基于场景识别的变电站智能机器人巡视技术

为降低变电站人工成本、提升工作效率、实时确保电网正常安全供电,提出一种基于场景识别的变电站智能机器人巡视技术。通过加权平均法调节图像灰度值、直方图均衡亮度和线性滤波算法去除冗余噪声,提高原始图像场景分辨率,凭借图像均值差和方差的对比结果,提取目标在各子带图像上多个特征,划分目标与背景区域的起伏差异,将场景特征输入卷积神经网络中的多层反向卷积层,利用离散型的线性运算模式,获得巡检目标激活函数,完成变电站巡视。仿真实验结果表明,所提方法能够明确远景、近景中各设备使用情况,精准检测出其中隐藏的故障器件,具有极高的应用价值。     

储能技术在配电网扩容问题方面的应用研究

分析了储能系统在配电网中应用的必要性,对于储能系统的架构和组成进行了详细介绍,并且对储能系统并网滤波器进行了设计,并在Matlab／Simulink进行了仿真。在此基础上设计了储能变流器的控制环节,可以使储能系统工作在单位功率因数条件下对电能实现双向变换。