融合粒子滤波和环境标签矫正的巡检机器人自主定位算法

随着巡检机器人的需求量增加,巡检机器人在复杂环境中的自主定位问题越来越重要。提出了融合粒子滤波和环境标签矫正的自主定位算法,充分利用巡检机器人的工作环境特性和蒙特卡罗定位算法的特性,提高机器人自主定位的效率和效果。基于ROS建立了机器人仿真环境,对定位算法的效果进行了测试。实验结果表明融合粒子滤波和环境标签矫正的自主定位算法的效率和准确性有所提高,能够很快实现定位恢复。     

智能巡检机器人在抽水蓄能电站巡检任务规划的优化策略

随着工业智能与智慧化技术的发展,智能巡检机器人将越来越多地进入抽水蓄能电站的生产现场,代替人工巡检,完成巡视、检查、监测、异常报警等任务,最终达到替代人、解脱人、超越人的目的[1].抽水蓄能电站巡检机器人研究中有个比较核心的问题是,巡检机器人的任务规划.智能巡检机器人巡检过程需要根据实际任务的需求来选择合适的规划算法,需要任务规划来排序动作,以实现单个动作不可能实现的目标.由于抽水蓄能电站生产现场的复杂性,单一规划算法难以完成抽水蓄能电站巡检的应用需求,规划算法是最能体现人工智能算法的在巡检机器人应用的部分,本文研究采用多种规划算法融合的方法解决巡检机器人的任务规划问题.     

电力智能巡检机器人研究

各种智能技术在电力行业发挥的作用越来越明显,电力智能巡检机器人就是其中的佼佼者.电力智能巡检机器人集数据获取、传输、分析预警、决策于一体,被逐渐用到电力行业设备状态检测、维修等工作中,替代了传统的人工巡检方式,有效地提升了电网与电力设备的运行质量,是未来智能电网建设发展的必然趋势.基于此,文章首先阐述了电力智能巡检机器人的应用现状与优势,然后分析了电力智能巡检机器人关键技术,最后以电力智能巡检机器人的实际应用探讨了电力智能巡检机器人在电力行业的运用,以期为我国电力智能巡检机器人的应用与发展提供参考.     

针对风电波动抑制的电池储能SOC鲁棒优化模型

针对风电系统输出功率波动问题,研究了基于风电波动异常数据判断及波动幅度情景划分的,能够有效抑制风电波动的电池储能系统SOC鲁棒优化模型。研究电网调度需求、风电功率预测及风电波动数据特性,建立了风电波动异常数据鲁棒判别模型,为风电波动场景划分提供数据支持;研究不同风电波动幅度场景电池储能系统SOC适应性指标,建立了在不同风险容许度下的SOC鲁棒优化模型;研究基于风电波动数据及其对应的电池储能系统SOC历史数据的SOC鲁棒优化模型求解方法,建立了基于χ2散度函数的SOC鲁棒优化算法;根据风电出力波动及电池储能系统特性,建立了基于特定区域电网的电力系统仿真模型,并根据风电波动特性对电池储能系统SOC优化结果进行仿真分析。仿真结果表明,文章针对风电波动抑制建立的电池储能SOC鲁棒优化模型,对风电波动幅度具有明显的抑制效果,提升了电网运行稳定性。     

基于无源观测和控制的爬壁机器人触力柔顺控制

基于单端口网络的无源性理论,建立机器人吸附足与叶片壁面的端口网络系统,给出触力柔顺控制所需的无源性条件;设计无源观测器能量观测算法,无源控制器根据系统能量变化预测值和触力反馈值,修正吸附足位置。在Matlab/Simulink中的Sim Mechanics搭建的三自由度爬壁机器人仿真测试平台和实物样机测试平台上开展无源性控制实验。仿真和样机实验结果一致表明,所设计的算法可将触力控制在稳定吸附阈值和冲击阈值内,实现足壁触力的无源柔顺。     

基于云端控制协同的无人机自动驾驶智能巡检技术

为解决传统电力系统巡检效率慢、巡检精度差的问题,提出基于云端控制协同的无人机自动驾驶智能巡检技术。搭建云端控制协同平台,云服务器通过内网接入智能巡检系统,设计无人机巡检多线程定位模块,通过PC端接收图像坐标模块的坐标信息,显示模块通过云平台实现数据共享;划分图像中心点坐标并标记,利用高斯核函数提升像素分布集中程度;最后拟定无人机悬停点,通过云端控制协同平台判断所获得的巡检路线图像是否存在异常,实现自动驾驶智能巡检作业。实验证明：所提方法能够精确识别初始图像像素点为574×574的图像的边缘;巡检航线水平误差最大值为0.5 m,垂直误差最大值为1 m,且巡检航线的运动未出现偏离或者抖动现象。为实现电网可靠、安全的运行提供了一定的技术支持。     

