高速公路连拱隧道施工监测及分析

依托作为河北省交通厅重点研究项目"高速公路复杂地层双连拱隧道施工控制工艺研究与应用"项目,以张石高速公路某连拱隧道为研究对象,通过对中导洞双侧洞法施工过程中现场测量的数据进行分析整理,得出了有关浅埋软弱岩体隧道一般施工监测的分析结果.     

数据机房送风孔板处空气流动的数值模拟

以数据中心机房某一孔板及其相邻机柜为研究对象,采用ANSYS有限元分析方法,对孔板和机柜建立3种不同的有限元模型:几何实体模型、缩小送风孔板风口面积的基础模型、将孔板视为多孔介质面并添加源项的优化模型。根据实测数据确定3种模型的边界条件,通过有限元仿真计算获得它们的压力、速度云图,将基础模型和优化模型分别与几何实体模型进行对比。结果表明,优化模型与几何实体模型的速度场和压力场的大小误差在5%以内,同时优化模型的计算时间相较于几何实体模型可以减少60%。     

遮挡人脸表情图像预处理研究进展

对遮挡表情图像的传统预处理、基于重要区域的预处理、基于图像重构和基于深度学习的预处理方法进行总结,阐述了各类方法的基本原理,介绍了常用的表情数据集及其特点,讨论了现阶段存在的问题和未来的研究方向.     

变电站三维设计电气软件与土建软件数据互通解决方案

变电站三维设计需要三维设计平台软件和专业软件接力协作完成,不同软件之间的数据高效、准确互通互导非常重要.本文针对变电站土建专业钢结构施工图设计中暴露的模型和设计计算数据无法导入电气模型的问题,提出搭建电力行业BIM平台和国内建筑行业主流BIM平台软件数据桥梁的解决方案,并在工程设计中应用.     

基于改进ACGAN样本增强的变压器故障诊断技术

基于深度学习算法的故障诊断需要足量的样本作为训练数据集.变压器故障数据匮乏将导致故障诊断准确率较低.对此,提出了一种基于辅助分类GAN的故障诊断方法.该方法引入自我注意机制,提取故障样本的全局特性,以提高生成样本的质量;并加入梯度惩罚,以提高模型收敛速度和训练稳定性.运用该方法对失衡样本进行增强扩充,并在变压器振动试验数据集上进行验证.仿真结果表明,该方法能够有效改善数据不平衡带来的影响,增强扩充后的故障诊断准确率提高了3.4％.     

基于AUKF的分布式电源系统虚假数据攻击检测方法

虚假数据注入攻击(FDIA)是一种典型的网络攻击方式,其通过破坏数据完整性进而误导电力系统状态估计结果,严重危害电网运行安全.随着国家大力发展新能源产业,越来越多的分布式电源注入电力系统,使得电网中大量测量数据具有随机、多变的特性,分布式电源系统中的虚假数据检测难度大大增加.针对这一问题,本文构建了分布式电源系统状态估计模型和FDIA模型,采用了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的检测算法,通过AUKF算法对电网中的状态量进行估计,在此过程中经一致性检验、虚假数据检测并计算相应的阈值,判断系统是否受到攻击.结果表明,当系统中注入攻击强度为[-10,20]dB的虚假数据时,采用该方法均能准确识别虚假数据;当系统中测量值发生突变时,不会被该算法误判为虚假数据注入,避免造成错误的调度选择.     

宽频电压感知方法及其数据应用

宽频电压的传感与量测能够为电力系统电能计量、智能控制以及继电保护提供重要信息,在电网过电压在线监测、故障预警、故障定位与防护以及设备智能化等领域具有重要地位。面向未来规模不断扩大的智能电网,电压测量从传统的电磁式电压互感器向电子式电压互感器和光学电压传感器转型,测量装置不断向低成本、低功耗、小型化及易安装的方向发展。为此基于目前对宽频电压感知方法的研究现状,首先从电压感知耦合机制方面,分别介绍了基于分压器和光学电压传感器的接触式测量方法,以及基于杂散电容分压原理、GIS内置电极和电容设备泄漏电流测量的非接触测量方法。其次,重点阐述了宽频电压感知数据在电磁暂态防护中的应用,包括典型故障波形的统计与研究、电力设备暂态故障分析以及暂态故障防护;同时,总结了宽频电压感知数据在设备智能化中的应用,主要包括其在线路故障定位和设备绝缘诊断的应用。在此基础上,指出宽频电压传感在传感方式、频率和幅值特性、温湿度补偿、装置小型化以及与设备共形融合等方面面临的挑战。最后,针对在电磁暂态防护和设备智能化中的应用情况,对宽频电压感知技术发展前景做出进一步的展望。     

基于数据驱动分布式鲁棒的热-电-气综合能源系统日前经济调度优化

部署综合能源系统的微网能够实现风电与多种能源的能量互济,进而提升能源的综合利用率.然而风电自身的不确定性为综合能源系统的日前经济调度方案带来了诸多挑战.为应对风电的不确定性,首先构建了热-电-气综合能源系统两阶段日前经济调度模型,其次利用数据驱动分布式鲁棒方法刻画了风电的不确定性,然后引入对偶理论、大M法进一步将非线性的第二阶段经济调度模型转换为易于求解的线性优化模型,最终采用列约束生成算法进行迭代求解.算例证明,相比于传统模型,所提模型能够实现16.9％的经济性提升;相比于鲁棒优化方法,所提方法能够实现经济性提升4％.     

基于随机矩阵理论的数据建模方法

随机矩阵理论作为统计学处理复杂系统和高维数据的理论工具,已越来越多地与大数据技术结合,应用于电力系统分析.首先介绍了随机矩阵的基础定义,其次介绍了随机矩阵单环定理,并依此建立了DAS量测数据的随机矩阵模型,采用平均谱半径作为其线性特征值统计量,根据平均谱半径的变化感知原始随机矩阵中数据的变化.采用IEEE 33节点配电网络作为仿真分析模型,可发现当配电网无故障稳定运行时平均谱半径随时间序列的变化情况,为后续探究配电网故障的诊断方法打下了理论基础.     

基于数据挖掘的一次调频综合性能提升

一次调频具有周期短、幅度小、偶然性大等特点,并网发电机组均应具备一次调频功能,以有效抑制电网频率变化,维护和保障电网频率稳定.随着风电、光伏等新能源大规模集中并网,直流外送容量不断扩大,对电网频率安全性提出严峻考验,因此并网机组一次调频投运率及整体动作性能对于保障系统频率安全至关重要.通过对萨拉齐电厂一次调频系统进行改造和优化,基于大数据挖掘技术,采取厂网信号数据同源、阀门流量特性修正及主汽压力校正等措施,有效提高了火电机组一次调频能力.