基于原始信号多尺度信息的局部放电特征提取与识别

不同类型的局部放电脉冲,对电缆的危害程度不同,其判断标准也不一样,因此对局放类型的辨识具有重要意义.制作了沿面放电、悬浮放电、针-板放电和自由颗粒放电4种典型的故障缺陷模型,并搭建实验平台测取放电数据.对数据去噪处理后,构建4种放电类型的局部放电相位分布模式PRPD(phase resolved partial dis?charge),并利用谐波小波包变换对原始局放信号进行分解,提取局放信号的多尺度能量特征参数和多尺度样本熵参数,将它们组成特征向量,送入支持向量机SVM(support vector machine)中进行分类识别.4种放电类型的平均识别率为94.5％,因此利用多尺度参数特征可以有效识别出不同类型的局放信号.     

局部放电在线监测中小波阈值去噪法的最优阈值自适应选择

小波系数阈值是决定小波阈值去噪法处理后的去噪信号失真度及误差的关键因素。针对局部放电脉冲频谱特征,提出用于局部放电信号去噪的小波最优阈值选择方法,阐述了自适应阈值搜索中的尺度选择方案;采用四种人工模拟加噪信号和两种典型局部放电脉冲仿真信号对该方法的去噪效果进行了定量分析,并采用了自适应阈值法对实测局部放电信号进行了处理,结果表明,该方法在局部放电在线监测中具有良好的去噪效果和实用价值。     

基于卷积神经网络的变压器局部放电模式识别

对局部放电进行有效识别可以为评估变压器设备绝缘状况提供科学的参考依据,然而局部放电类型的识别往往需要人为地提取描述特征,适应性很差。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的智能识别新方法。根据视觉注意机制分割出放电信号图像,并将灰度化和双线性插值归一化处理的图像作为卷积神经网络的输入。该方法模拟人脑的机制来解释数据,可以直接对采集到的放电信号图像进行自动特征学习与模式识别。实验中对4种典型放电类型的识别率超过了94%,显著优于传统的方法。试验结果表明,该方法无需进行复杂的特征提取,有较高的准确率和很好的鲁棒性。     

基于卷积神经网络自动提取特征的电缆绝缘缺陷识别

针对电力电缆局部放电信号人工提取特征严重依赖专业经验,易受主观不确定性影响的问题,提出了一种基于卷积神经网络自动提取特征的电缆局放缺陷识别方法。首先采用随机裁剪方法扩充原始样本数据,在此基础上利用滑动时间窗生成局放信号二维图像信息作为网络模型输入。详细研究了卷积层数、池化方式和激活函数等因素对网络识别性能的影响,生成并优化网络结构。方法能够自动提取电缆局部放电二维图像样本的深层特征,在识别准确率和鲁棒性方面效果突出。试验数据表明,系统对4种典型局放缺陷的总体识别率达到了96%,相比于支持向量机和反向传播神经网络等经典方法,分别提高了3.2%和6.0%,具有良好的应用前景。     

振荡波电压下XLPE电缆局部放电模式识别研究

振荡波电压法因其无损检测特性被广泛应用于局部放电检测中,而目前缺乏对振荡波电压下电缆故障类型的模式识别研究。为此,笔者根据常见的电缆缺陷类型,制作了4种10 kV交联聚乙烯电缆中间接头人工缺陷模型,对4种缺陷模型施加振荡波电压并测量局部放电信号;提出以局部放电信号正负半波统计算子作为模式识别的输入特征量,采用支持向量机分类器对4种典型电缆缺陷进行模式识别;并将识别结果与采用人工神经网络的模式识别结果进行对比,验证了该方法的有效性。结果表明:以局部放电信号正负半波统计算子作为特征量能很好地反映电缆局部放电信息;基于支持向量机的模式识别方法能有效识别出振荡波电压下各种缺陷局部放电模式,比传统的人工神经网络模式识别方法识别率更高、运行速度更快,具有很好的实际应用价值。     

基于小波阈值的局部放电去噪新方法

针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。     

电力变压器局放信号抗干扰与模式识别

在局部放电信号抗干扰方面,考察了几种较新的阈值除噪方法,提出了将二进小波变换分别与单抽头最小均方LMS(Lease Mear Square)算法滤波器和基于Birge-Massart策略的小波去噪相结合的变压器局部放电信号抗干扰方法.同时针对局部放电信号的模式识别问题,首先分别根据模糊概率理论和波形匹配理论,针对时域单个特高频UHF(Ultra High Frequency)脉冲信号,提出了2种电力变压器特高频局部放电信号的模式识别方法.基于时域单个UHF脉冲信号的信息,提出了用于神经网络输入的8个特征量,分别利用BP网络、Elman回归神经网络和PNN概率神经网络对4种典型的变压器局部放电信号进行了模式识别的尝试,取得了较好的识别效果.     

基于点对称变换的乙丙橡胶电缆终端缺陷诊断

为解决高速动车组车载电缆健康状况的智能化诊断受限于天窗期短的问题,该文提出一种基于点对称(SDP)的乙丙橡胶(EPR)电缆终端缺陷局部放电诊断方法.首先,搭建局部放电试验平台获取局部放电信号;然后,提出一种车载电缆局部放电信号的SDP参数确定方法,并基于SDP变换将不同类型缺陷局部放电信号映射到极坐标系中形成SDP图像...     

