基于多特征量的配电变压器运行可靠性评估

配电变压器运行可靠性评估,对实现主动运维,保障人民可靠优质用电,护航经济高质量发展具有重要意义。本文基于配电网日常监测手段和数据,提出了多特征量的配电变压器运行可靠性评估,首先,从电气量、环境量和状态量三个方面构建了配电变压器可靠性评估体系,给出了各指标的定义;其次,提出了主客观融合的指标权重计算方法,给出了各个指标的评分原则,设计了可靠性评估流程;最后,通过实际算例分析证明了本文指标体系及方法的可行性,有利于实现配电网变压器可靠监测和主动运维,对配电网变压器设备运行可靠性的提升具有重要价值。     

高压断路器状态智能监测系统设计

当前断路器监测相关研究成果监测覆盖性、故障诊断实时性和抗干扰性均较差,提出并设计基于DSP的高压断路器状态智能监测系统。将高压断路器状态智能监测系统整体分为信息数据采集层和管理层两部分,利用通信单元、时钟电源、电源单元、显示单元、接口单元和数据采集单元等模块构成监测系统硬件部分。主要分析并设计了信号数据采集单元和系统抗干扰关键技术,信号数据采集中包含分合闸线圈的电流采集、动触头行程数据采集、三相主回路数据采集和开关量输入信号数据采集几部分。监测系统软件部分,在系统上电后,断路器开始进行自检,如果自检未通过,将发出警报。系统对高压断路器各种信号数据进行实时采集,估计当前断路器运行状态,将正常信号实时传输至监测中心并显示;将开断信号及相关信息数据以优先级形式传输至监测中心并显示,管理人员利用监控显示单元对断路器状态进行智能监测。实验结果表明,该系统监测覆盖系数大、故障诊断延时短、抗干扰性能强。     

基于卷积神经网络的车辆识别技术研究

现有车辆识别技术识别准确率受环境影响较大,因此提出基于卷积神经网络的车辆识别技术研究。通过设置模型层数与超参数,构建卷积神经网络的车辆识别模型多层结构,在输入原始图像数据后,通过对车辆信息数据分类,提取车辆特征信息,完成车辆识别。设计仿真实验,对比基于卷积神经网络的车辆识别技术与基于视频图像处理的车辆识别技术,在不同环境下对多种类型车辆识别准确性,证明设计有效性。     

基于BIM振动信号的变压器机械故障诊断方法研究

为了能够提高电力系统运行过程中的可靠性,基于振动信号研究了电力系统变压器中出现的机械故障诊断方法。分析了BIM定位不同测点下的振动信号,利用时域频谱图对比分析了相同相、不同位置和不同相、相同位置的振动信号基频幅值。提出了基于小波包变换的振动信号故障特征提取方法,将信号特征转化为数值特征,为变压器机械故障的智能诊断提供了工具方法。最后,在传统PSO算法中引入了惯性权值,将改进后的IPSO算法与BPNN进行结合,得到了优化后的IPSO-BPNN算法模型。通过分析得知,IPSO-BPNN算法模型的收敛速度更快,具有更少的时间成本、更低的计算资源消耗、更高的准确性。     

面向循环经济的信息服务协同管理平台研究

本研究面向循环经济企业、园区、政府和相关社会公众,以实现循环经济发展模式的小循环、中循环和社会大循环的融合为最终目标,以构建信息服务协同管理平台为主要途径,重点分析了平台建设的四方面必要性和三方面可行性。在此基础上,设计了平台的功能定位和体系架构。平台功能包括活动数据采集、活动数据不确定性分析与校准、企业绿色投入产出分析、循环经济效率指标评价、物质流与能量流可视化分析、园区循环经济协同度分析、宏观物质流分析和循环经济公共信息服务,平台的体系架构由交互层、逻辑层和数据层组成。     

强噪音环境下基于震动信号的车辆适应性分析

传统的分析方法在强噪声环境下分析车辆适应性的能力较差,分析结果不准确,为了解决这一问题,基于震动信号研究了一种新的车辆适应性分析方法,采用场景模拟测试手段进行采集并记录不同强噪音干扰下小车的适应性,确定震动传感器系统的组成,在不同噪音频段和地点下采集数据,分别研究了发动机、工作轮胎与地面的摩擦、不同路面的状况对车辆适应性的影响,从震动结构和震动传感器两方面进行改进,提高车辆的适应性。实验结果表明,强噪音环境下基于震动信号的车辆适应性分析方法分析能力更强,分析结果准确率更高。     

地级市大气环境质量信息平台建设思考与设计

在对地市级大气环境信息化建设现状、存在问题进行分析的基础上,结合大气环境质量信息建设实际需求,设计和构建了常州市大气环境质量信息平台.信息平台设置了感知层、基础设施层、数据资源层、应用支撑层和业务应用层,为实现区域空气污染科学防控和精准调度提供了有效的信息化支撑.     

基于视频图像监控的运动车辆环境适应性研究

为了发现运动车辆环境适应性的不足之处,找寻提升措施,需要对运动车辆的环境适应性进行检测,针对运动车辆处于非静止状态,不便于进行人工测量的问题,提出基于视频图像监控的运动车辆环境适应性研究方法。利用视频图像监控技术获取运动车辆图像,采用帧差法与背景差分法结合的方式提取车辆运行状态信息,分析不同环境因素对车辆性能的影响,结合模糊理论构建运动车辆环境适应性评估模型,对于差异化运行环境,根据模型评估结果判断运动车辆的环境适应性。采用车辆虚拟环境仿真实验技术与数字技术进行实验,检测运动车辆结构材料的温度适应性以及不同型号车辆部分性能的环境适应性。     

信息共享平台在环境管理中的支撑作用

建立环境信息共享平台,使环境管理数据实现共享,实现各类数据及时的关联,是环境管理工作发展的必然趋势,将为环境管理提供强有力的技术支撑.信息共享平台利用了大型数据库在性能、安全性、可靠性、数据一致性、分布式处理等方面的优势,将各主要环境业务部门的统计、收费、审批、监测等数据集中管理起来,数据管理人员、各级领导、业务部门员工通过统一的Web界面进行管理、查询分析大量的环境数据,从而简化环境数据管理的难度,提高环境数据管理的水平,大大方便用户对环保数据的访问,提高了数据利用效率.     

基于GPS数据的车辆在高寒环境下适应性跟踪测试

由于GPS数据的来源多种多样,当前方法容易受到异常数据干扰影响,无法准确识别高寒环境下目标车辆的六种行驶状态,且跟踪误差较大,提出基于BP神经网络的高寒环境下车辆适应性跟踪测试方法,根据给出的高寒环境下车辆行驶信息预处理流程初步处理多种装置采集获得的车辆GPS数据,同时采用权值平均法和二次指数平滑法修复初步处理后的孤立车辆GPS数据和连续车辆GPS数据,实现高寒环境下的车辆异常行驶信息处理;计算车辆位置误差区域,将上述处理得到的车辆信息与电子地图中的相应信息做比对,依据D-S证据理论从多条候选道路中找出最有可能是目标车辆行驶所在的道路,计算出目标车辆在该条道路上最有可能的坐标;采用BP神经网络作为该条道路上目标车辆行为异常检测分类器,将连续若干次采集获得的车辆行驶速度和加速度信息作为输入参数输入到检测分类器中,判断交通事故类型,实现车辆在高寒环境下的适应性跟踪测试。实际应用结果显示,所提方法能够准确识别高寒环境下的车辆六种行驶状态,跟踪误差较小,克服了当前方法存在的弊端。