传统异常检测算法相比,这种新型方法在不影响检测效果的前提下,能够实现实时异常检测。     

面向学生体质测量的数据异常可视化检测方法

单一的学生体质测量数据异常很难形成标准化判断方案，存在预测偏差准确性差、异常数据检测率低、异常数据误报率高的问题。提出面向学生体质测量的数据异常可视化检测方法，标准化处理数据，从而降低数据维度，清洗数据后预测出异常数据量最多的残缺数据。其次利用信息增益完成学生体侧数据特征的筛选以及排序，结合信息增益和正常数据点降低数据复杂度并识别出异常数据，实现学生体质测量异常数据检测。实验结果表明，所提方法的预测偏差准确性较高、异常数据检测率较高、异常数据误报率较低、检测运行时间较短。     

采集终端自动对时异常引发电能表时钟问题的分析

随着用电信息采集系统的不断深入应用和优质服务的不断推进,采集系统对电能表数据异常的监控越来越严格,电能表时钟异常只是其中非常重要的一种异常。本文主要是对浙江省用电信息采集系统建设中集中器和采集器等对电能表自动对时异常而引发的电能表时钟异常问题进行简要分析并提出现实的解决措施。     

基于电力线路拓扑信息的线损分析方法研究

本文提出了一种基于电力拓扑信息采集系统的配电网线损分析方法。首先,实时采集电压、电流、供售电量等相关数据信息;其次,根据采集的电压、电流、供售电量等相关数据信息进行数据处理,获取对应节点的运行状态及位置,根据线路拓扑的逻辑关系生成相应的电力线路拓扑图,并根据采集的供售电量数据信息生成相应的分区域、分段、分节点的线损率;最后,结合电力线路拓扑图和对应的线损率对线损异常区域精确定位,实现对线损异常的精准分析。本方法根据采集的数据信息,结合相应的判错标准,对配电网线损异常区域进行分区域、分段、分节点的故障类型分析,可以有效提升配电网异常线损分析研判能力,为线损精准治理提供相应的技术手段。     

星跟踪器天文观测信息异常检测算法

针对机载天文导航系统中小视场星跟踪器的观测信息容易受外界环境影响而导致输出噪声较大的问题，提出了一种天文观测信息异常检测算法。建立了星跟踪器观测信息相对惯性导航基准的理论观测信息的误差模型，采用视场阈值检测、3?剔除和斜率估计等算法分别检测处理了观测信息中的野值、跳变和缓变异常信息。并通过对实际观测数据验证的测试结果表明， 该方法有效解决了星跟踪器的天文观测信息异常检测问题，为基于小视场星跟踪器的机载 CNS/INS 组合导航系统的工程化实现奠定了基础。     

高光谱异常检测中背景抑制方法研究

针对高光谱图像复杂背景导致异常检测效果下降 的问题,提出了一种新的异常检 测方法。首先使用小波分解将原始高光谱图像分解成高频信息图像和低频信息图像,使用主 成分分析(PCA)方法抑制高光谱原始图像的背景信息;然后将背景抑制后图像和高频信息图 像融合,得到处理后图像;最后使用Kerner-Reed-Xiaoli(KRX)算法进行异常检测,并 仿真证明了本文方法在提高异常检测效果和效率方面的有效性。     

体内异常热源信息的红外无损探测模拟

为了有效地探测人体内部异常热源信息,基于傅里叶定律和能量守恒定律建立了含球状热源的传热微分方程,通过表面等温线分布求解微分方程,得到表面温度分布与内部异常热源的深度、大小和温度之间的关系,从而建立体表面温度分布与体内球状异常热源之间的球状热源传热模型;采用有限元分析软件COMSOL对该模型进行模拟仿真和数值分析,同时利用红外热像仪采集实体模型的表面温度分布,逆向求解内热源信息。将仿真分析和实际数值分析得到的内部异常热源信息与实际对比,两者所得的结果与实际达到毫米级误差。     

基于声音采集与分类技术的报警系统设计

环境声音包含丰富的信息,通过声音识别可以快速判断异常信息,从而为异常确认、快速处理争取时间。给出了一种基于FPGA+ADC的声音报警系统,模拟采集由语音芯片XX73311完成,数据传输由太网PHY电路XX83848实现。系统可高质量完成模拟量到数字量的转换,并以短时能量端点检测、特征参数提取为基础训练样本,以声音识别技术完成异常声音判断,实现异常报警。试验结果表明,使用声音识别具有良好的实际效果,报警系统能够完成目标任务。     

基于Filter-ary-Sketch数据结构的骨干网异常检测研究

针对骨干网上异常检测的特殊要求,提出了一种基于Filter-ary-Sketch数据结构的异常检测方法。该方法通过Filter-ary-Sketch实时记录网络流量信息,然后每隔一定周期进行基于多维熵值的异常检测。如果出现异常则根据Filter-ary-Sketch记录的流量信息进行异常点定位,最后利用Bloom Filter中记录的源IP信息进行恶意流量阻断。该方法能够检测多种类型的网络攻击,且能有效地进行恶意流量阻断。利用实际骨干网流量数据,分别从效率和精度2个方法进行对比实验,取得了较好的效果。