新型输电线路故障综合定位系统研究

传统的基于故障稳态量的常规故障定位及基于故障暂态行波的行波定位都存在一定的局限。文中对常规定位模型进行改进，既简化了计算，又提高了精度；同时对行波定位进行改进，采用专用行波传感器，提高GPS同步时钟精度与采样频率，并利用小波变换进行行波波头检测，从而提高了定位精度。把常规定位和行波定位有机结合，研制了输电线路故障综合定位系统。动模实验、高压冲击试验和RTDS试验都表明该综合定位系统具有很强的鲁棒性和很高的定位精度。     

基于可调分辨率的水利工程视频监控系统节点设计

针对目前用于水利工程视频图像获取的传感器节点分辨率偏低、分辨率固定不可调的现状,设计并实现一种分辨率实时可调的无线图像传感器节点。节点的硬件平台由ARM处理器S3C6410和CMOS图像传感器OV5642组成,并集成了Wi Fi模块和4G模块。设计了太阳能供电系统为节点供电。采用嵌入式Linux搭建节点的软件平台,设计了基于驱动层和应用层协作、多线程并发的分辨率实时调整算法。测试结果表明,节点具有4种不同的分辨率,最高可达500万像素,并可实时调整分辨率,进而采集不同精度的视频图像,并远程传输到服务器端。研究结果可满足用户获取不同精度水利工程视频监控图像的需求。     

基于RTDS的大型抽水蓄能机组无速度传感器SFC启动仿真

大型抽水蓄能机组对于电力系统调峰填谷起着十分重要的作用.目前抽水蓄能机组的启动普遍采用静止变频器(SFC)启动方式,该启动方式的关键是在0～50 Hz的转速变化范围内系统能否准确、快速地检测到转子位置.文中采用无速度传感器的电气方法测量出转子位置角,通过空间矢量控制对无速度传感器的大功率同步电机变频启动的控制算法进行深入研究,并通过实时数字仿真(RTDS)系统验证所提出的启动控制方案的正确性.     

筒阀接力器位置传感器零满点标定新方法

锦屏二级水电站筒阀系统接力器位置传感器零满点标定方法存在着一些缺陷,可能会导致筒阀超级螺母报警或筒阀卡住无法动作。为此,提出了一种新的零满点标定方法,新标定方法放弃了对偏置量的调整,而在筒阀实际全开或全关位置直接进行零满点的标定。利用新方法标定的位置传感器彼此间的差异小、裕量大、同步性好,而且经受住了长期运行的检验。新标定方法对于采用类似设计的筒阀系统具有一定的借鉴意义。     

非弃水期葛洲坝水电站下游水位变化过程预测新方法

由于现有的水电站下游水位预测方法计算误差较大,选择葛洲坝水电站为研究对象,提出一种新的电站在不弃水情况下的下游水位变化过程预测方法。该方法基于BP神经网络算法,利用水电站监控数据实现电站下游水位的高精度预测,满足电站实时调度需求。对比现有的水位流量曲线查值法和非恒定流经验公式法,该方法有如下优势:①无需采用出库流量进行预测,避免了流量计算误差的影响;②建模过程中考虑了下游水位变化"后效性"影响,大幅提升水电站调峰时的预测精度;③可直接计算下游水位变化过程,计算结果稳定,精度更高,尤其在非弃水期葛洲坝水电站大调峰工况下,预测精度明显提高。     

“3S”技术在水利建设上的应用

全球卫星定位系统(Global Position System)是采用卫星进行定位的测量系统。长期以来人类一直在为确定目标在地球的以及近地空间的位置而进行不懈的努力,1973年开始,美国国防部门组织陆海空三军研制卫星定位系统,即GPS。 GPS是迄今为止人们认为是最理想的空间对地、空间对空间、地对空间定位系统。其主要特点有:(1)全球地面连续覆盖。(2)功能多、精度高,可为各类用户连续提供动态目标的三维位置和航速。(3)实时定位速度快,可在1秒钟内完成。(4)两观测点间无须通视,对于等级大地点节省了造标费用。(5)可同时提供三维坐标。(6)全天候作业。     

