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基于多特征选择方法的高压断路器故障诊断 被引量：19
1
作者 李邦彦 齐伟强 +6 位作者 杨兆静 陈操 桂媛 任志刚 姚玉海 王海龙 吐松江·卡日 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期218-224,共7页
为了提高高压断路器操作机构故障诊断效率与准确性,文中提出了基于多特征选择方法和K最近邻算法的高压断路器操作机构故障诊断方法。首先从分合闸线圈电流中提取包括峰值电流、关键时刻点、电流变化率及线圈电流不同阶段持续时间等16个... 为了提高高压断路器操作机构故障诊断效率与准确性,文中提出了基于多特征选择方法和K最近邻算法的高压断路器操作机构故障诊断方法。首先从分合闸线圈电流中提取包括峰值电流、关键时刻点、电流变化率及线圈电流不同阶段持续时间等16个特征;随后使用3种不同评价准则的特征选择方法计算故障特征综合重要度并确定最优特征子集;最后,以最优特征子集作为输入特征,建立基于K最近邻算法的断路器操作机构故障诊断模型,依据交叉验证准确率评价模型故障诊断性能。实例分析结果表明,该方法能有效消除特征冗余性,简化诊断模型结构,提升诊断效率,使用少数关键特征可获得理想的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 高压断路器 故障诊断 特征选择 K最近邻算法
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基于Relief F和灰色关联分析的高压断路器机械故障诊断 被引量：12
2
作者 李邦彦 齐伟强 +6 位作者 桂媛 任志刚 徐兴全 陈操 谢茜 崔玮 吐松江·卡日 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期197-203,210,共8页
为提升高压断路器机械故障诊断算法故障诊断效率与精度,文中提出一种基于Relief F算法和灰色关联分析的故障诊断方法。首先,从高压断路器分合闸线圈电流中提取20种特征量,采用Relief F算法计算所有特征权重;然后,使用基于重要特征构成... 为提升高压断路器机械故障诊断算法故障诊断效率与精度,文中提出一种基于Relief F算法和灰色关联分析的故障诊断方法。首先,从高压断路器分合闸线圈电流中提取20种特征量,采用Relief F算法计算所有特征权重;然后,使用基于重要特征构成的故障样本建立灰色关联分析模型的参考序列,并归一化对应特征权重向量;最后,计算参考序列与待测序列之间的关联度值确定待测样本故障类型。通过实例分析验证结果表明,文中提出的诊断方法能准确诊断高压断路器机械故障,同时引入Relief F算法降低诊断模型复杂度并提高故障诊断效率,表明该方法具有良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 高压断路器 分合闸线圈电流 故障诊断 灰色关联分析 Relief F算法
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基于深度学习的厂站一次接线图拓扑关系检测
3
作者 刘萍 吐松江·卡日 +1 位作者 阮佳阳 徐丽 《计算机仿真》 2024年第1期541-547,共7页
目前调度控制系统中厂站一次接线图的绘制采用人工绘制、录入的方式,由于图形样式复杂,设备类型众多,极易出现元件缺失、关联错误、连接线虚接等问题。针对这些问题,提出了一种基于深度学习和改进概率霍夫变换相结合的厂站一次接线图的... 目前调度控制系统中厂站一次接线图的绘制采用人工绘制、录入的方式,由于图形样式复杂,设备类型众多,极易出现元件缺失、关联错误、连接线虚接等问题。针对这些问题,提出了一种基于深度学习和改进概率霍夫变换相结合的厂站一次接线图的识别算法。首先,利用基于改进Faster-RCNN对电气元件、文本框进行识别,并获取其位置信息。然后,利用改进概率霍夫变换检测母线与连接线。最后,根据检测到的元件、母线和连接线,设定距离阈值、构建图结构,确定各元素的关联关系。实验证明,本文所提方法的母线检测准确率高达100%;对于厂站一次接线图拓扑关系检测,其准确率、召回率、综合F1值分别达89.8%、88.6%、89.2%,与Faster-RCNN、YOLOv5等方法对比,准确率提升显著,能够满足厂站一次接线图自动识别的要求。 展开更多
关键词 厂站一次接线图 深度学习 目标检测 概率霍夫变换
