基于电力大数据挖掘技术的变压器运行参数状态评估

电力网络的设备参数的准确可靠,对于电力系统的分析计算有着重要作用,然而电力设备在实际运行时的参数并非出厂固定的常数,而是会根据环境和实际运行情况的变化而发生变化,而且很难被直接测量并用正确值替换。变压器作为电力传输中的枢纽设备,其运行参数的准确性对电力安全稳定分析更加重要。为准确反映变压器实时运行时真实参数值,本文在建立基于Γ型等值的变压器参数等值模型的基础上,提出了基于电力大数据密度聚类分析技术的变压器运行参数的估计方法,并利用经专家模块不良数据辨识后的SCADA系统量测数据进行变压器设备参数进行聚类和拟合,最终得出在一定允许误差范围内的设备运行实际参数。最后以徐州电网某变压器运行为例,经对SCADA系统数据进行聚类和拟合,数据结果验证了该方法的有效性,具有较好的工程实用性。     

一种面向大规模副本存储系统的可靠性模型

可靠性对大规模存储系统至关重要,在大规模存储系统中设备失效日趋频繁,副本技术成为提高系统可靠性的主流技术之一.基于Markov模型,针对多副本存储系统建立了度量系统可靠性的理论模型.该模型能够反应失效检测延迟对系统可靠性的影响.通过该模型还可以度量存储系统关键参数如系统规模、副本阶数、单节点容量、单节点平均失效时间、数据对象平均大小、平均修复带宽等对系统可靠性的影响,从而为存储系统的设计提供理论基础.     

分布式电力监控系统的建模问题研究及可靠性分析

本文针对分布式电力监控系统的复杂构成,采用分层的方法对其进行处理,首先独立地建立各个层次的模型,然后再组合起来进行综合研究和分析,从而求出系统可靠性的两个重要参数MTSF和MTTR,并给出了一个计算系统可靠性的简化方法。     

复杂系统可靠性增长的动态建模方法

复杂系统可靠性增长试验是一个动态的过程,成本所限不允许进行大规模的试验,而传统方法在子样容量不足的情况下误差较大,无法精确地反应系统可靠性增长的特点,因此在小子样条件下对复杂系统可靠性增长进行评估是目前亟待解决的问题.基于AMSAA模型下复杂系统可靠性增长试验的特点,结合少量现场试验数据,提出了可靠性增长评定的动态建模方法,运用Bayes线性回归方法对系统的可靠性参数进行预测,并对可靠性增长试验的结果进行评定,并给出了各阶段可靠性增长试验中可靠性参数的Bayes估计.由仿真实例证明,与传统方法相比,文中的动态建模方法更加准确,能够有效的解决小子样条件下的可靠性增长问题.     

基于蚁群优化支持向量机的电力人因事故预测模型

为有效预测电力行业人因事故数量,论文利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究电力人因事故问题,在对支持向量机进行优化决策的基础上,提出一个电力人因事故数据拟合与预测的统计分析模型。针对支持向量机的参数选择问题,采用蚁群算法进行优化,建立了基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型。利用该模型对电力人因事故量进行预测,结果表明,基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型,预测精度更高、误差更小,能够更有效地对电力人因事故数量进行拟合、预测和统计分析。     

灰色DNGM(1,1)预测模型及其优化

传统的灰色GM(1,1)预测模型是针对近似齐次指数序列建立的预测模型。为了拓广灰色预测模型的适用范围,建立了近似非齐次指数序列的灰色DNGM(1,1)预测模型。研究了这种灰色预测模型的性质,证明了这种模型都具有线性不变性,也能够完全拟合非齐次指数序列。考虑到初值条件对灰色模型的影响,对该模型进行了参数优化。数据仿真和实例分析表明,灰色DNGM(1,1)预测模型具有较高的预测精度。     

基于骨架模型的植物根系三维构型可视化方法

为实现对植物根系的原位构型进行三维可视化和定量分析,针对根系分割区域数据导致可视化以及交互测量产生信息冗余等问题,提出一种基于改进骨架模型的植物根系三维构型可视化方法。通过建立根系稀疏云点骨架化模型,提出由原始切片分割数据对根系进行三维骨架化建模并可视化的方法。开发软件平台并通过实验验证了该方法可行性,模型对真实的原位根系具有理想的拟合效果,为根系构型参数的检测和定量分析提供了一种基础平台。     

