基于可观性分析和多步预报CKF的双馈风机动态状态估计

准确的动态状态估计结果对实时监测双馈风机运行状态具有重要意义。适当的量测集选取是实现准确状态估计的基础。为此，基于Lie导数推导了系统状态可观性矩阵；然后，基于自动微分技术实现了可观性矩阵的快速计算，并利用可观性矩阵的最小奇异值来定量评价不同量测集的可观性。双馈风机受到扰动后状态变化迅速，考虑到在卡尔曼滤波的预报步中不使用量测值，提出了基于多步预报的容积卡尔曼滤波（CKF）方法。利用改进IEEE 39节点系统对双馈风机进行了可观性分析，选出了使双馈风机状态具有较高可观性的量测集，并在此基础上验证了所提多步预报CKF方法的有效性。     

基于矩阵广义逆的电缆线芯温度动态计算方法

为更好地对电缆线芯温度进行间接测量,提出一种以电缆运行电流和表皮温度为输入的线芯温度动态计算方法。首先建立了电缆传热的简化热路模型,并在误差敏感性分析的基础上引入了线芯电阻随温度变化的二阶修正;然后对模型表征的微分方程进行离散化,得到仅有4个模型参数的计算公式;最后以电缆实验(或运行)数据为样本构造学习矩阵,并通过矩阵的广义逆计算模型参数,代入公式完成整个动态计算方法的构建。分别以室内实验电缆、在线110 k V高压电缆为对象进行了实验与分析,结果表明,相较于传统方法,该方法能够更加简单、准确地计算电缆线芯温度,有助于实现电力电缆工况的实时监测。     

基于Vine-Copula贝叶斯网络模型的风机高温降容状态评估方法

风电机组在齿轮箱油温过高时会导致机组限功率运行,影响机组发电效率。传统应对风机高温降容状态多采用阈值判断,反应迟缓,加剧风机齿轮箱劣化趋势。利用贝叶斯网络对风机高温降容状态进行评估,为提取并准确合理地利用机组数据采集与监视控制系统(supervisorycontroland dataacquisitionsystem,SCADA)各个相关状态参数之间的耦合特性,通过vine-Copula模型对机组各个状态参数进行相关性分析,建立更符合机组实际运行状态的贝叶斯概率图形网络,实现对机组高温降容状态的评估。通过交叉熵算法对模型输出结果进行评价,发现与朴素贝叶斯模型相比,vine-Copula贝叶斯网络评估结果更为精确可靠,所建模型更符合机组实际运行工况,能够为现场的运维人员制定准确合理的运行和维护方案提供参考。     

循环函数法的改进

火电机组性能监测和优化正在成为电厂节能改造,信息管理和优化运行的重要方面。热力系统分析理论是热力系统性能监测和热经济性诊断的有效工具,笔者试图用演绎方法来建立热力系统的分析理论,追求在 广泛意义上将等效热降法,循环函数法和矩阵法统一起来的理论,文中利用矩阵理论通过演绎方法从热力系统的广义数学模型出发,导出了循环函数法的主要流量关系,使热力系统热经济性分析和诊断更加通用,简捷,有效,提出了逆向加热单元和加热单元重叠概念。指出加热单元可以看作是混合式加热器的推广,将热力系统节能分析理论成功地统一起来,对机组性能监测和运行优化有重要意义,对于所述方法,通过例子进行了验证。     

两电机调速系统神经网络广义逆在线调整控制

针对多输入多输出(MIMO)非线性强耦合的两电机变频调速系统,对系统数学模型进行广义逆存在性分析,推导出系统的广义逆数学表达式,进一步构造神经网络广义逆系统串联在两电机系统之前,组成基于广义逆的伪线性复合系统,实现MIMO系统的线性化与解耦。在神经网络逆系统离线训练的基础上提出在线训练的控制方法,在电机的运行过程中对网络进行在线训练,不断修正网络权值,使网络适应环境的变化,增强其鲁棒性,更精确地逼近其逆系统。实验证明在用PLC作为主控制器的控制过程中,神经网络不断进行自我调整,增强了神经网络的适应性,提高了系统的稳定性和鲁棒性。     

含逆变型分布式电源的不平衡配电网快速短路电流计算

为实现含逆变型分布式电源的不平衡配电网快速短路电流计算,首先建立计及故障穿越控制的逆变型分布式电源序等效受控电流源模型,通过引入虚拟线路和虚拟节点并结合广义Fortescue变换建立不平衡配电网的系统序导纳矩阵。在此基础上构建含逆变型分布式电源不平衡配电网的序节点电压方程,提出基于序分量的短路电流迭代计算方法。通过引入预条件处理的广义极小残余法可避免求解系统序阻抗矩阵,能够有效提升短路电流迭代计算的计算速度。最后,通过对含逆变型分布式电源的13节点、123节点和多个大型合成系统仿真结果对比,验证了所提方法的正确性和可行性。     