基于卷积神经网络的直流XLPE电缆局部放电模式识别技术

针对现有的直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局部放电模式识别对强随机性信号的特征提取缺乏一定自适应能力的问题,该文提出基于卷积神经网络(CNN)的模式识别算法,采用卷积神经网络框架CAFFE进行网络训练和识别检测。首先采集四种典型绝缘缺陷电缆的局部放电信号作为样本,再利用自适应的卷积核进行特征提取,池化层进行特征映射,非线性多分类器进行回归分类,最终得到训练完成的CAFFE网络。通过设置不同求解器参数、网络结构和训练样本数量对缺陷识别结果进行对比分析,发现利用改进的Alexnet网络,采用衰减学习率方式的模式识别框架的平均识别正确率最高,达到了91.32%,相比于传统模式识别算法至少提高了8.97%。该方法具有强大的自适应学习能力,为应用于直流电缆故障诊断的模式识别提供了新的思路。     

一种基于短时奇异值分解的局部放电白噪声抑制方法

白噪声是电缆局部放电(partial discharge,PD)检测时最为常见的噪声之一。针对局部放电白噪声的抑制问题,提出一种基于短时奇异值分解的局部放电去噪方法。该方法通过短时数据窗截取含噪局放信号片段,利用奇异值分解实现局放信号白噪声抑制。通过典型局放脉冲模型模拟实际局放信号,考虑不同信噪比、窗口长度对去噪结果的影响,验证了该方法的可行性。在振荡电压和工频电压下对实验室模拟的两种不同典型电缆缺陷进行了局部放电测试试验,并利用不同去噪方法对测试得到的局放信号进行去噪,验证了该方法的有效性和准确性。结果表明,该方法相比于传统小波去噪识别灵敏度更高,且去噪后波形相比于传统小波和奇异值分解去噪后波形相似度更高、误差更小。     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差.随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差.利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足.所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题.最后讨论了对该算法的评估方法.     

基于光生物效应的办公空间采光研究初探

该文将办公室天然采光与光生物效应相结合,通过分析在不同光气候、季节时段、采光口朝向、亮度水平的天然采光条件下,人眼瞳孔大小、主观感受等变化规律,研究在光生物效应作用下,天然光的光色（光谱分布）、光照强度（亮度）与人的视觉心理生理变化之间的关系,整理在不同光色下瞳孔变化与亮度水平函数关系式,以期能提出符合节能要求、有利于办公人员身心健康及提高工作效率的办公空间采光环境方案,完善办公空间天然采光的健康模式,从而进一步促进绿色照明和健康照明。     

基于Linux的SCADA系统后台服务器的研究

随着微机技术的不断发展，以Linux为代表的自由软件越来越多地应用于各个领域。针对自由软件Linux应用到电力SCADA系统后台服务器中这一课题进行了可行性研究。通过与传统的Unix工作站后台服务器相比较，提出了基于PC／Linux的SCADA后台服务器。     

基于SOPC的舵机控制器研究

研究一种开放式全数字舵机控制器。控制器采用了全数字三闭环控制,实现了舵机位置伺服控制功能,其中位置环采用PID参数模糊自整定的算法,电流环、速度环作为内环采用PI调节的算法,并对采用PID参数模糊自整定的算法和传统PID算法所得的结果进行了对比分析。实验结果表明,系统有较好的鲁棒性和动、静态性能,可达到位置跟踪效果。     

基于TMS320C6747的SVPWM实现方法研究

空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)是逆变系统设计的是重要方法之一,本文详细介绍了SVPWM方法,探究了使用数字信号处理器TMS320C6747生成SVPWM波的方法和实现过程。对SVPWM实现的软件和硬件均进行了设计,并在此基础进行了实验,实验表明该逆变系统的具有良好的可行性、有效性和可靠性。     

基于PSCAD/EMTDC的电网GIC影响仿真分析

地磁暴在电网中产生的地磁感应电流影响电力系统运行,研究地磁感应电流在电网中的分布、大小及影响等问题有重要意义。在提出了研究我国电网地磁感应电流影响问题必要性的基础上,给出了基于平面波理论的地表面势的算法,以及用PSCAD／EMTDC软件分析电网地磁感应电流影响的思路,并对仿真分析中的仿真条件、理论依据、注意事项等问题进行了讨论,最后给出了仿真实例的分析结果。实例分析表明,我国电网的地磁感应电流问题是有必要深入研究的课题,PSCAD／EMTDC软件是分析电网地磁感应电流影响的有效工具和最佳选择。     

基于CORBA实现OPC技术探索

OPC（过程控制中的对象链接与嵌入技术）是工业控制和生产自动化领域中硬件和软件之间的接口标准，近年来在电力系统广泛应用。它是一种基于DCOM（分布式组件对象模型）的技术。由于DCOM的平台相关性，不利于OPC技术的进一步应用。而代表分布对象技术主流的CORBA（通用对象请求代理体系结构）技术具有跨平台、语言无关等突出优点，本文尝试采用CORBA技术实现OPC技术。探讨了基于CORBA实现OPC技术的解决方案，通过具体的实现过程展示了方案的可行性，并通过测试用例和应用实例验证了方案的实用性和有效性。基于CORBA实现OPC技术，将大大提高OPC技术跨平台、跨语言应用的能力，使其成为一种更广泛适用的标准。