潜在故障对服务组合系统可靠性的影响

目前电信网络服务组合系统尚无可靠性控制机制,使得服务可靠性受到严重影响。这就要求服务提供商对其服务组合的可靠性进行建模评估。本文主要讨论面向可靠性的服务组合方法和潜在故障对系统可靠性的影响。建立服务组合系统的可靠性模型,分析影响服务系统可靠性的相关参数。本文提出一个新参数：系统恢复所需时间。这是在系统失效前必须考虑的重要参数,并分析该参数对系统可靠性的影响。     

基于协同滤波和BP神经网络的电力作业人员运动工况辨识

针对预警装置靠近相同带电体时不同工况下报警阈值选择的误差造成误报、漏报问题,提出基于协同滤波和反向传播(BP)神经网络对电力作业人员爬塔、爬坡、水平行走三种工况辨识的模型。利用加速度与气压传感器采集作业人员头部的加速度与气压值,对数据进行协同滤波,提取有效相对高度值,然后对有效高度值进行一阶拟合得到拟合参数。最后根据拟合参数建立BP神经网络模型识别三种工况。选取室外杆塔、斜坡及水平路面为实验平台,每种工况采集400组数据,随机抽取350组数据进行训练,50组数据进行验证。验证结果表明:训练样本准确率达到94. 95%,测试样本准确率达到94. 67%,满足室外工况辨识的要求。     

数据拟合中光滑参数的优化

数据的函数化是函数数据分析(Functional Data Analysis,FDA)的基础,也是区别于其它分析方法的关键步骤。数据拟合作为数据函数化的主要方法,通常可转化为损失函数和正则项的优化问题,其中的光滑参数就起着权衡损失和过拟合风险的作用。在光滑参数的选择方法中,广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)是一种通用而且较好的参数选择方法,然而GCV是对离散值进行计算,欲得到较准确的光滑参数仍需做大量的计算。针对此问题,提出拟合优化和差分两种求解策略以提高最优光滑参数的求解效率,并在算法精度及效率方面进行了比较分析。在模拟数据和真实数据上的实验结果表明:两种策略与常用的网格法相比,求解效率有较大提高,且算法精度方面几乎相同,此外差分求解策略在精度方面略优于拟合优化求解策略,而拟合优化求解策略的效率更高。     

三相电气参量快速和高精度的测量算法

提出了一种快速富里叶变换FFT算法来测量电力系统基波频率和其它谐波频率的实时值,进而计算出三相电压和电流的有效值与相位的实际值。由于电力系统参数随时都在变化,非正弦信号的系统基波频率不可能是一个确定的值,采用未确定的系统基波频率来采样和测量非正弦信号变化的三相电压和电流将引起很大的误差。因此,提出先准确测量非正弦信号的系统基波频率,然后,采用准确的系统基波频率来采样三相电压和电流,进而再计算三相电压和电流的有效值与相位的实际值、有功功率与电能、无功功率与电能等。这种算法不仅大大缩短计算时间,而且提高了测量的精度,测量精度可以达到0.1%或更高。实例计算的仿真结果及实际应用系统的运行数据都证明:这种算法的可靠性、准确性和快速性。     

统一载波测控系统下行信道噪声功率谱密度标定依据分析与探讨

统一载波测控系统集跟踪、测距、测速、遥测、遥控、通信、数传等功能于一体;噪声功率谱密度是测控设备下行信道的基本参数之一,反映了信道接收弱信号的能力,调节综合基带输入端的噪声功率谱密度至合理范围是完成航天测控任务的前提;介绍了统一载波测控系统下行信道的基本组成及设计要求;分析了噪声功率谱密度在下行信道中的传递特性,提出了在不同信号电平、不同测控体制下噪声功率谱密度标定的基本依据和原则;结合某型号S频段统一测控系统的工程实际,系统分析了噪声功率谱密度的原理和具体标定方法,该方法根据不同应用环境和测控体制,充分考虑各级增益的分配标准,准确计算各级信号噪声的电平,合理进行噪声功率谱密度标定,以确保系统工作的可靠性和稳定性,为设备性能指标测试和航天测控任务参数设置提供参考和依据。     