基于GSPN与BN的测试性建模方法

针对目前主流建模方法是基于测试结果可靠的假设条件前提,难以得到故障和测试之间准确的信息描述的问题,提出基于概率广义随机Petri网的测试性建模新方法。首先对主流建模方式和广义随机Petri网建模方式进行对比,阐明主流建模方式存在的问题,以及选择广义随机Petri网建模的原因;然后对Petri网原理进行分析,并将概率理论引入广义随机Petri网模型中,采用贝叶斯网络获取模型节点的条件概率,也是首次将贝叶斯网络和广义随机Petri网结合;最后对某导弹发动机系统进行建模,得到故障和测试的概率相关性矩阵,并对测试性指标进行求解。通过对比原有模型的相关性矩阵和本文所得到的概率相关性矩阵,验证了所提方法的可行性和准确性。     

基于大数据的风电设备远程故障监测与诊断系统研究

文章通过风电设备远程监测与故障诊断平台建设实践,从系统功能、平台建设、故障分析等层面,论述了如何基于大数据实现对风机故障预诊断,提升风力发电机组监控与管理水平。通过对机组运行状态的实时在线监测,利用系统内智能数据报警策略准确筛选机组异常,借助于人工智能分析诊断系统和远程专家的综合分析评价,滚动预测故障未来的发展趋势,帮助用户优化风机维护检修工作,减少停机损失,降低维护成本,提高风机利用率。在集控中心预检测平台建立大数据存储、处理、分析、诊断服务器,收集风场各项数据后与专业厂家存储的数据资源整合,建立各种类型风机故障模型,集控中心培训诊断分析师可通过对比找出故障曲线特点和规律,对实时数据经诊断分析后提出整改措施,提前预防风机故障的扩大,开发相关监视及报警系统,联合风机传统监控系统提高监控中心的设备管理能力。     

基于量测数据贝叶斯概率矩阵分解的变压器运行状态监测方法

变压器的安全运行是电力系统可靠供电的重要环节,而变压器油中溶解气体浓度变化是变压器运行状态监测的重要组成部分.本文以变压器油中溶解气体浓度为监测信息,提出了一种结合贝叶斯概率矩阵分解和长短期记忆神经网络的变压器运行状态监测方法.首先,针对油中溶解气体实际监测时存在的数据缺失问题,采用贝叶斯概率矩阵分解对缺失数据进行预测...     

基于数据挖掘的智能电能表在线监测方法

应用数据挖掘技术提取采集数据中的有用信息,提出一种基于关联规则挖掘的智能电能表在线监测方法,根据采集系统的结构设计了在线监测的实现方式。智能电能表在线监测结构分为传输层和应用层,传输层实时监测电能表的异常运行情况,对数据进行分析后形成故障信息;应用层采用离线运行方式从历史数据库中抽取关联规则,并以在线方式将故障信息转换后进行匹配,实现故障诊断。算例结果表明该方法能够快速、准确的诊断故障结果,实用性强。     

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。     

绝缘栅双极晶体管模块过电应力的研究

通过频率试验和阻断电压试验,研究了过电应力对ＩＧＢＴ模块的影响;利用扫描电镜（ＳＥＭ）和液液晶（ＬＣ）技术,对失效模块的失效机理进行了分析;报道了试验结果及失效分析结果。     

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。     

电动汽车用电机技术研究

当今世界节能和环保备受关注,使得电动汽车技术正在加速发展。电机技术是发展电动汽车的关键技术之一。该文对电动汽车用的感应电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机技术和发展水平进行了分析研究。     

AGV视觉导航研究

针对AGV视觉导航系统中的两个关键问题：路径识别和路径跟踪,本文采用全局视觉导航方式,自行设计了以同心圆为车身标志,通过图像处理系统建立了虚拟坐标系。对采集到的图像进行中值滤波、Sobel边缘检测、聚类算法、连通区域标记等图像处理方法提取图像中的路径及AGV车身标志位置信息,再利用Hough变换得到路径跟踪所需要的导航参数。通过仿真实验表明,该方法能够准确可靠地实现路径识别和AGV定位。     

神经网络输电线路覆冰厚度预测

介绍了输电线路覆冰厚度计算的相关经典模型,并以PNN网络与GRNN网络为例,探讨了输电线路覆冰厚度智能检测模型.通过对模型实现、对比,分析了两种网络的优缺点,在此基础上提出综合使用两种网络的思路,以提高输电线路覆冰厚度预测的精度,减少覆冰对电网的直接和潜在危害.     

基于MEMS技术的汽车传感器研究进展

随着汽车传感器的迅速发展和对MEMS(微机电系统)技术研究的深入,基于MEMS技术的汽车传感器具有广阔的应用前景。本文就MEMS汽车传感器的研究应用现状、MEMS汽车传感器的分类、制作加工技术和工艺等进行了简述,并详细介绍了几种典型的MEMS汽车传感器,最后对MEMS汽车传感器今后的发展进行了探讨。