基于线性预测残差分析与压扩算法的高精度局部放电定位检测方法

局部放电（PD）是导致变压器、气体绝缘全封闭组合电器、高压电缆等变电装备绝缘故障的主要原因,也是反映变电装备绝缘状态以及研判绝缘老化程度的主要依据。针对现有的超声局放监测存在的传感器灵敏度低、故障定位精度不高等问题,利用多传感器信号融合,研究了一种线性预测残差分析和压扩算法相结合的高精度PD定位检测方法,对多个传感器检测到超声局放脉冲信息之间的到达时间差做出准确估计。在此基础上,研制了一种智能超声局放传感器系统,通过源端局放超声波信号的自适应滤波和放大,提高了传感器的现场抗干扰能力和检测灵敏度。实验结果表明所提出的PD源定位方法的定位精度在1.2 cm内,验证了所提出的智能超声局放传感器的高定位精度。     

基于随机数编码的相位敏感光时域反射仪

相位敏感光时域反射仪(Ф-OTDR)的传感距离与空间分辨率相互制约,为进一步提升系统性能,提出了光脉冲随机数 编码方法,分析了基于编码的相干探测 Ф-OTDR 的线性化理论,阐述了随机数编码与解码原理并推导了随机数编码的增益数学 模型。 实验证明,在 1 kHz 脉冲重复频率,与 40 ns 脉冲宽度的条件下,与单脉冲调制的 Ф-OTDR 相比,使用 128 bit 40 ns 脉冲宽 度的随机数编码可将传感距离从 25 km 提升至 50. 26 km,且在接近尾端处还原的振动信号信噪比可达 17. 51 dB,能够较好还原 振动信号。 研究表明随机数编码方法为提升 Ф-OTDR 传感性能提供了有效的解决方案。     

利用PowerDynamo快速开发网络数据库应用

随着Internet的飞速发展,数据库系统的网络应用需求不断增加,具有应用月民务器层的三层体系结构成为数据库网络应用体系结构的趋势。本文分析了数据库系统体系结构及其在Internet上的应用模式的发展,指出具有应用服务器层的三层数据库体系结构的先进性。然后分析了Sybase应用服务器PowerDynamo的特性和性能。最后结合我们开发国家重点实验室管理信息系统（LABMIS）网络应用模块的工作;给出了实例分析。     

基于仿射鲁棒优化的多站融合协同优化调度

为解决新能源出力不确定性的多能电站（数据中心、电动汽车充电站、分布式光伏、风电、储能站）优化运行和收益分配问题,提出基于仿射鲁棒优化的多站融合协同优化策略。考虑数据中心与其余子系统分属不同运营商,对多站融合系统中各子系统进行建模,其中数据中心的负载具有可平移负荷的特性;通过盒式不确定集对风电和光伏出力的不确定性进行建模;以多站融合协同总收益最大化为目标函数,采用仿射鲁棒优化方法进行求解。提出了基于影子价格的能源站与数据中心站的收益分配方法。最后,通过仿真算例说明了所提模型的有效性和所提收益分配方法的合理性。     

带有前置和后置滤波器的滑模观测器仿真研究

为了减小电流噪声对于滑模观测器的影响以及降低滑模观测器控制算法对于硬件的要求,设计了带有前置滤波器和后置滤波器的滑模观测器,并利用李雅普诺夫稳定性理论推导了滑模控制系统的稳定性条件。通过仿真实验证明了该滑模观测器能实时地跟踪到准确的转子角度信息,控制系统具有较强的鲁棒性,运行稳定可靠。     

基于紫外脉冲法的绝缘子污秽状态监测

为及时监测绝缘子的污秽状态,根据绝缘子污秽程度与放电脉冲的关系和绝缘子放电时紫外脉冲的特性,提出了一种基于紫外脉冲法的绝缘子污秽状态在线监测技术,通过绝缘子放电强度和次数的变化判断绝缘子污秽程度。110kV线路试验的结果表明,在线监测表面放电时的紫外脉冲可监测绝缘子的污秽状态,且不需接触绝缘子,与绝缘子的距离可以达到4m。     

基于无源光网络技术的智能变电站网络构建研究

针对智能变电站采用传统"三层两网"网络架构时存在的结构复杂、设备成本高,受间隔层设备隔离和过程层网络覆盖范围有限因素的制约,数据在间隔之间以及过程层直达站控层的传递不够灵活的问题,对变电站数据类型、网络构架以及组网设备等方面进行了研究,提出了一种采用无源光传感网络技术构建的"两层一网"的智能变电站架构。利用无源光纤网络(passive optical network,PON)组建了全站智能化网络,并采用分组交换、并行网络、逻辑GOOSE/SV/MMS子网等面向连接技术替代了现有面向对象的以太网构建技术,完成了全站网络的整合。变电站中任意两个设备通过统一网络可以直接实现通信,实现间隔层设备与过程层设备的整合。研究结果表明,"两层一网"的架构具有结构简单、组网设备少、抗干扰能力强、稳定性好的特点。     

非标斜楔机构设计及其在模具中的应用

斜楔机构结构独特,易安装在冲压模具上,而当模具结构无法满足安装要求时,就需要设计非标斜楔机构。介绍了非标斜楔在模具中的应用,及非标斜楔机构的组成和设计过程。     

多媒体数据数字水印系统及其攻击分析

1.引言多媒体数据的数字化为多媒体信息的存取提供了极大的便利,也极大地提高了信息表达的效率和准确性。同时随着网络的日益普及,网络发布形式逐渐成为多媒体信息交流的一种重要形式,伴随而来的是多媒体数据的安全问题,即版权保护问题。数字水印技术,作为信息隐藏技术的一种重要应用,为实现有效的信     

基于DTL与DC-ResNet的非侵入式多标签负荷识别方法

针对目前负荷识别中存在的人工挖掘特征困难的问题,同时为了进一步提升识别精度,提出了一种基于深度转换学习(DTL)与双通道深度残差神经网络(DC-ResNet)的非侵入式多标签负荷识别方法。首先运用改进的DTL从原始的负荷数据中自动提取有效的负荷特征,可以达到降维的效果。然后将负荷数据按时间滑窗生成特征图作为DC-ResNet的输入,利用卷积核自动提取时间尺度上的有效特征。DC-ResNet的一条通道用于提取大类特征预测负荷的开关状态,另一条通道用于提取小类特征预测负荷的运行模式,综合两条通道的输出可以得到最后的多标签分类结果。实验结果表明,经DTL提取后的负荷数据更易被识别,DC-ResNet在总体和单一设备的识别上都具有更好的效果,而且模型所需的训练时间较短。