一种基于工作流的软件可靠性评估方法

随着工作流系统在企业运营中担负越来越重要的角色,工作流可靠性研究的重要性也日渐增加。文中提出了一套完整的工作流系统可靠性评估方法,帮助企业检验工作流系统的可靠性。首先,文中对工作流系统的体系结构进行分析,其中重点分析了工作流系统的流程及活动模式,提出一个以流程为基础的工作流可靠性评估方法。文中采用基于马尔可夫链的流程可靠性算法,将活动中的可靠性数据整合,计算流程的可靠性数据。在此基础上,基于Additive模型,根据流程的使用率将多流程的可靠性信息进行整合,最后求出工作流系统的可靠性数据。根据该方法,设计并实现了工作流系统可靠性评估软件,并通过在。 NET工作流平台上的实验,验证了该方法的可靠性预测效果是令人满意的。     

电子系统性能可靠性仿真评估

针对无失效数据条件下复杂电子设备的系统可靠性评估问题,提出了一种基于电路单元性能的仿真评估方法。首先,确定组成系统的电路功能单元模块,根据单元性能参数与系统输出性能的逻辑关系,建立系统性能可靠性仿真模型;然后,通过性能数据的统计分析估计各单元的性能分布参数,根据分布参数获得性能数据的随机抽样值,由抽样结果仿真得到系统的输出性能数据;最后,统计仿真结果获得系统输出性能参数的失效比例,进而实现系统的性能可靠性评估。通过一个实例验证了该方法的有效性和实用性。     

基于PLC的新型电力系统智能边缘终端优化配置方法

针对投资效益低、电力系统可靠性差、最佳参数确定过程困难的问题,提出了基于PLC的新型电力系统智能边缘终端优化配置方法。深入分析了新型电力系统智能边缘终端功能与作用,构造智能边缘终端优化配置目标函数,确定目标函数求解相关约束条件,应用PLC获取智能边缘终端及电力系统运行数据,采用遗传算法求解终端优化配置目标函数,输出最佳智能边缘终端优化配置方案,实现了智能边缘终端的优化配置。实验结果显示：应用提出方法获得的智能边缘终端优化配置总费用低于总费用预算,可靠性参量高于最低限值,配置效果较佳。     

基于FPGA的OFDM发射机设计

OFDM技术已经成为未来无线通信的关键技术,其发射机必须具有强大的计算能力,因此使用FPGA来完成OFDM发射机设计已成大势所趋。对整个OFDM系统参数和帧结构进行全面设计的基础上,用FPGA芯片具体实现。采用数字时钟管理器,乒乓RAM等方式提高系统运行的可靠性,并选用最优的IP核参数来减少硬件资源的占用。测试结果表明该方案占用芯片资源较少,速度较快,可靠性较高,具有广阔的应用前景。     

机载电源在线监测系统的研制

机载电源的供电质量对飞机的安全飞行和机载用电设备的正常工作至关重要。在电子试验机试飞环境中,各机载用电设备处于不同的工作状态,可能会影响机载电源的供电质量,因此,需要对试飞中的机载电源进行持续的在线监测,评估其供电质量。针对此,研制了一种机载电源在线监测系统,对115V/400Hz三相交流、28V直流电源的多工作特性参数进行持续的在线监测。该系统基于高性能专用计算机和高速同步数据采集卡,对机载电源电压和电流进行实时采集,采用相关数据处理算法,对多工作特性参数进行快速实时运算,并显示和存储,并对异常工作点的电压、电流进行录波,以便后期分析。该系统在某型电子试验机上进行了实验,监测结果实时、准确,对机载电源提高可靠性和故障分析定位具有重要的意义。     

一种大气数据系统传感器智能加温控制方法

机上大气数据系统传感器结冰会影响传感器感受气压和探测温度、角度等参数的准确性和可靠性,进而影响飞控系统使用大气参数参与飞行控制。为了实现系统内传感器防冰和除冰的目的,提出了一种大气数据系统传感器智能加温控制方法。智能加温控制主要体现为：加温模式分为不加温、半功率加温和全功率加温共3种;加温启动瞬间采用分时分组的方式;加温控制采用主、备加温控制盒双余度设计和手动、自动加温双余度控制方式;实时监测系统内各传感器的加温电流。     

基于级联网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测对电力系统运行设计具有十分重要的意义。因此，在分析了电力负荷运行曲线的基础上，提出了一种基于级联模糊神经网络的预测模型。该模型采用基于神经网路理论的模糊模型参数辨识方法，很适合于复杂系统的模糊预测和控制。详细地对输入量的选择和学习算法进行了分析。实例表明，此方法具有町靠、鲁棒性好和快速等特点，优于神经网络电力负荷预报方法。