基于SIFT动态背景下的视频目标跟踪方法

提出了一种基于尺度不变性特征变换(SIFT)的视频目标跟踪方法.该方法通过提取前后两帧的SIFT特征,利用全图SIFT特征进行匹配,通过匹配的点对计算两帧的几何变换关系,再利用变换矩阵确定下一帧目标位置,实现了连续状态下的自动跟踪.实验结果表明此方法在遮挡、噪声、旋转、光照、缩放、小视角变化等方面有较好的鲁棒性.     

基于Fluent的灌区明渠平板闸门三维流场数值模拟

为确定水位传感器的安放位置对平板闸门的三维流场进行数值模拟,采用了包含VOF模型的k-ε方程,利用Fluent软件模拟了在不同条件下的三维流场,得到了水位、流速、压力的分布规律。计算结果表明:在闸前0.5~1.5 m及闸后2.5~4.5 m区域内水位、流速和压力均相对稳定。研究结果为合理确定灌区明渠平板闸门计量用水位传感器的位置,提高水位监测精度,提供了理论依据。     

基于无线传感器网络的配电线路故障定位方案

提出了基于无线传感器网络的故障定位系统方案。根据电力系统故障测距对测距装置的要求及无线传感器网络本身的特点,对该定位系统提出了要求。阐述了应用无线传感器网络进行故障定位的优势,推导了故障定位原理,设计了无线传感器网络定位系统结构,采用同步触发装置解决了同步性问题,借助于多路径可靠信息路由机制满足了网络可靠性要求。仿真结果表明,该路由机制既满足了可靠性要求又减少了网络开销。     

显著性特征融合的热红外图像光伏组件热斑检测

利用无人机搭载热成像仪对光伏组件的巡检有着很大的应用价值，但热红外图像往往具有图像特征对比度较弱、边缘不清晰的特点，影响了热斑的检测精度。因此，提出通过显著图像对光伏组件的热红外图像进行增强，作为对缺陷目标检测的注意力机制，以此来提高光伏组件热斑检测的精度。并针对YOLOv5在光伏航拍红外图像上测精度不高的问题，设计了基于注意力机制的CT-YOLOv5网络模型。首先通过U2-Net生成显著图像，再采用替换图像RGB中某一通道的融合方式将显著图与热红外图像融合，并在设计的CT-YOLOv5网络模型上验证其检测性能。实验表明使用显著图与红外图像融合的方式对光伏组件热斑检测精度有明显提升。     

应用RS与GIS解译流域面积

在对辽宁省水资源遥感调查中,利用陆地卫星TM遥感图像,在地理信息系统的支持下,计算机屏幕解译河流的流域分界线,计算流域面积。实现了测绘数字化,简化了手工制图繁琐的作业流程,直接形成的数字矢量图精度提高,便于做各种分析和设计。     

坡面径流实时监测装置研究与应用

径流泥沙含量测量是准确计算土壤流失量、科学评估水土保持效益的关键工作,也是水土保持监测的主要技术瓶颈之一。研发实现径流泥沙含量的实时动态监测设备对提高水土保持监测工作效率、促进水土保持行业发展具有重要意义。本文介绍了"坡面径流实时监测装置"的测量原理及其核心构件,完成了"坡面径流实时监测装置"的室内清水检测试验,跟踪了系统修正后的野外应用效果。得到如下结论:(1)坡面径流实时监测装置以集流桶、超声波液位传感器、重量传感器、电动阀、下位机和上位机为核心组件组成,其部分测量误差来源包括液位测量误差、泥沙比重误差及水流冲击力误差;(2)液位测量误差与集流桶横截面半径d(m)密切相关,主要体现在对径流总体的测量偏差,最小偏差为0.196d2,通过减少集流桶横截面半径,能够有效减少液位测量误差;(3)泥沙比重误差随被测泥沙比重的增加而减少,当被测泥沙比重在2.0—2.4范围内且每偏差0.01时,对泥沙含量测量的偏差均小于0.01 (m_总—V_(总·ρ清));(4)水流冲击力误差会导致液位在较低水平时测量精度较差,通过降低径流跌落高度能够有效减少误差;(5)通过定型设计与理论公式的优化,坡面径流实时监测装置的最小测量偏差可达±6.7%。     

