基于信号识别的台区拓扑监测技术

低压台区处于电力系统的末端,在未来新型电力系统建设中,台区拓扑关系监测是提升精细化管理和供电服务水平的重要环节;由于无法准确获知低压台区现场线路和设备的变化,台区线路拓扑档案往往存在混乱、失管等问题,严重影响线损治理、故障运维等工作开展;为了准确识别和建立台区线路拓扑关系,进行了低压台区结构和拓扑识别原理分析,基于电压和电流信号识别方法,对特征序列信号识别策略进行了研究,并设计关键的硬件模块,提出了一种基于信号识别的台区拓扑监测技术,能够在不影响低压台区运行的情况下、准确地识别台区拓扑关系;经现场应用实验测试,实现了台区运行条件下的拓扑监测,能够在较短时间内准确地识别台区拓扑关系,表明该技术的实用性与有效性,能够满足工程应用的需要。     

低压台区电能表运行误差自动监测方法

针对低压台区电能表运行数据量较大,容易产生误差等问题,提出基于BP神经网络的低压台区电能表运行误差监测方法。建立数据采集终端与中心主站之间的北斗通信通道,通过数据清洗、数据选择、比例变换以及数据归约等步骤的处理,提高数据质量,将数据输入到BP神经网络中进行训练;构建BP神经网络分类器,完成低压台区电能表运行误差的自动监测。结果表明,该方法对电能表运行误差监测更为准确,为电能表运行提供了可靠依据。     

低压台区分段线损率预测系统设计

针对低压台区供电数据流庞大且复杂,致使线损率预测准确率较低的问题,设计了基于B+搜索树算法的低压台区分段线损率预测系统。该设计改进了硬件拓扑结构,采用智能电表和通用无线分组业务(GPRS)通信技术优化了供电数据在源头上的采集与传输;引入B+搜索树算法,建立数据索引,筛选整理原始数据;优化B+搜索树建立过程,得到B+搜索树参数,作为索引参数;在线损率预测过程中,将预处理后的线损数据归一化;创新性地基于B+搜索树索引构建低压台区分段线损率预测模型,将数据集输入预测模型中,完成低压台区分段线损率预测。测试结果表明,设计系统的预测误差低于4.27%,显著提升了线损率预测的准确率,提高了供电企业的经济效益。     

基于局部离群点的低压台区线损异常检测

为提高低压台区线损异常检测方法的数据采集成功率与检测准确率,提出基于局部离群点的低压台区线损异常检测方法研究。分析低压台区基本结构,获取线损数据集,依据基于密度的局部离群算法完成离群数据点的定义。对数据集进行预处理,通过计算信息熵来判断其是否具有离群属性,通过计算其加权距离,计算各对象间的局部可达密度,继而通过计算各对象的离群因子,通过与离群因子阈值比较完成离群属性的判断,完成低压台区线损异常的检测。对比实验结果显示：该方法可大幅提高低压台区的线损异常检测的数据采集成功率与检测准确率,经过适当治理后其异常情况骤减,改善了该台区的线损情况,提高供电质量和供电效率。     

基于ROF离群组检测的低压配电网拓扑校验

目前现有的低压配电网拓扑结构校验方法中,多是从高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure,AMI)中获取待校验台区用户最近一段时间的电压序列数据,通过计算数据之间的相关系数来度量不同用户电压曲线之间的相似性。但是,用户是否属于同一台区的相关系数阈值难以确定,且现有的局部离群点检测(Local Outlier Factor,LOF)算法无法检测出离群组用户。因此,提出一种基于环域离群组检测(Ring Outliers Factor,ROF)的低压配电网拓扑校验算法,利用电压序列数据之间的相关系数作为ROF算法中的相关性度量,分析用户环域内的离群程度,从而校验出所属台区错误的用户组,可有效的验证电网GIS系统中用户与台区变压器拓扑连接关系的正确性。     

