基于XTC算法的风光分布式发电集群组网电力集抄系统研究

针对由风电、光伏组成的分布式配电网抄表系统抗干扰性能差、通信延时长和误码率高等问题,设计了基于XTC算法的LoRa集群组网的远程智能系统。文章首先分析了LoRa的技术特点,然后通过XTC算法中的邻居排序、信息交换和链路选择3个步骤,实现LoRa集群组网;组网之间以LoRa通讯方式向控制终端上传相关数据信息;最后对设计的系统进行了性能比较分析。     

按高速流的动力效应引起的诱振来计算冷凝器的管子振动

一、电站汽轮机冷凝器管子振动的机理冷凝器管子在各种运行工况下都要发生振动。振动型式有两种:一是强迫振动,即是由机械上传递的外力引起的振动;另一种则是自由振动,即由于流体的扰动使弹性构件在它自己的固有频率下的振动。     

基于图表示学习与知识蒸馏的电缆故障快速识别方法

在牵引供电系统设备故障预警中,准确并快速识别电缆的早期故障是智能化运维的关键技术。为挖掘特征构建的深层信息和解决工程部署迭代速率问题,文章提出一种基于图表示学习和知识蒸馏的电缆故障识别方法。首先,对电缆的电流信号采样分析,将时间序列下的特征信息用图特征进行动态显示和更新,采用卷积自编码器对特征图像实现降噪重构;然后,利用基于知识蒸馏的图卷积神经网络识别算法,构建教师-学生网络故障识别模型,研究在PSCAD仿真环境中搭建电缆故障模型采集过电流扰动信号;最后,通过实验对比证明所提模型的有效性和准确性,所提模型大幅提升模型迭代速率,同时增强在噪声扰动下的鲁棒性,具有工程应用价值。     

多域分布式数据库的电能质量扰动事件记录关联规则挖掘

随着电能质量监测装置的广泛分布,将有大量电力扰动数据汇集至分布式数据库。为高效地处理电力扰动数据并全面深入挖掘扰动事件和扰动过程的内在联系,提出基于分布式数据库的关联规则挖掘方法。首先采用移动时间窗技术实现扰动数据预处理;然后在考虑数据库更新的情况下,提出一种分布式协同算法,该算法通过交换各数据库间的局部频繁项目集,实现扰动数据关联模式分布式挖掘。最后,利用实际电能质量监测数据,验证了文中     

基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法

鉴于配电网扰动事件的溯源分析有利于准确了解扰动原因、保障电力系统的安全稳定运行,提出了一种基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法,首先利用压缩感知方法将添加了噪声的原始数据映射到压缩域,在保留扰动特征的同时提高了分析效率;然后将压缩采样数据作为堆叠降噪自动编码器的输入,通过堆叠降噪自动编码器的特征...     

基于图形特征的双输入卷积神经网络风力机轴承剩余寿命预测

提出一种基于图形特征的风力机轴承剩余使用寿命（RUL）预测方法。首先,基于连续小波变换（CWT）对时域振动数据样本集进行预处理,得到用于预测的时频图形数据集。然后,采用双输入卷积神经网络（DICNN）从图形数据集中提取特征映射,用于构造高性能健康指数（DICNN-HI）来表征轴承各退化阶段的状态。最后,结合DICNN-HI,采用基于高斯过程回归（GPR）的分析方法进行RUL预测,并用PRONOSTIA滚动轴承数据集进行验证。结果表明,该方法具有较高的健康指数预测精度,能有效反映滚动轴承的劣化状态,有助于实现风力机轴承的RUL预测。同时,也可为其他旋转机械设备的剩余寿命预测提供重要的理论参考,具有一定的实用价值。     

基于粗糙集和神经网络的内燃机转子振动故障诊断方法研究

提出了一种基于粗糙集和神经网络的柴油机转子振动故障诊断方法。首先计算传感器采集数据的小波包,提取振动信号能量特征,其次粗糙集对不同振动信号能量特征数据离散方法的基础上,针对数据结构特征确定了等频离散法与公平尺度法相结合的离散方法,最后以获取的规则为输入,利用BP神经网络进行故障诊断。将我们建立的故障诊断方法应用到柴油机转子振动系统中去,表明了该种方法的有效性。     

基于区块链的能源计量数据采集终端

在碳中和的背景下,企业生产过程中的能源消耗是重要的碳排放渠道,对企业的能源消耗进行计量,是实现碳中和的重要工作内容之一。在能源入口安装测量装置,基于区块链技术和物联网LoRa技术,采集端采用通讯总线对能耗计量数据进行实时在线采集,基于区块链技术生成不可窜改的动态监测数据区块,传输至中央监控系统实现企业级数据集中。基于区块链的能源计量数据采集终端,能够实现能源计量数据源头区块,保障数据安全。     

新型配电电缆屏蔽层防盗保护管的研制和应用

提出了一种施工便捷、高强度的玻璃钢电缆铜带屏蔽防盗保护管来替代传统的塑料和铁质保护管,通过玻璃钢的高韧性及高强度,当35 k V及以下交联聚乙烯电缆受到外力撞击破坏时能起到保护电缆的作用,当人为盗割时由于玻璃钢管的特性使之比较难破坏,能够有效确保电缆的安全运行。这种玻璃钢管在上海市奉贤区的登杆电缆上已得到了广泛的应用。     

基于CWOA-BP的电缆接头阻水性能评估

为评估电缆接头阻水性,提出了一种基于CWOA-BP神经网络的电缆接头阻水性评估模型。对电缆冷缩接头进行阻水试验,选取电缆接头传感器上各项数据作为评估指标进行实例分析,并与BP、GA-BP、PSO-BP三种算法进行对比。仿真结果表明,新模型算法具有收敛速度快、预测精度高的优点,是一种有效可靠的电缆接头阻水性能评估模型。