基于Kalman-BP融合的南水北调高填方渠道渗漏监测模型研究

针对目前南水北调中线工程高填方渠道渗漏监测设备综合误差大、不能监测渠道断面间渗漏等问题,设计了可用于高填方渠道渗漏的可移动无损监测系统,建立了高填方渠道渗漏状态监测的Kalman-BP融合模型。首先构建一种基于无线传感网的多区域渗漏信息检测平台,将传感器设计成便携式可移动的锥形设备,对渗漏区域的温湿度、土壤含水率、GPS位置信息以及渗流等信息进行实时采集,再通过ZigBee和GPRS将多传感器信息进行无线传输;并结合流场渗漏检测方法,通过试验模型筛选出与高填方渠道渗流相关的特征变量;使用卡尔曼(kalman)算法对关联的物理变量进行滤波和估值;最后将多传感器数据通过BP神经网络进行渗漏状态模式识别,实现渗漏的状态预测,确定坡面渗漏安全级别。试验结果表明,基于Kalman-BP融合模型的高填方渠道渗漏监测模型识别误差较小,达到能在整体上实时监测高填方渠段的渗流状态,可实现南水北调中线工程高填方渠道断面间的坡面渗流非破坏性在线监测功能。     

求直线供水边界抽水试验水文地质参数的解析法

直线供水边界条件下非稳定流抽水试验求解水文地质参数的超越方程涉及3个(在已知供水边界方向,未知位置的条件下)或4个(在供水边界方向和位置均未知的条件下)未知数,常规的解析法无法直接求解。现有的特定标准曲线比对法、图解拐点法、简化算法、非线性最小二乘法及二元线性回归法要么依赖图表、计算过程繁复,要么应用范围受限、计算结果误差较大,不便实际工程应用。采用优化拟合方法,在工程适用参数范围内,用较为简单的函数实现了对泰斯非稳定流井函数的替代,并利用水位降深比值关系式,经整理获得了可直接完成参数求解的简化解析式,计算过程简捷,便于实际工程应用。     

应用于负荷预测中的回归分析的特殊问题

与常规的回归分析中采用线性参数估计的方法不同，直接采用非线性参数估计计算，从而得到更精确的预测 模型。为了体现预测中的“近大远小”原则，对历史数据作加权处理，使不同时段的数据在以残差平方和表 达的目标函数中产生不同的影响，由此使预测结果的变化趋势在很大程度上取决于历史时段中近期的发展规 律。最后将上述技巧放在同一框架下统一考虑，给出了一般性的非线性加权回归预测的方法和步骤。     

基于LSTM神经网络的水电站短期水位预测方法

针对常规水位预测方法信息挖掘能力不足和启发式算法机理不明确等缺点,提出了一种基于长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络的水位预测方法。该方法采用水位和出力等直接监测数据,避免了出入库流量等间接计算值带来的二次误差,进而提升水位预测的准确率;采用梯度下降法与Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS)算法相结合训练模型,Wolfe-Powell线搜索方法选取步长,提高模型收敛速率。将该方法用于葛洲坝水电站的上下游水位预测,结果表明,该方法能够实现下游水位连续6 h和上游水位连续3 h的准确预测,具有较高的预测精度和实用性,为葛洲坝水库的实时调度提供了技术支撑。     

