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为了提升环网柜在配电过程中的安全性和稳定性,文中基于环网柜的过热故障原理及现有监测研究成果设计了一种智能化的配电环网柜监测系统。该系统利用红外热成像技术、FPGA+CPU的异构微控制技术以及人工智能神经网络算法技术来对柜内温度进行监测。系统以较少的FPGA资源实现了对柜内电力设备的电压、电流数据采集和对输入红外图像的处理。通过融合人工智能算法,使得系统在运行过程中能够有效完成红外图像目标检测与温度标记,同时还可以根据历史温度进行故障预测。测试结果表明,该设计系统实现了对环网柜内部电力设备稳定的智能化监测。 相似文献
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电网故障诊断系统通常基于建立的解析模型,通过分析保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置,从而识别保护与断路器的故障元件和误动作;根据保护动作原理,构建了一种改进的解析模型,并采用改进的量子粒子群算法对其目标函数进行优化求解;该模型不仅充分考虑到了保护和断路器的误动与拒动、断路器失灵保护等问题,且能辨识告警信息的误报和漏报;实验结果表明改进的算法不仅使故障诊断结果更精确,并能使故障情况很清晰地表示出来,有利于故障的及时恢复,同时使模型的运算速度和稳定性也进一步得到了提高。 相似文献
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