地面电力巡检机器人控制系统设计与实现

针对电网建设中电力巡检机器人在研发过程中缺乏通用性系统平台的问题,研制了一种由前端及后台显示分析控制系统构成的地面电力巡检机器人控制系统。系统前端底层采用工业级控制芯片STM32F103RCT6对步进电机、超声波传感器进行控制,同时引入μcos-II实现了底层程序进行任务划分;上层采用开源的Android系统设计了上层交互界面;后台采用MFC对系统后台界面进行设计,实现了前端图像、超声波传感器、电量信息的实时显示、视觉导航。测试结果表明,该系统有效解决了电力机器人研发过程中技术不兼容、系统功能单一、创新技术引入难、研发周期长且成本高等问题。     

大型光伏电站电压故障鲁棒在线诊断模型

当具有一定规模的光伏电站接入区域电网的某一节点后,由于电网和光伏电站运行特性的不确定性,导致电网与光伏电站间产生复杂的相互影响,对并网点电压故障的诊断造成困难。针对该问题,文章提出了基于光伏电站并网点两侧等值阻抗模对比的并网点电压故障在线诊断模型。在考虑光伏电站侧和电网侧等值阻抗模测量不确定性的前提下,基于阻抗模模型建立了并网点电压故障鲁棒M估计在线判别模型;在阻抗模测量尺度的鲁棒标准化基础上,建立了电网侧与电站侧阻抗模差值的鲁棒M估计模型。根据两侧阻抗模的实时测量值,给出了阻抗模测量时刻的最优阻抗模差值判据,并以此为光伏电站并网点电压故障诊断判据。文章建立10机39节点仿真模型并进行仿真计算,仿真结果验证了所提出的基于阻抗模的并网点电压故障鲁棒在线诊断模型的有效性。     

输配电线路智能导航巡检系统研究与设计

针对当前巡检工作存在到达难、定位难、监督难、上报及时率低的现状,提出基于GPS/GPRS、嵌入式GIS和移动数据库技术,结合全国导航地图,研发了线路智能导航巡检系统.利用GPS实现人员、设施定位,巡检轨迹采集以及缺失路网采集,为线路抢修、巡检是否到位监督和巡检路径规划提供数据;利用GPRS实时上报发现的各种隐患,为及时派遣并解决问题提供准确信息.示范工程实例表明,该研究成果能有效解决传统输配电线路巡检中存在的问题.     

风电与多能源储能联合调峰多场景动态鲁棒优化模型

针对大规模风电出力的随机性和不确定性所导致的电网调峰困难及成本高的问题,在考虑电池储能与电锅炉等装置的能源储放特性的基础上,提出了电-热多能源储能系统架构;基于风电出力不确定性而进行调峰多场景划分,为提高电热多源储能系统在多场景下的运行经济性,建立了风电与电热多源协调储能的鲁棒优化模型,并利用多目标进化算法进行求解。文章通过仿真验证了所提出的模型与电池储能系统具有更优的运行经济性与鲁棒性,能够有效地应对大规模风电波动下的调峰难问题。     

计算机网络对智能电网安全的有效保护机制分析

摘要： 传统的保护方法采用时帧分布调节方法实现智能电网网络信道交叉映射,实现过载保护和网络节点管理,容易导致智能电网计算机网络节点信道偏移,数据丢包率较高,安全性差。提出基于端到端数据融合滤波的具有容错性的计算机网络下智能电网安全保护机制。构建计算机网络下的电网节点优化分布模型,采用网格形式部署,对过载节点进行数据融合与滤波处理,提高电网节点的容错性能;采用预加重方法补偿智能电网计算机网络节点之间的系统功率衰减,实现安全保护优化。仿真结果表明,采用该算法能准确实现对智能电网中的网过载的失调节点定位,电网进行能量传输稳定性较高,抗干扰性能较好,有效实现了电网的安全保护。     

基于多源数据融合技术的输电线路故障定位方法

鉴于现有输电线路故障定位算法的定位结果各不相同影响到电力系统基于故障的快速恢复问题的分析,根据两端距离继电器的多源故障测距结果,提出了一种提高输电线路故障测距精度的新方法,该方法将两端定位结果与故障位置相互关联,据此建立基于多传感器数据融合的输电线路故障测距模型,该模型将模糊推理系统作为故障场景识别的初始融合步骤,并计算加权协方差融合(WWCF)系数,确定最终融合结果。最后利用PSCAD/EMTDC和变电站现场记录数据进行算例分析,针对不同故障类型、故障位置、故障电阻、故障起始角、潮流、线路参数和两端不同步角进行测试,结果证明所提方法的可行性和有效性。     

