电力传感器网络失调节点定位方法

传统的电力失调节点定位控制随着迭代次数的增加,定位准确度下降。提出基于数据融合滤波预处理的电力传感器网络失调节点定位算法。进行电力网络失调节点定位测度信息模型构建,设计无线传感器数据融合滤波结构模型,计算电力传感器网络覆盖子载波区间正交性偏转相量,得到电力传感器网络节点数据融合与滤波调制结果,使用时间更新-误差更新方程来预测下一节点定位误差,通过误差最小化迭代实现定位自动控制算法改进。仿真实验结果表明,该算法定位时间较快,优化网络部署。     

基于误差修正的电力传感器失调节点定位

失调节点的定位直接影响无线传感器网络在智能电网应用的范围,为了获得理想的电力传感器失调节点定位结果,提出一种基于误差修正的电力传感器失调节点定位方法。首先分析当前电力传感器失调节点定位的研究现状,并指出了当前电力传感器失调节点定位方法存在的问题;然后采用经典DV-Hop算法对失调传感器节点进行初步定位,并采用极限学习机对定位误差进行修正;最后利用Matlab 2014工具箱对电力传感器失调节点定位性能进行测试。结果表明,该方法的电力传感器失调节点定位准确性要优于传统方法,同时加快了电力传感器失调节点定位速度。     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术研究

无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。采用传统的无线信号传输损耗模型的RSSI定位方法的精度不能够满足许多用途。为了提高定位精度,提出了一种分段线性拟合传输损耗模型,比较表明在复杂的环境下该模型对实际传播损耗曲线的逼近效果更好。文中利用该模型对节点进行RSSI定位,并且对该模型的定位效果进行了仿真,结果显示其较之传统模型可以明显提高在复杂环境下的定位精度。     

基于超高频传感器的电力变压器局部放电定位研究

局部放电（partial discharges,PD）是导致电力变压器绝缘故障的重要因素,因此,局部放电源的定位对于变压器的评估和维修至关重要。本文提出一种基于超高频（ultra high frequency,UHF）传感器的局部放电定位技术,采用在变压器内部安装传感器的方法来克服外部电晕放电等测量干扰问题,通过对单个UHF传感器进行适当的信号处理来准确地识别电力变压器内的单个局部放电源。为了验证这一方法,在变压器油中进行了点对球放电（point to sphere discharge,PS）、表面放电（surface discharge,SD）和悬浮电位放电（floating potential discharge,FP）3类局部放电实验,验证支撑这一方法的5个条件的准确性。结果表明：局部放电活动产生的UHF信号独立于局部放电类型,并且包含从局部放电源到超高频传感器过程中特有的畸变特性,也包含了其在结构位置中特定的信号特征。因此,证明了单个UHF传感器识别变压器内单个局部放电源的可行性。     

一种适用于电缆沟场景的电力传感器定位方法

在传统北斗卫星定位技术的基础上,结合无线传感器测距技术,提出了一种基于北斗定位的电力传感器定 位方法,解决了电缆沟内电力传感器定位问题.该方法以北斗系统定位到的电力盖板终端为参考节点,通过引入转换 矩阵和补偿矩阵,建立北斗卫星与电缆沟内传感器的位置关系,使用最小二乘法直接解算电缆沟内电力传感器位置坐 标.仿真结果表明,所提出的基于北斗定位的联合定位算法可以准确地定位到电缆沟内电力传感器的位置坐标.     

基于节点电压差值的配电网故障定位方法

针对基于微型同步相量量测(μPMU)的配电网故障定位方法存在经济性与定位精度有待提高的问题,提出了一种基于节点电压差值的配电网故障定位方法。通过分析配电网节点电压的故障特性,定义了节点电压计算值与量测值的差值指标W。然后,利用节点电压计算值与量测值之间的数值关系,建立了有限量测装置情形下的配电网故障支路辨识原则。进而,根据故障支路两端节点的量测数据,利用末端节点注入电流后线路间节点电压变化值与末端节点量测电压变化值间的关系,提出一种基于线路末端节点电压差值的故障定位方法。仿真表明,所提方法可以实现有限量测装置情形下的故障准确定位,且定位结果受故障类型、过渡电阻、量测误差的影响较小,具有较好的抗线路参数和节点负荷变化的能力。     

