基于ZigBee技术的高压线路运行状态在线监测系统

电力能源需求的增加对高压线路运行安全与稳定提出了更高要求。由于作业环境和输送任务等多重因素的影响,致使高压线路故障率居高不下,威胁着电力能源的优质供应,因此提出基于ZigBee技术的高压线路运行状态在线监测系统。首先,引入ZigBee技术配置数据采集无线网络,设计数据采集相关设备运行程序,完成高压线路运行状态数据的采集。其次,选择并提取高压线路运行状态监测指标,联合应用改进层次分析法与变异系数法确定监测指标的综合权重。最后,构造高压线路运行状态评估模型,判定高压线路运行状态,实现高压线路运行状态的在线监测。实验数据显示,应用设计系统获得的高压线路运行状态评估数值误差最小值为0.6%,充分证实了设计系统具有较好的高压线路运行状态在线监测性能。     

基于物联网技术的新能源电网运行状态监测方法

提出了基于物联网技术的新能源电网运行状态监测方法。利用物联网技术选取ZigBee通信网络中的网状网络以及树形网络，来收集新能源电网运行状态数据，并通过无线网络对监测区域中的参数进行智能检测；根据监测到的运行状态数据搭建新能源电网运行状态监测模型；利用电流监测原理对运行状完成监测。在实验中，通过监测器的布置进行运行状态的监控，并对提出的方法进行验证，经实验结果分析证明，发现采用基于物联网技术的新能源电网运行状态监测方法监测到的运行异常次数的误差较小，可以将误差控制在20%以内。此方法可以有效地对新能源电网的状态运行进行监测，可以更精准地对新能源电网的运行状态进行观察和研究，提高了电网运行的安全程度。     

智能制造中的状态在线监测技术

智能制造是制造技术与信息技术的结合,并朝着自动化、集成化、信息化、绿色化的趋势发展.智能制造中的感知、分析、决策等重要环节都离不开状态监测技术.智能制造就是以信息流全局监控为基本线索,通过制造与服役过程的精确调控加以体现,而状态监测传感技术是其中的重要环节.论述了刀具磨损、数控机床健康状态、几何量、智能传动装置及油液状态等在线监测应用中的监测技术,详细介绍了其特点以及国内外的研究热点,并总结与展望了其未来的发展趋势.     

北斗短报文电网状态监测及应急通信系统

我国现有输电线路状态监测系统的信息传输方式在灾后应急状况下的应用效果并不理想,该文依据国家电网公司的相关标准,利用北斗卫星导航系统的短报文通信功能设计了一种输电线路状态监测系统及一套相应的应急通信方法,该系统不仅能够满足正常情况下监测数据的可靠接入和上传,而且通过一套异常触发和信息分级传输,能够保障灾难、事故等恶劣情况下的电网监控关键信息的有效可靠传输,最后用OMNeT++软件仿真实现了上述系统及方法,验证了其正确性和可行性.     

光纤在线自动监测系统在铁路通信专网中的应用

光纤传输系统本身有网络管理、保护倒换功能,但不支持对光纤特性的监测,当光缆出现故障时,无法确定故障位置而进行快速修复。常规的人工测量光纤传输网络方式已不适应铁路通信系统对光纤传输网络性能分析和管理维护的要求。光纤在线自动监测系统与常规监测方式相比具有很大优越性,它的应用将为线路的运行维护人员提供了一个自动化的维护与测试平台,实现了光纤通讯维修体制从“故障修”到“状态修”的转变。     

基于物联网的输变配电在线监测技术研究及应用

利用物联网技术对宁夏电网输变配电在线监测系统进行了整体设计,通过该系统,实现了电网设备的在线监测,为设备状态检修提供了第一手数据。     

基于多元状态感知监测技术的快速灭弧开关故障在线监测

现有快速灭弧开关故障在线监测方法缺乏足够的数据积累,在大数量快速灭弧开关情况下存在着故障监测实时性差的缺陷,为此提出基于多元状态感知监测技术的快速灭弧开关故障在线监测方法研究;通过多元状态感知监测技术合理布置振动传感器,获取快速灭弧开关多元振动信号,利用小波变换方法降噪处理开关多元振动信号,以此为基础,提取灭弧开关多元振动信号特征因子;求取多元特征因子权重,得到灭弧开关融合特征向量,构建故障诊断模型,通过灭弧开关故障诊断实现了快速灭弧开关故障的在线监测;通过测试结果显示:与现有代表方法相比较,提出方法在大数量快速灭弧开关情况下,快速灭弧开关故障监测时间较短,具备更好的实时性,适合大力推广使用。     

冷却塔风机叶片运行状态监测技术研究

在阐述冷却塔风机运行状态监测技术现状以及对风机叶片断裂原因进行分析的基础上,提出一种新型非接触式冷却塔风机叶片运行状态监测方法--叶尖计时监测法,并将叶尖计时监测法与单片机技术相结合,研制出一种非接触式冷却塔风机叶片运行状态监控系统,实现在叶片发生断裂、变形时监控系统控制风机停机并报警,从而预防叶片事故的发生。生产实践证明,此监测方法明显提高了风机运行状态监测的可靠性,能有效地避免叶片故障的发生,具有良好的推广应用价值。     