沟道机器人及其应用

针对电缆沟道运维工作存在的紧急情况勘测难问题,提出多足仿生监测机器人方案,介绍了电缆沟道监测机器人平台、控制、电源、遥控监测、通信等组成模块及其功能,探讨了电动6自由度3关节机器臂、基于动作构建的仿生多足沟道机器人行为模式、多频融合技术、电缆蠕动监测、机器人关节驱动等关键技术,通过实践应用,满足了电缆沟道日常巡检与应急指挥需求,为运维人员快速掌握沟道环境及设备状况,进行故障定位等提供了新方法。     

"边端融合"架构下配电系统全域选择性保护的仿真研究

基于物联网技术的全域选择性保护已成为低压配网选择性保护技术的新方向,针对传统选择性保护的局限性,提出一种基于"边端融合"及协作物联的低压配电系统全域选择性保护技术.采用将非接触电缆巡检系统和智能断路器两者核心功能相结合的方法,利用小波能量谱变换实现短路故障的快速检测与定位.通过仿真验证了所提全域保护的有效性,探讨了"边...     

电网不确定运行环境下的发电计划鲁棒优化研究

以风电和光伏发电为代表的大规模间歇式能源接入,显著增加了电网运行的不确定因素。鲁棒优化方法由于其具有的独特优势,目前已经被初步用于研究发电计划问题。介绍了鲁棒优化算法理论,建立了发电计划鲁棒优化的数学模型,提出了基于原始分解的求解算法。以IEEE RTS标准算例系统进行分析计算,验证了该算法的有效性。     

基于MSR和BCI的变电站巡检图像融合方法

针对变电站巡检红外报警系统中的故障点温度读取与定位、目标设备分割、故障点匹配融合等问题,文章提出了一种基于多尺度Retinex(multi-scale retinex,MSR)和双三次插值(bi-cubic interpolation,BCI)的变电站巡检图像融合方法.首先采用MSR算法增强设备边缘图像;然后,提出改进...     

基于增强现实技术的机房智能设备巡检平台研究

为主动掌握设备的运行状况及动态,机房巡检工作尤为重要。针对目前机房巡检的精度问题,在传统机房巡检方式的基础上,结合增强现实技术及室内蓝牙定位技术提出了一种基于增强现实技术的机房智能巡检平台设计方案。与传统机房巡检技术相比,智能巡检技术处理人工操作更便捷智能,有利于建立网家电网自身的智能巡检数据库。     

基于鲁棒DEA的新能源电力系统投入产出效率评价研究

针对可再生能源发电大规模接入后的新能源电力系统在规划建设过程中的经济性分析和评价问题,文章提出了基于新能源电网投资与运行收益间非线性关系模型的投入产出效率评价模型,为新能源电力系统建设和投资规划提供有效准确的经济性指导;研究了新能源电力系统中可再生能源发电输电线路、变配电设备等基础设施投入与运行经济效益之间的非线性关系,建立了基于DEA决策算法的产出效率评价模型;针对可再生能源发电波动、政策变化、全社会用电量、线损率、供电可靠率等不确定性对新能源电力系统建设投资收益的影响,建立了考虑综合不确定性的产出效率鲁棒评价模型。采用我国部分省级电网的新能源电力系统投入产出数据样本,对建立的鲁棒DEA投入产出效率评价模型进行仿真验证,结果表明,文章提出的新能源电网投入产出效率评价模型能够对电网的投入产出情况作出较为有效的评价。     

基于多源数据融合的电压监测数据智能分析模型

传统的电压监测数据大多用于电压合格率统计分析,随着智能电网建设的发展,基于电压监测数据的高级应用和数据分析变得十分迫切。仅凭单个电压监测系统的监测数据无法满足复杂分析的要求,文章以电压监测数据为依托,在融合CIM静态解析文件和SCADA动态数据等多源数据的基础上,提出了基于多源数据融合技术实现能够对电压不合格原因进行分析并给出治理建议的智能分析模型。基于多源数据融合的电压监测数据智能分析模型不仅可以满足电压监测数据复杂分析的要求,同时对于解决多源数据融合与统一处理问题也具有参考意义。     

水电站继电巡检机器人导航技术研究

继电保护装置是保护水电站的重要方式。如果水电站存在安全问题,需要尽快消除故障电路并尽量减少安全问题,以最大限度地提高水电站的安全性。本文首先对水电站继电保护装置进行了基础分析,提出了对继电保护装置的重要性以及管理中存在的问题;其次,介绍了复杂动态工作环境下水电站继电巡检机器人导航方法,混合巡逻机器人混合导航和地图重建的基本方法;再次,介绍了巡检机器人的机械结构和软件平台,分析了巡检机器人的差分模型。对可视化机器人的数据特征以及应用范围进行分析。建立了环境特征导航图像和导航机器人导航,最后讨论了水电站继电保护装置管理核心对策,从根本上避免了水电站继电的问题,更好地完善继电机器人监测的性能,提出相应的观点与核心措施。继电器检测机器人具有良好的性能,已提出若干核心措施。