移动机器人辅助下基于GM-CKF的无线传感器网络节点定位研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,提出一种移动机器人辅助作用下,融入高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)优化的节点定位方法。将移动机器人与WSNs结合,发挥两者的特点和优势,充分利用机器人的机动性及无线传感器节点的可计算性,设计并仿真了一种机器人-节点、节点-节点协作的节点定位方式,并利用带有门限判别和选择性高斯分割的GM-CKF算法,对目标节点的预估位置实施预测修正。仿真结果表明,所提出的移动机器人与WSNs协作定位方法实现了对节点的定位估计,GM-CKF算法的融合有效提高了定位的精度和稳定性。     

大型电力系统故障节点的三维GIS快速定位系统设计

大型电力系统发生故障时能够迅速准确地对故障节点进行定位并隔离故障区段,是电力系统自动化最重要的功能之一。传统的GIS故障节点定位方法,对于无远动信息并容易受到过渡电阻影响的大型电力系统的故障节点无法进行快速定位。提出一种基于三维GIS并结合全球定位系统(GPS)的电力系统故障节点定位方法,引入电力系统关键设备的简化结构和数学模型,运用一种能够反映大型电力系统分层拓扑结构的矩阵,对故障节点位置进行运算,并设计了基于GIS平台的故障诊断模块。选择EMTP软件进行数值仿真表明,该定位系统完全克服了过渡电阻的影响,而且能够保证定位准确度,不会受到故障发生的时间、地点和类型等客观因素和系统运行要求的干扰,在各种故障情况下定位误差均小于1%。     

无线传感器网络中节点的自身定位算法分析

无线传感器网络中节点的自身定位是其大多数应用的基础,文章利用网络中存在的冗余信息,针对客观存在的不良节点,对现有分布式无需测距技术的Amorphous定位算法进行改进,以提高整个网络的平均定位精度。仿真结果表明,改进后的算法有效地降低了节点位置的平均估计误差。该算法无需任何附加的硬件支持和良好的拓展性,对实际的应用具有积极的意义。     

基于特高频传感器和TDOA数据库的电力变压器局部放电的定位

提出了一种基于特高频传感器和信号到达时间差来定位电力变压器内部局部放电的新方法.通过仿真变压器内部所有可能的放电点,建立TDOA数据库,采用切线传输模型和弗洛伊德(Floyd)算法解决信号在变压器内部遇到铁心等障碍物的传输情况.     

基于RSSI和辅助节点协作的Wi-Fi室内定位方法

随着Wi-Fi的广泛应用,基于RSSI的位置指纹信息的室内定位也越来越受到研究者的关注。针对传统的基于RSSI的指纹匹配定位中只利用单个节点信息的缺陷,提出了一种基于RSSI和辅助节点协作的Wi-Fi室内定位方法,该算法首先基于RSSI序列相似性选择合适的辅助节点,并测量节点间的距离作为辅助信息以提高定位精度,同时还采用了自适应有色噪声卡尔曼滤波减小室内复杂NLOS环境造成的TOF测距误差,最后通过建模搜索以得到节点的精确位置。实验表明,在复杂环境下该算法定位精度优于其他主流方法,适用于基于Wi-Fi的室内定位系统。     

电力通信网节点重要度评价方法

为了对电力通信网络中节点重要度作出准确的评价,提出了一种基于通信网络拓扑和电力因素这两个方面对节点重要度进行综合评估的算法。从通信网络拓扑角度对节点进行重要度评价时,在节点收缩法的基础上,加入了割点的因素,对网络中的割点进行更高权值的赋值,更好地体现网络中的关键节点和非关键节点的差异。同时结合了电力网络的特点,加入了站点等级、站点规模、负荷等级和负荷大小这四个电力因素,对电力通信网络中的节点重要度进行客观评价。结果表明,与节点收缩法相比,能更好地区分电力通信网络中的节点重要度,对电力通信网络中的节点重要度评价具有较大的参考价值。     

