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针对变压器状态单一评价方法存在的不足和影响变压器性能的状态量错综复杂的特征,建立基于层次分析法和粗糙集的变压器状态评估模型。对变压器部件、状态量进行层次结构划分,借鉴专家经验并以层次分析法求得各部件、状态量的主观权重;结合变压器测试数据,运用粗糙集理论分析出各部件、状态量的客观权重;将主、客观权重进行优化组合,以反映各部件、状态量在变压器综合状态评估的权值。运用该模型对两台不同类型变压器的检修数据进行分析并得出变压器状态评价结果,将该结果与实际变压器检修状况对比,结果表明,此模型具有全面准确地评价变压器状态的能力。 相似文献
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为了提高燃气轮机故障诊断的准确率,提出了一种基于蜻蜓算法(Dragonfly algorithm,DA)和BP(Back Propagation)神经网络的燃气轮机故障诊断方法。针对BP神经网络容易陷入局部极值的问题,采用蜻蜓算法(DA)对BP神经网络的权值和阈值进行参数优化。仿真结果表明:基于蜻蜓算法的DA-BP神经网络的燃气轮机故障诊断准确率高达97.78%,训练误差为0.03%,与基于粒子群算法的PSO-BP故障诊断和标准BP算法的故障诊断相比,DA-BP模型诊断的准确率最高,训练误差最小。实例证明,采用DA-BP模型实现燃气轮机气路故障诊断具有良好的诊断速率和诊断准确率,具有一定的应用价值。 相似文献
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针对变电站巡检机器人远程监控系统中红外图像识别存在的问题,提出一种基于改进区域生长法和BP神经网络的红外图像目标设备分割与识别的方法。利用最小二乘法拟合出红外图像中亮度与温度之间的线性关系,建立基于像素的图像温度场;根据设定温度范围确定区域生长法的种子点位置,利用Otsu法确定截屏窗口最优分割阈值,并结合灰度相似性阈值作为区域生长法的分割准则,实现该窗口目标设备精确分割;将分割出的设备二值图像的Hu不变矩作为设备形状特征向量,并对其进行不变性和类间区分度验证;采用引入附加动量法和自适应调整学习率的BP神经网络实现多种电气设备的识别,实验数据表明优化后的BP神经网络具有迭代收敛快,误差波动性小,分类准确度高等特点。 相似文献
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基于用户自主选择行为并趋优的特性,提出了一种新型的电价套餐制定策略。首先,采用K-means算法对电力用户负荷特性曲线进行聚类分析,生成各类典型的用户负荷特性曲线;构建效用模型及用户选择概率模型,以效用最大化确定不同用电习惯的用户选择套餐的概率。其次,制定基于CVaR的售电商成本与风险模型,并以用户自主选择行为和售电商成本与风险等作为约束,以售电商利润最大化为优化目标,建立了电价套餐定制模型。最后,结合算例验证所提出的电价套餐的合理性及可行性。 相似文献
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地下电缆电流大于载流量导致温度过高,容易引发故障,但受空间限制,难以监测.首先分析了电缆环境温度和载流量之间的关系,给出了动态载流量计算式,基于LoRa无线传输技术小尺寸、低功耗、低成本、远距离的优点,开发了基于STM32和LoRa的无线监测系统,给出了电缆在线监测系统原理和基于LoRa技术的链式监测系统拓扑结构.该系... 相似文献
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针对发电机组等旋转机械轴心轨迹图的特点,结合案例提出一种新的广义粒子群思想,并将这一新的广义粒子群优化方法用于轴心轨迹提纯。将轴心轨迹图作为粒子群,建立粒子运动模型,阐述了广义粒子群方法的提纯和去噪机制,并给出了广义粒子群–模拟退火算法。通过转子振动试验平台上的模拟测试实例验证了该方法提纯轨迹的效果;对提纯后的轨迹图反演振动信号的分析表明,该方法去噪效果优于数学形态学滤波方法。该方法实现简单,是一种有效实现轴心轨迹提纯的新方法。 相似文献
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将灰狼优化算法和支持向量机算法作为理论指导,并采用灰狼优化算法对支持向量机算法进行优化,以实现燃气轮机故障类型的分类。将灰狼优化算法与遗传算法优化支持向量机方法和粒子群算法优化支持向量机方法进行对比,结果表明,通过灰狼算法优化支持向量机的方法对燃气轮机故障分类的准确率要高于遗传算法优化支持向量机算法和粒子群算法优化支持向量机的故障分类方法。 相似文献
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PCA和GA-PSO-RBF集成的发电机组远程故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
首先基于LPC2290核心芯片的arm嵌入式工控平台设计了远程数据采集系统,使故障诊断系统通过Internet在线获取发电机组状态数据。然后给出了主元分析(PCA)和GA-PSO-RBF神经网络集成的故障诊断方法。故障模式向量先通过PCA降维,降低RBF神经网络的规模和计算时间。针对RBF神经网络参数难以设置、收敛速度慢等不足,介绍了一种具有遗传算法中的选择、交叉、变异操作的遗传-粒子群算法(GA-PSO),用于RBF神经网络的参数优化过程。最后以转子振动试验台仿真发电机组,实现了状态信息的远程获取;通过故障诊断仿真测试验证了PCA和GA-PSO-RBF集成诊断方法的有效性。 相似文献