基于比例强度模型的变压器不完全检修策略

将不完全检修这一实际问题考虑到变压器状态检修策略中,提出了基于比例强度模型的变压器状态检修策略.首先,建立变压器比例强度模型,给出比例强度模型中不完全检修参数的详细计算模型,并对计算过程中的时间参数和检修参数进行敏感性分析,确定其合理的取值范围,明确不完全检修活动的检修效果;然后,确定变压器状态检修策略,利用最小成本法确定比例强度模型的状态检修阈值曲线,并增设阈值下限值作为状态检修策略的限制性指标;最后,利用实际变压器故障统计数据和状态监测数据进行算例分析,从检修成本、检修次数和检修时间三方面分别分析改进后的比例强度模型在不完全检修情况下的有效性,为变压器的状态检修决策提供可靠的理论依据.     

大规模用电数据流的快速聚类和异常检测技术

对近年来在电力系统中出现的大规模数据流进行了探讨,目的是利用流式计算技术提高系统的实时性和安全性。针对大规模用电信息采集中用电数据流的快速聚类和异常检测技术展开研究。结合分布式流式计算平台Spark Streaming,基于用电行为在纵向时间和横向空间上表现出的聚类特性,即同类用户具有相似用电模式和同一用户历史数据具有相似性,设计并实现了流式DBSCAN聚类算法,以实现对大规模用电数据流的快速异常检测。设计并搭建了支持大规模数据流处理的实验环境,证明了算法的有效性。     

中压配电网无功补偿装置对PLC信道特性的影响分析

分析中压配电网无功补偿装置对PLC信道特性影响规律,为实现PLC在中压配电网中的应用提供必要的理论基础和参考依据。通过对中压配电网现有无功补偿方式及常见补偿装置的分析,指明经配电变压器接入中压配电网的低压集中补偿和用户终端分散补偿的无功装置对中压侧PLC信道特性影响可忽略不计。故在中压配电网PLC信道模型基础上,重点分析变电站集中补偿和杆上无功分散补偿两种方式下,无功补偿装置的数量、补偿容量、补偿位置等因素对载波信号的传输特性和输入阻抗的影响规律。研究结果表明:若无功补偿装置直接接入补偿点,则电压衰减的幅度随着补偿容量、补偿点数量的增加而增大,与补偿位置基本无关;若无功补偿装置经一定长度的电缆接入补偿点,则以上各因素对电压衰落的影响可忽略不计。     

某机枪枪管內膛损伤特征

为了探明某机枪枪管损伤特征,分析其失效机制,开展了寿命射击试验。采用光学显微镜、扫描电子显微镜、内窥镜和量规对枪管内膛表面进行观察和测量。结果表明,从枪尾至枪口Cr层主要损伤方式为由剥落向磨损转变,根据这个特征,寿终枪管沿轴向可分为剥落区、过渡区和磨损区。从剥落区至磨损区,膛线起始损伤从阴线逐渐向阳线转变。剥落区和磨损区的损伤速率均较高,而过渡区的损伤速率相对缓慢。在剥落区,射弹量为全寿命的27%时阴线出现大块Cr层掉落,射弹量为全寿命的55%时Cr层已完全剥落。在磨损区,射弹量为全寿命的7%时阳线导转侧已发生明显磨损,射弹量为全寿命的7%增至14%时内径从12.69 mm升至12.75 mm.     

基于统计过程控制的风机齿轮箱故障预测

为了减少风力发电机组齿轮箱故障,确保风电机组持续安全运行,对风电机组运行监控数据在线分析,提出一种结合最小二乘支持向量机（LSSVM）的风机齿轮箱统计过程控制故障预测方法。该方法以支持向量机学习风电机组的正常状态运行模式,利用风电机组实时运行数据来估计正常状态下该时刻齿轮箱油温度和齿轮箱轴承温度,并与实际温度测量值进行比较。随后利用统计过程控制技术分析齿轮箱油温和轴承温度的实际值与估计值的残差,以实现齿轮箱异常状态的预测。     

基于LSTM的箱式变压器高压套管温度预测

针对箱式变压器环境封闭、散热性能差而导致变压器各部件温度较高,且变压器套管事故率高的现状,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的箱式变压器高压套管温度预测方法,对箱式变压器高压套管热流进行分析,建立基于LSTM的变压器高压套管温度预测模型,LSTM算法可以解决有效解决变压器高压套管温度预测所存在的非线性和时滞性的问题,通过红外传感技术对某小区箱式变压器高压套管相关数据进行在线监测,对现场数据进行预处理,通过算例分析验证了文中所提方法预测精度更高、误差更小、泛化能力更强。对比结果表明,所提方法优于普通循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)预测方法,平均误差分别降低了27.4%和36.3%,预测精度更高,与变压器套管温度实测值更趋一致。     

捷联式自动垂直钻井系统现场试验研究

研制的捷联式自动垂直钻井工具由稳定平台及防斜纠斜执行机构2部分组成,采用动态推靠方式实现钻进过程中的主动防斜、纠斜,释放钻压。在安顺1井的2 436.00～2 610.79m井段试验,井斜由6.25°成功纠斜到了0.25°;平均机械钻速1.02m/h,比常规钻进方式提高25.9%;平均钻头进尺87.4m,比常规钻进方式提高18.3%。该工具的可靠性及使用寿命符合设计要求,降低了钻井成本。     

深井套管柱安全可靠性影响因素分析

套管挤毁给油田造成了巨大的经济损失。采用弹性力学解析及有限元方法,给出了考虑磨损时套管剩余抗挤强度、抗内压强度以及非均匀地应力作用下套管外壁等效外挤载荷的计算方法,分析了非均匀地应力作用下不同套管磨损量对套管强度以及不同地层性质对套管地应力外挤力的影响。研究表明,当磨损度为109／6时,套管的剩余抗外挤强度和剩余抗内压强度降低约30％;套管内壁的Mises应力和套管外壁地应力外挤力随地层弹性模量的增大均明显减小,说明地层越硬,套管将偏于安全。     

基于LS-DCGAN的GCSE-DenseNet光伏组件缺陷识别方法

针对光伏组件样本不均衡及缺陷识别精度低问题,提出一种基于LS-DCGAN的GCSE-DenseNet光伏组件缺陷识别方法。首先,针对光伏组件样本的不均衡问题,构建最小二乘深度卷积生成对抗网络（LS-DCGAN）,进行样本数据增强,以扩充数据集。其次,在传统DenseNet网络基础上引入分组卷积和注意力机制,提出一种基于分组卷积和注意力机制的改进GCSEDenseNet网络模型。改进模型仍采用密集连接机制,实现特征重用防止梯度消失;同时,采用分组卷积优化模型密集模块结构,以降低模型参数量;引入注意力机制加强有效特征、削弱无效特征,以增强模型特征学习能力。最后,对所提模型的有效性进行实验验证。实验表明,改进的GCSE-DenseNet网络模型能有效提高光伏组件缺陷识别精度。