电力通信网关键节点辨识方法研究

随着智能电网建设的推进,作为电力系统通信专网的电力通信网结构日渐复杂,承载业务量也日益增多。为准确辨识电力通信网的关键节点,提出多评价指标的关键节点辨识方法。首先按照网络拓扑情况和节点凝聚度计算各节点的静态重要度,根据节点所承担业务数量和种类计算各节点的业务重要度。然后利用三标度层次分析法确定两个指标的权重。最后根据指标及其权重计算各节点重要度,完成电力通信网的关键节点辨识。仿真表明,相对于其他算法,该算法能够更好地综合电力通信网拓扑特性和节点业务量情况,全面体现出各节点在电力通信网中的地位和作用,对电力通信网的运行风险评估具有重要参考价值。     

一种基于ROAN的无线传感器网络定位方法

节点定位是无线传感器网络的一项关键技术,为了提高精确度和避免使用对参数要求苛刻的传统算法,提出了一种新思路：基于ROAN（Ratio of Arrival Numbers,信号到达个数比）法。该法将原本需测节点间实际距离的难题,通过统计信号到达的数目,转化为计算距离比的模型,进而采用迭代法求解出位置信息。经过数学建模分...     

基于多传感器融合的电力变压器内部放电定位与辨识技术

针对电力设备状态监测中传感器信息融合的难题,应用油中溶解气体、特高频、光纤超声等监测传感器构建了适用于变压器的融合传感阵列,提出了变压器内部放电的辨识策略。采用超声信号到达时间差估算实现了放电源定位,建立了多传感器监测特征融合算法,并结合K邻近（K nearest neighbors,KNN）算法实现了放电模式辨识。实验结果表明：放电源定位平均误差为45.1 mm,放电类型辨识准确率达到90.6%;所构建的多传感器融合感知策略与系统,可实现变压器内部放电源的准确定位与辨识,具有一定的应用推广价值。     

基于行波传感器的输电线路故障定位方法研究

电容式电压互感器高频响应特性差，满足不了对电压行波测量的要求。该文利用测量电容式电压互感器（CVT）的入地电流行波来检测线路电压行波，设计了行波传感器，提出了硬件行波波头检测方法，并应用于基于整个电网的行波故障定位。仿真分析及装置实验测试表明：该方法实现简单、安装方便、鲁棒性强、定位精度高。该技术巳申请国家发明专利。     

基于无线传感器网络的机电设备复合故障定位方法

为实现更加迅速、误差更小、覆盖率更高的机电设备复合故障定位,引入无线传感器技术,优化设计机电设备复合故障定位方法.设计无线传感器数据采集网络,无线传感器数据采集网络由协调器节点、路由节点、电流传感器节点等构成,基于无线传感器网络完成机电设备复合故障数据采集.在此基础上,将采集的复合故障数据借助相模变换、小波能量熵进行预...     

传感器网络节点分布均匀性与定位性能的关系

无线传感器网络中锚节点分布的位置对于未知节点的定位有着重要影响,但相关研究较少.针对这一问题,首先研究均匀分布的相关概念:给出了圆形区域中理想均匀分布的理想模型,并对于实际均匀分布特点进行了分析.然后,研究传感器网络节点分布均匀性与定位性能之间的关系:给出了基于最小包容圆和包容矩形的定位实现算法,并对质心、最小包容圆、包容矩形算法进行了仿真,分析了均匀性对3种算法的影响.实验结果表明,质心算法对均匀性最为敏感,但复杂度低,其他两种算法对均匀性不太敏感,但复杂度高.从而为实际场合中定位算法的选择或节点的部署提供了重要依据.     

基于果蝇算法优化蒙特卡罗锚盒移动算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络定位精度，应用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm, FOA)-蒙特卡罗锚盒(Monte Carlo anchor box, MCB)算法对无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)系统中移动节点进行定位建模，分析了移动速度、锚节点密度和样本数对定位精度的影响。研究结果表明：FOA优化MCB算法具有比MCB算法更优的定位精度，当节点移动速度变大后可以获得更小的定位误差，在10 m/s的速度下获得了最低误差值情况下锚节点数量和移动节点定位误差之间的变化曲线；当锚节点较少时，MCB与FOA优化MCB形成了较大的定位误差；随样本数增大，定位误差逐渐减小，在样本数达到150时获得一个稳定的定位误差。研究对无线传感器网络定位精度具有很好的应用价值，易于实现推广。