基于一体化支撑平台的配电生产风险管控的研究

随着坚强的智能电网概念的提出,配电生产的安全平稳运行受到了高度的重视和关注,在这种背景下,如何加强对配电生产的风险管控,提高配电生产运行的稳定性,成为有待解决的问题。目前,尽管电网公司的部分单位建立了相应的故障应急处理系统,但缺乏和其他风险相关单位之间联系和沟通。若从一体化支撑平台的角度下对配电生产的风险进行管控,可以明确生产风险发生的来源,各风险相关单位能够统一协助对配电生产中的风险进行相应的处理,有效提高了配电生产的稳定性。因此,基于一体化支撑平台的配电生产风险管控的研究是十分有必要的。     

基于移动应用和图像识别的继电保护信息管理系统设计

为了降低继电保护设备维护费用、确保电力系统的稳定运行,设计了一种基于移动应用和图像识别的继电保护信息管理系统。系统整体分为主站与子站两部分,并通过移动通信网将主站和子站连接成一个整体。通过将移动巡检测控模块采集到的图像信息传入监控模块,完成图像识别,并获取继电保护设备信息。在保护模块中对所有信息进行汇总,从而完成系统设计。试验结果表明,该系统的图像上传时间、图像识别时间、信息下载时间更短,能够有效处理不同的继电保护设备图像,并准确地分析继电保护设备运行信息、降低系统维护费用,有利于提升继电保护设备信息管理效益。     

ETL模型在配电生产运行风险管控信息平台建设中的应用

电网公司配电生产运行风险管控信息支撑平台需要各种在线监测数据、离线数据等大量的配电网运行状态数据,这些数据往往分布在不同的应用系统中,例如停电检修计划（OMS）,电力生产管理系统（PMS）,在线监测系统,地理信息系统（GIS）,SDADA等系统,这些系统在建设的初期往往没有考虑到系统数据的横向集成,因此各业务的业务模型和数据的标准类型存在着较大的差异,为了实现配电生产运行的状态数据信息的有效准确提取,文章以ETL（Extract Transform Load）模型为研究基础,并在此基础上给出了一种通用化的数据抽取、转换和装载的方法,实现了从不同业务系统中对不同数据来源的数据进行抽取、转换和装载工作,为配电生产运行状态的风险管控工作提供了所需要的生产运行状态数据集,进而能够为保证配电生产正常运行提供有力的保障。     

变压器局部放电信号检测与类型识别

为实现变压器局部放电信号检测和类型识别,设计基于超高频(UHF)法的变压器局部放电检测系统,针对4种典型的变压器放电模型进行了局部放电实验,获得相应的局部放电包络信号数据,并通过以太网通信将数据上传至电脑。利用提升双树复小波变换对包络信号数据进行消噪,从消噪后的信号不难看出,同一放电模型的局部放电包络信号形状大致相同,不同放电模型存在差别。提取6种包络信号的特征参数,结合外部加载电压,采用BP神经网络对变压器局部放电类型进行识别,当训练误差δ=0.02时,变压器放电类型识别平均正确率在98%以上。     

低照度液晶屏幕图像增强算法

为解决目前自然场景文本识别系统文字识别率较低的问题,从识别图像的质量角度分析,发现用相机拍摄的带有液晶屏幕的图像,易受到光照或屏幕本身显示问题影响,成像质量低,难以辨别屏幕内信息。传统的解决方法如使用retinex算法进行图像增强时,由于retinex算法本身的局限性,对于光照不均的图像,会出现光晕现象。针对此问题,本文提出基于同态滤波的去光晕retinex算法来进行光照的校正,首先使用改进的同态滤波算法对图像进行不同程度的滤波处理,校正光照,处理后图像再使用改进的retinex算法进行图像增强,则可以避免光晕现象。实验结果表明,本文方法可以有效提高低照度液晶屏幕图像的视觉效果,优于传统的retinex算法,无光晕现象产生,进而提高自然场景文本识别系统的识别准确率。