智能电能表及自动抄表系统的应用与推广

智能电能表是一种新型的多功能电能表,该电能表采用先进的集成元件,抄表具有很高的精准度,自动抄表系统具有实时性强、易于控制、自动化程度高的特点,由于其相对成本较低,得到了广泛的应用。通过对低压载波电能表及自动抄表系统的分析研究,分析了自动抄表系统的应用与推广,并分析了自动抄表系统的效益。     

基于多信息融合的GIS局部放电类型识别方法研究

为了实现气体绝缘开关(gas insulated switchgear, GIS)局部放电故障类型的识别,利用GIS局部放电试验采集的特高频(ultra-high frequency, UHF)和超声波信号得到了局部放电相位解析(phase resolved partial discharge, PRPD)图和格拉姆角场(Gramian angular field, GAF)图,提出了基于自适应卷积神经网络的GIS局部放电类型识别算法,优化了卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)超参数,建立了基于决策级多信息融合的GIS局部放电类型识别模型框架,研究了不同GIS局部放电类型识别方法的准确性及内在影响因素。结果表明：基于超高频和超声波信号的决策级多信息融合方法能够进一步提高GIS局部放电类型的识别准确性,识别准确率在98%以上,提出的决策级多信息融合方法的识别准确率高于特征级多信息融合方法,研究成果可为GIS局部放电类型识别提供技术支撑。