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新能源升压站智慧运维技术研究与实践
4
作者 李壮 张嗣勇 +1 位作者 程龙胜 范大伟 《电力系统装备》 2024年第6期99-102,共4页
随着全球能源结构的转型,新能源风电和光伏场站的智慧运维,成为了当前新能源领域的重要研究方向。传统新能源升压站地理位置偏,日常巡检工作主要依靠人工现场进行数据分析,运维难度大。升压站运维业务水平要求高,站内各系统之间存在信... 随着全球能源结构的转型,新能源风电和光伏场站的智慧运维,成为了当前新能源领域的重要研究方向。传统新能源升压站地理位置偏,日常巡检工作主要依靠人工现场进行数据分析,运维难度大。升压站运维业务水平要求高,站内各系统之间存在信息孤岛,设备故障率普遍高于电网,面对故障缺乏标准的处理建议。文章分析新能源升压站运维管理现状,研究新能源升压站智慧运维技术,以真正做到新能源升压站智能化、数字化运检,实现精益化管理,提升管理效率,降低运维成本,满足“无人值班,少人值守、大数据提升”智能化综合管控需求。 展开更多
关键词 新能源发电 智慧运维 智能化综合管控 图像分析 物联网
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基于时空长短时记忆神经网络的地基云图预测算法
5
作者 吴现 吐松江·卡日 +3 位作者 王海龙 马小晶 李振恩 邵罗 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期298-305,共8页
针对传统云运动轨迹预测方法存在的预测精度差、空间结构细节信息丢失等问题,提出一种基于时空长短时记忆(ST-LSTM)神经网络的地基云图预测模型。首先使用卷积编码网络提取输入视频流的高维图像特征;然后在特征提取模型中对图像潜在信... 针对传统云运动轨迹预测方法存在的预测精度差、空间结构细节信息丢失等问题,提出一种基于时空长短时记忆(ST-LSTM)神经网络的地基云图预测模型。首先使用卷积编码网络提取输入视频流的高维图像特征;然后在特征提取模型中对图像潜在信息进行多分支获取,一部分使用ST-LSTM神经网络提取不同帧之间的时空特征,另一部分将图像序列进行分解,并通过基于门控机制的记忆融合网络来获取分解后图像中的结构细节信息;最后将得到的分支特征进行组合后经过解码网络输出最终的预测视频流。在地基云图、Moving MNIST和Human 3.6M数据集上的实验结果表明,在图像预测准确率、结构细节信息保留效果以及人眼主观感受上,该预测模型均优于对比模型。与基准模型TaylorNet相比,所提模型在Moving MNIST数据集上均方误差指标和平均绝对误差指标分别降低15.7%和11.8%,在地基云图数据集上,其结构相似性指标与峰值信噪比指标分别提升1%和3.2%,且生成的视频流数据更为清晰,能够更准确地描述云层未来的运动状况,从而更可靠地预测光伏电站未来的输出功率。 展开更多
关键词 深度学习 视频预测 地基云图 麦克劳林展开 时空长短时记忆神经网络
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基于ORB与改进区域生长法的指针式仪表读数方法 被引量：1
6
作者 张鹏程 吐松江·卡日 +3 位作者 王海龙 伊力哈木·亚尔买买提 逯浩坦 阮佳阳 《电气传动》 2023年第7期64-71,共8页
为进一步提高倾斜仪表图像自动读数的准确度,提出了一种基于ORB和改进区域生长法的倾斜指针式仪表自动读数方法。首先,采用ORB算法检测目标图像和模板图像的特征点,根据匹配的特征点计算变换矩阵,采用透视变换实现倾斜矫正;然后,利用最... 为进一步提高倾斜仪表图像自动读数的准确度,提出了一种基于ORB和改进区域生长法的倾斜指针式仪表自动读数方法。首先,采用ORB算法检测目标图像和模板图像的特征点,根据匹配的特征点计算变换矩阵,采用透视变换实现倾斜矫正;然后,利用最小二乘法检测模板图像圆心,将逆变换后的圆心作为种子点,采用基于指针面积的灰度自适应阈值作为生长准则检测指针区域;最后,采用投影法和霍夫变换提取指针角度,根据量程与角度关系计算仪表读数。实验结果表明,所提读数方法的最大相对误差为2.96%,平均花费时间为400 ms,读数精度与效率均能够满足实际工程的读数要求,对推进能源物联网和数字化电网的建设有积极作用。 展开更多
关键词 图像处理 倾斜仪表 自动读数 指针提取 区域生长法
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