贵州电网数字化变电站电能质量在线监测技术的研究

首次对数字化变电站电能质量在线监测的几个关键问题做了研究，介绍了各种拓扑结构数字化变电站的电能质量监测方法，对合并单元的技术要求也做了详细的说明。     

煤矿井下动力电缆绝缘在线监测的研究

在分析比较现有动力电缆绝缘监测方法的基础上,针对煤矿井下电缆线路运行的特点,设计出了井下动力电缆绝缘在线监测系统。该系统采用低频信号注入法,即通过电抗器中性点对电缆注入低频信号,使低频信号源、电缆的对地绝缘电阻和大地构成回路。在注入低频电压一定的情况下,通过检测注入低频电流的大小,实现对电缆绝缘情况的在线监测,较好地解决了动力电缆绝缘在线监测可靠性差和灵敏度低的问题。通过模拟试验表明,该方法具有检测误差小、准确性高的特点; 既可对单条电缆绝缘进行监测,又可对多条电缆绝缘进行监测; 不仅可监测主电缆电路,同时还可监测多个分支电缆电路。     

基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型

为提升电网设备运行效率评估的精准性及效率,设计基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型,以电网设备状态的描述、应用与测试量关系作为评估标准,依靠核心包、域包、记录包、电网设备包,组建电网设备状态信息模型,同时收集设备历史状态记录,构建状态信息数据库,利用数据包络算法进行电网设备权重相对效率评估,同时使用随机前线分析法确定设备产出情况,利用回归分析方法,调节和修正各种随机和外界环境因素,实现对电力系统设备的操作效率的精确评价。实验证明,所提方法评估结果准确,评估效率较好。     

一种新型电网谐波在线监测系统的研究

本文主要提出了一种新型电网谐波在线监测系统模型，其在线监测部分主要利用模拟并行测量的基本原理．构造了一个用于电网谐波在线监测的特殊多层前向神经网络。并对其进行了仿真．仿真结果表明本文所提出的基于人工神经网络对电网谐波在线监测的方法是可行的、正确的和有效的。     

刀具状态在线监测与智能识别方法研究

切削加工中刀具状态是影响加工质量的关键因素,刀具的磨损直接影响工件的加工精度和表面粗糙度.选择加速度传感器监测切削加工中的振动信号,针对刀具状态变化时振动能量分布随之变化的特点,提取不同频段振动能量作为特征量,利用RBF神经网络进行聚类辨识.实验结果表明,该方法具有良好的识别效果和工程应用价值.     

基于串行通信的车载信息在线监测系统

采用面向对象方法及多线程技术开发了基于上、下位机串行通信的车载信息在线监测系统,并成功地应用到自动变速器控制单元的开发及调试中,用以揭示控制系统的“微观”工作过程,具有较高的实用价值。     

通风机性能参数在线监测与通信系统

介绍一种矿井主通风机性能参数在线监测与通信系统，描述了系统的原理及组成。     

输电线路避雷器全生命周期状态在线监测方法

为降低因避雷器导致的电力事故发生概率、保证输电线路安全平稳地运行,以全生命周期为切入点,提出避雷器状态在线监测方法。针对氧化锌材质避雷器,分析设备全生命周期中各个阶段状态情况。然后针对泄漏电流与加载电压模拟信号实施快速傅里叶离散化处理,将信号从时域转换成频域,并获取阻性电流基波分量与奇次谐波分量,从而实现对避雷器状态在线监测。仿真实验环节主要检测监测免疫性,经电磁波干扰与表面温度等试验环节,验证该方法能够有效抑制电磁波与正常设备表面温度的负面影响,且实时性较好。     

基于深度神经网络的变电站运行状态监测技术

针对当前现有变电站运行状态监测过程中存在的监测结果与实际变电站出现异常状态的情况不符的问题,引入深度神经网络,开展对变电站运行状态监测技术的设计研究。针对获取到的监控实时画面,完成去噪、变换处理;对处理后的图像,描述其变电站运行状态特征;在深度神经网络中,通过迭代训练,完成运行状态识别;最后,实现变电站运行状态自动监测与决策处理。通过对新监测技术的应用效果分析得出,该技术得到的监测结果与实际运行状态相符,可实现对多种异常故障类型的高精度监测。     

集散式低压电网绝缘在线监测系统

介绍了一种集散式低压电网在线检测系统,重点论述了绝缘电阻在线监测的功能、原理与实现方法     

基于Fisher 判别分析的过程运行状态在线评价

为了实时掌握生产过程运行状态, 提出一种基于Fisher 判别分析(FDA) 的过程运行状态在线评价方法. 提出 离线数据分类与识别算法, 以识别不同稳定运行状态的建模数据及其对应的状态等级; 利用FDA提取各个稳定运行 状态的特征属性, 建立评价模型; 在线评价时, 通过“时间窗口”数据特征与各个状态等级的相似度, 实时评价过程运行状态. 将所提出的方法应用于某湿法冶金过程的仿真结果验证了该方法的有效性.

     

基于粒子群算法的电力电缆运行状态智能监测技术

为提升电力电缆运行状态智能监测效果,改变由于存在信号盲区,会因波形畸变导致出现监测误差较大的问题。本文对基于粒子群算法的电力电缆运行状态智能监测技术进行研究。在建立电力电缆结构参数模型后,使用无迹卡尔曼滤波预处理运行状态信号。再分析电缆屏蔽层扰动信号特征,使用小波分析提取高频信号特征。最后利用粒子群算法改进SVM模型的分类参数,实现对电缆运行状态监测。实验结果显示,本文设计的基于粒子群算法的技术监测相对误差低于10%,监测告警时间短,对电缆运行状态变化灵敏度高,具有一定应用价值。