基于GA-FSVR的极端温度应力下智能电能表退化预测模型北大核心

针对极端温度应力下智能电能表退化情况难以准确预测的问题,以计量误差作为退化指标,提出一种基于融合核支持向量回归(FSVR)与遗传算法(GA)的智能电能表退化预测模型。为了兼顾预测模型的学习与泛化能力,在传统单核支持向量回归模型的基础上,提出一种基于RBF核与Sigmoid核的新的融合核函数,并进一步建立基于融合核函数的FSVR模型,预测极端温度应力作用下智能电能表的退化过程;在FSVR模型参数调节阶段,通过GA对核参数进行优化,提高模型预测精度。采用某批次智能电能表分别在高温(50℃)、低温(-40℃)两组极端温度应力下连续14个月的实际退化测试数据展开比较实验,结果表明提出的预测模型能准确追踪不同极端温度下智能电能表的退化趋势,可为我国典型地区的智能电能表可靠性分析提供指导。     

基于改进层次分析法的电能计量系统综合评价

分析电力现货市场下电能计量和结算需求,从数据和系统两个层面构建一套完整的电能计量系统评价指标体系,基于改进层次分析和模糊综合评价方法实现对电能计量系统综合评价。针对层次分析法中专家评判具有主观盲目性的缺点,以三角模糊数表示专家对指标重要性的判断,利用改进层次分析法确定评价指标权重。利用模糊统计和线性隶属函数分别对定性指标和定量指标进行处理,减少人为因素的影响。根据指标权重和隶属度对计量系统进行综合评价。用模糊综合评价方法对某省电力现货市场下的计量系统进行评价,结果表明总体评价良好,但也存在表计冻结时间精度得分较低的问题。     

应用于太阳能热发电站的高岭土基相变储热材料的制备

由于高岭土具有优异的吸附性和包覆性,文章以高岭土为载体,硬脂酸钠为相变材料,制备出一种新型的高岭土/硬脂酸钠相变储热材料,并利用XRD,SEM,FTIR和DSC现代测试技术对该相变储热材料的结构和各项性能进行研究。分析结果表明:高岭土和硬脂酸钠之间存在吸附关系,二者未发生化学反应;高岭土基相变储热材料的熔融、冷凝温度分别为252.86,256.91℃,熔融、冷凝相变潜热值分别为109.25,109.01 J/g;经500次热循环后,高岭土基相变储热材料的储热性能没有明显降低,高岭土与硬脂酸钠之间的结合方式也没有发生变化。     

基于SURF和互信息的图像配准方法研究

将SURF算法和互信息结合起来.首先利用SURF算法分别提取两幅图像的特征点,接着计算两幅图像特征点集间的互信息,最后通过改进的同步扰动随机逼近算法(SPSA)获得最佳配准参数,使互信息达到最大值,从而实现图像配准.实验表明该方法计算简单,配准速度快并且对光照和噪声具有较强的鲁棒性.     

电磁干扰对智能电能表的影响

随着智能电网建设的快速推进,智能电能表得到大规模应用。与传统电能表不同,智能电能表含有大量电子元器件,易受电磁干扰。在全性能检测中,不能完全建立现场运行及人为原因带来的高强度电磁干扰环境。如存在干扰源干扰表计的情况,会造成CPU及芯片损坏,导致电能表失效,且不易被发现。从干扰源、电磁场等方面对窃电机理进行分析,提出防窃电措施。改进后的智能表能够有效防范电磁干扰窃电。