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基于机器人的变电站开关状态图像识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
结合500kV超高压智能变电站实际建设工程,基于尺度不变特征变换(SIFT)、霍夫(Hough)变换、k-NN(k nearest neighbor)等算法,提出并研发了一种变电站专用智能机器人。研发的机器人能自动识别断路器、各种形式隔离开关的位置状态。同时,基于IEC 61850标准对断路器、隔离开关位置状态信息进行标准建模,实现与变电站监控后台倒闸操作模块无缝通信连接,为户外敞开式智能变电站"一键式"顺序控制倒闸操作,以及超高压变电站无人值班和远程操作的实现创造了前提条件。还对恶劣天气条件下断路器、隔离开关失真图像的恢复做了初步研究与探索。通过国内某500kV智能变电站的实际工程验证了所提出方法的有效性和高效性。 相似文献
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一种规划态配网理论线损估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高压、中压和低压配电网规划各自的特点,提出了相应的理论线损率估算方法.特别是对于结构复杂的中、低压配电网,引入了损失系数法和允许损失率修正因子法,最大限度地克服了规划态系统数据匮乏、负荷分布信息模糊等制约因素,为配电网规划工作提供了一种估算配网理论线损率的方法.算例表明了该方法的高效性和工程实用性. 相似文献
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基于有效生成初始种群的配电网无功规划优化遗传算法 总被引:5,自引:1,他引:4
现有遗传算法用于配电网无功规划优化时,初始种群的产生一般是在人为设定补偿点个数及其补偿组数的条件下进行,这使初始种群包含很大比例的无效解,并导致解空间太大而造成寻优速度缓慢和效率不高。基于一般遗传算法,根据节点优化编号和辐射状配电网特点,提出了一种既有序又随机的方法。该方法可动态确定各节点无功补偿的组数上限及初始补偿组数,可按优化编号由大到小的顺序对补偿点进行无功补偿,且后补偿时的最大补偿组数自动考虑了先前补偿电容器的影响,同时每个补偿点组数的选择是在0和最大补偿组数之间随机产生的。这种方法克服了现有靠经验人工事先设置合理补偿节点总数及各补偿节点组数上限的困难,并使由此生成的初始种群包含尽可能多的可行解。另外,对可能在一个节点补偿多组标准电容器的问题提出了一种辅助的有效实用方法。IEEE33节点系统和多个实际算例的计算结果表明,上述方法用于求解无功规划优化问题可提高计算精度和速度。 相似文献
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