多域网络逻辑拓扑布局算法研究

网络空间态势可视化已经成为网络空间态势信息综合与分析的重要环节,在态势可视化中网络逻辑拓扑的布局生成技术也得到了越来越多的关注。本文针对网络逻辑拓扑结构复杂、多域的特点,结合层级布局、力导引布局等图布局算法,提出了一种针对网络空间态势逻辑拓扑数据的布局生成算法。经过实验验证,该算法能够完成多域网络逻辑拓扑的自动布局,并保证布局的清晰、合理。     

基于KNN算法的低压配电网台区拓扑自动识别方法

针对低压配电网台区拓扑识别存在的识别精度低和识别时间长的问题,文章基于KNN算法设计一种自动识别方法,采用了灰色关联度算法,识别低压配电网台区拓扑的异常用户,引入KNN算法实现低压配电网台区拓扑自动识别。实验结果表明,该方法的台区拓扑识别精度达到了0.99,识别时间仅为0.7 s,识别效果较好。     

云计算数据库中集成化数据智能挖掘算法研究

为实现高效、快速、准确的信息挖掘,笔者设计了一种云计算数据库中集成化数据智能挖掘算法,通过研究基于MapReduce的云计算平台集成化数据智能挖掘技术,对yarn云计算的智能挖掘算法架构进行划分,完成对集成化数据的映射归约,利用HDFS编程构建模型。实验结果表明:运用MapReduce的云计算可以更高效、精准地完成集成化数据智能挖掘。     

基于载波和工频畸变技术的台区拓扑识别

在台区线路精细化管理和节能降损的背景下,提出了一种基于高速宽带电力线载波通讯技术和工频畸变脉冲电流技术的低压台区拓扑关系识别方法.该方法不仅实现了用电台区变、线、户之间供电网络拓扑结构的识别和校核,也实现了台区用户表相序的识别,为台区线损分析与异常定位、用电负载平衡提供了有效的数据支撑.     

两层级神经网络及在中医智能诊断中的应用 *

通过分析中医临床数据的特性 ,将临床数据分为低层级数据和高层级数据 ,每个层级数据又分为全局输入参数和局部输入参数。基于这些概念 ,建立了一种两层级神经网络 ,低层级子神经网络局部处理低层级数据,高层级子神经网络综合处理高层级数据和低层级子神经网络的输出结果。这样的结构不仅能有效地刻画中医辨证问题 ,而且简化了计算 ,提高了学习收敛速度。实验结果表明 ,这种两级神经网络可以较好地应用于具有复杂数据关系的中医辨证智能计算。     

基于N线的拓扑感知技术研究

随着科技革新与能源革命的深度融合,国家电网作为世界一流企业,提出了"推进电网向能源互联网转型升级"的口号;电网是由发电、输电、配电、用电等各类品种繁多的挂网设备组成的复杂系统,明晰挂网产品的拓扑网络,提高电网的智能化感知能力,及时消除安全隐患,确保电网健康、稳定运行成为当前最为迫切的任务;在对电网拓扑结构的研究过程中,提出了基于N线的拓扑感知技术,依据电流沿阻抗最小回路传输原理,采用现代微机处理与控制技术;经实验测试实现了针对电力N线的特征电流信号注入、检测和识别,降低了对挂网设备的影响;可以方便、快捷地接入台区变压器及各级分支箱侧,实现挂网设备的智能化拓扑识别,方便故障点的锁定,第一时间切断故障点电能供给,及时维修故障,确保电力正常、高效的供应。     

基于网络编码的P2P TV拓扑优化

网络编码使得网络中间节点可以对收到的数据包进行特定的编码后再转发出去,以实现组播的最大吞吐率。这一技术应用于P2PTV系统,可以改善系统的有效传输率和延时等性能。为了缩短系统中节点等待数据包的时长和降低计算开销,实际系统大都对网络编码进行了简化。这使得数据包的冗余率受到拓扑结构的影响,增大了系统开销。针对这一问题量化分析了拓扑引起冗余的原因,提出了即时控制拓扑优化的方法,以对拓扑进行即时控制,优化拓扑结构。实验结果表明,相比已有工作,即时控制在数据包冗余率和节点上行带宽容量利用率之间取得了更好的折衷,并获得了更高的有效传输率。     