基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究

实现水电机组状态劣化评估和故障预警是行业研究的热点。论文提出了一种结合时域与频域特征的机组劣化在线评估方法。(1)先利用检测指数确定振动信号中对机组运行状态最为敏感的时域特征;再以机组健康状态下工况参数X(水头、开度等)和检测指数筛选的振动信号时域特征Y为健康样本,利用最小二乘支持向量机构建机组状态健康模型Y=f(X)。基于该模型,以实时工况参数为输入,在线预测对应工况下机组振动信号时域特征健康值,计算健康值与实际值之间的相对误差,作为评估机组劣化程度的时域劣化指标。(2)利用小波变换与奇异值理论对振动信号进行分解,提取健康状态下机组振动信号奇异值特征向量并得到健康聚类中心,实时计算实测信号奇异值特征向量与健康聚类中心之间的相对欧式距离,作为频域劣化指标。结合时域和频域劣化指标,在线计算综合劣化指标评估当前时刻机组劣化程度。结合实际机组运行案例,验证了该模型的有效性和实用性。     

基于数字图像处理的土石坝坝料合格性智能检测方法

土石坝坝料的合格性检测通常是通过判断现场筛分试验获得的级配参数是否满足设计要求来实现的,然而通过筛分试验获取级配参数的方法存在采样率低,操作过程繁琐,智能感知程度差等缺点以致检测结果代表性差。为了提高坝料级配参数的智能检测程度,依托辽宁某电站现场挖坑检测位置处的图像和级配数据,采用融合空间信息的直觉模糊C均值聚类(SIFCM)算法进行土石坝料数字图像的分割,并利用等效椭球体积的方法实现了土石坝料的三维体积重构,进一步通过基于BP神经网络的级配修正模型修正后,得到真实条件下的坝料全级配特征曲线,进而获得评价坝料合格性的4个指标：最大粒径、P5含量、曲率系数C_c和不均匀系数C_u。实际工程应用表明,本文建立的基于SIFCM＿BP算法的坝料级配特征智能识别修正模型具有较高的识别精度,本文方法为大坝碾压施工前坝料合格性快速判别与施工过程中坝料压实特性的实时评价提供了重要支撑。     

灌区输配水分段积分时滞模型及自适应预测控制方法

大型灌区渠道长、流量大、取水口多且分散,积分时滞模型(ID)适用性不强、参数不易率定;以水联网灌区的实时观测体系为基础,研究各取水口流量变化传播的时滞差异、非回水区蓄水量变化对回水区水位的影响,提出分段积分时滞模型(SID),建立在线自适应预测控制(APC)算法,在宁夏西干渠百万亩灌区调试验证。结果显示,基于ID的线性二次型控制(LQ)和模型预测控制(MPC)在水位目标不变时,可稳定水位,但超调量大,在水位目标显著增加时,控制失效;基于SID的模型预测控制(MPC)和自适应预测控制(APC)可将超调量控制在较小范围以内,且APC误差更小、控制效果更优。     

基于TCN和迁移学习的混凝土坝变形预测方法

混凝土坝变形测点数据丢失或者新增测点测量时间太短都会导致这部分测点的数据量不足,使得变形预测精度受到影响。为了提高这些小数据量测点的变形预测精度,提出了将时域卷积网络(TCN)与迁移学习相结合的变形预测方法。以数据量充足的测点为源域,以缺少数据的测点为目标域,将在源域上训练好的TCN模型的结构和参数迁移到目标域模型中,固定其中的冻结层参数,利用目标域中的数据对目标域模型可调层参数进行调整。同时,采用动态时间规整选择与目标域数据序列相似度最高的监测数据作为最佳源域数据,提升迁移学习效果。工程实例分析表明：迁移学习后的目标域模型的均方根误差和平均绝对误差与利用足量数据训练的TCN模型的预测误差相比,差异仅分别为1.73%和8.09%,小数据量情况下TCN预测模型的精度得到了提高。