大数据通信平台的智能集成广域保护控制系统设计

传统通信保护控制系统存在信道占用过于单一、控制信息局限性较强等弊端。为解决上述问题，设计基于大数据通信平台的新型智能集成广域保护控制系统。在大数据通信平台框架的基础上，重新规划集成适配模块、广域控制决策模块的连接形式，完成新型系统的硬件运行环境搭建。在此基础上，联合多项广域通信协议，对保护控制驱动程序代码进行重新排列，并根据具体重排结果确定通信数据库的连接形式，完成新型系统软件运行环境搭建，实现基于大数据通信平台智能集成广域保护控制系统的顺利运行。模拟系统运行环境设计对比实验结果表明，与传统通信保护控制系统相比，应用新型系统后，信道占用率达到80%以上，控制信息覆盖面积提升30%左右。     

应用机器人轨迹跟踪技术的电力线路无人机智能化巡检系统设计

野外电力线路易发生损坏,且时变特性干扰较大,检测准确度较低,因此,设计应用机器人轨迹跟踪技术的电力线路无人机智能化巡检系统。该系统通过数据采集模块和飞行状态检测模块,分别进行电力线路图像数据获取与飞行状态监测,飞行控制模块接收图像与状态数据,并在轨迹跟踪控制子模块中使用自适应鲁棒滑模控制算法,实现无人机的轨迹跟踪,同时,该模块经无线数据传输模块将数据传输至地面站,在巡检数据智能分析管理模块中,地面站根据数据信息,完成电力线路故障识别,进而实现电力线路无人机智能化巡检。实验结果表明,该系统具有良好的轨迹跟踪效果,且巡检准确率较高,满足多种天气作业需求。     

基于NetTopologySuite在Microstation v8中构建拓扑的改进方法

Microstation的v8版本中虽然已经能够建立拓扑关系,但是仅仅是实现了能从线构建面等简单的功能,而不能做各类高级的拓扑运算。同时Microstation中并不存储图元的附加属性数据,造成了无法实现空间叠加分析。本文引入了开源的拓扑分析库NetTopologySuite,使用c≠≠语言位Microstation开发相应的拓扑分析模块,使得Microstationv8能够在保持内部数据结构不变的情况下进行更复杂的拓扑运算和空间分析。     

控制与保护开关电器电源模块参数检测系统

智能型低压电器中,电源模块的供电质量关系着整个产品的工作状态,在研发和生产过程中对其检测必不可少。针对某型智能型控制与保护开关电器(CPS),研制了基于LabVIEW平台的PCI总线电源模块参数自动检测系统。详细介绍了系统的硬件电路设计,具体阐述了系统软件实现过程。实践表明,该系统具有测试精度高、抗干扰能力强、检测效率高、实时性好等优点。     

家庭智能空间下基于场景的人的行为理解

为了更好地在日常生活中给人提供智能化服务,对家庭环境下人的行为理解问题进行了研究.首先利用运动目标检测方法提取运动人体在环境中的坐标,然后结合行为特点把场景划分成不同区域,建立人体在环境中的位置关联矩阵和时空关联矩阵.通过马尔可夫模型统计出人体在空间中的位置状态转移概率矩阵及其状态持续时间矩阵,生成日常行为模板.根据当前行为与日常行为模板的相似度可检测出反常习惯和突发异常行为,同时可根据不同区域的行为模式分析人的意图.在智能空间平台下利用机器视觉技术基于场景信息实现了人的行为理解,并通过实验表明了方法的有效性.     

基于ATmega16单片机的智能伞控制系统的设计

智能伞控制系统选用ATmega16单片机为核心控制芯片,集风速、光强、雨水传感器和其他辅助模块为一体;雨水传感器把采集到的雨量信号经过光电转换模块转化为脉冲宽度信号;风速传感器将风杯转速转化为电信号;光强传感器同时对流过两个光敏二极管的电流进行积分,并转换为数字量;所有的信号都传给单片机,经过微机分析,根据已经设定好的模糊算法,执行相应的驱动电机程序或保持系统状态不变,并在LCD上显示实时雨水、风速、光强和时钟等相关信息,从而实现了户外伞的自动化运行和管理。