为实现不同光学模态信息优势互补,以助力电力设备故障检测与定位任务,该文采用可见光图像增强红外图像的纹理信息。针对现有红外-可见光图像配准技术难以精确对齐电力设备局部精细化结构的问题,首次提出自适应监督重训配准算法(adaptive...为实现不同光学模态信息优势互补,以助力电力设备故障检测与定位任务,该文采用可见光图像增强红外图像的纹理信息。针对现有红外-可见光图像配准技术难以精确对齐电力设备局部精细化结构的问题,首次提出自适应监督重训配准算法(adaptive registration algorithm with supervision and retraining,ARSR),主要包括双阶各向异性高斯方向导数机制(dual order anisotropic Gaussian directional derivative,Dual-AGDD)以及双视图匹配参数重训框架(double-view matching parameter retraining,DVMPR)。首先,提出Dual-AGDD完成特征点筛选与定向。1阶AGDD进行自适应电力设备局部细化角点检测,2阶AGDD构建高斯特征三角形确定特征点主方向,采用局部强度不变性方法构建特征描述子。接着,提出DVMPR框架对图像透视尺度与视野旋转进行制约校正。最后,基于3σ原则改进支持向量回归,对误匹配点进行剔除,完成异源数据配准。试验结果显示,对不同旋转和尺度差异、不同环境的电力设备异源图像进行配准时,该文算法的平均定位误差为2.65,平均配准精确率为98.57%,具有较强的图像旋转、尺度不变性和环境鲁棒性,显著优于现有CAO-C2F、SuperPoint-SuperGlue等配准算法,可提高电力设备精细化结构异源图像配准精度。展开更多
针对当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升仿真中,采用固定时间步长效率低的问题,提出一种混合变步长方法。首先,采用初始解优化算法,有效减少计算过程中方程的迭代次数;其次,结合本征正交分解算法(properorthogonal decomposition,POD),...针对当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升仿真中,采用固定时间步长效率低的问题,提出一种混合变步长方法。首先,采用初始解优化算法,有效减少计算过程中方程的迭代次数;其次,结合本征正交分解算法(properorthogonal decomposition,POD),改善大规模有限元方程组存在的阶数过高、条件数过大的问题,提高了方程的求解效率和数值稳定性;第三,提出自适应(adaptivetimestepping,ATS)-启发式(heuristic time stepping,HTS)混合变步长算法,通过对时间步长的自适应与启发式调整,有效解决瞬态计算中计算效率与计算精度的对立问题;最后,建立油浸式电力变压器绕组二维单分区分匝的流热耦合仿真模型,以验证所提算法的正确性与高效性。数值计算结果表明:在流场中,与固定步长的计算结果相比,混合变步长算法的误差小于0.46%,计算效率提升了18.45倍;在温度场中,与固定步长的计算结果相比,所提算法的误差小于0.04%,计算效率提升了6倍。同时,通过与传统变步长算法的计算结果对比,说明所提混合变步长算法在计算精度、计算效率及变步长效果方面均具有一定优势。此外,还探讨混合变步长计算中,不同的参数设置对瞬态计算结果及状态变化过程的影响,为其工程应用奠定了一定基础。展开更多
在变电站内安装无线传感器网络已经成为发展智能电网的必然趋势。针对变电站中局部放电脉冲噪声对LoRa无线通信产生的干扰问题,首先分析了LoRa调制与解调原理,在该基础上建立了LoRa仿真模型,并根据在高斯白噪声下的解调信噪比验证了模...在变电站内安装无线传感器网络已经成为发展智能电网的必然趋势。针对变电站中局部放电脉冲噪声对LoRa无线通信产生的干扰问题,首先分析了LoRa调制与解调原理,在该基础上建立了LoRa仿真模型,并根据在高斯白噪声下的解调信噪比验证了模型的准确性;然后建立了Middleton Class A脉冲噪声模型,通过数学统计方法检验了特定参数的Middleton Class A脉冲噪声表示实测局部放电信号的准确性;最后通过误码率曲线,分析了在高斯噪声环境和特定参数的Middleton Class A脉冲噪声环境下的LoRa通信性能差异。研究结果表明,LoRa具有优秀的抗噪声能力,即使是在信噪比为负值时仍然允许数据接收;某500 kV变电站实测局部放电信号可以表示为特定参数的Middleton Class A脉冲噪声;与高斯噪声相比,该脉冲噪声会对LoRa系统造成信噪比损失,导致系统通信性能下降。研究结果可为在变电站内部署LoRa无线通信网络提供理论参考。展开更多
文摘为实现不同光学模态信息优势互补,以助力电力设备故障检测与定位任务,该文采用可见光图像增强红外图像的纹理信息。针对现有红外-可见光图像配准技术难以精确对齐电力设备局部精细化结构的问题,首次提出自适应监督重训配准算法(adaptive registration algorithm with supervision and retraining,ARSR),主要包括双阶各向异性高斯方向导数机制(dual order anisotropic Gaussian directional derivative,Dual-AGDD)以及双视图匹配参数重训框架(double-view matching parameter retraining,DVMPR)。首先,提出Dual-AGDD完成特征点筛选与定向。1阶AGDD进行自适应电力设备局部细化角点检测,2阶AGDD构建高斯特征三角形确定特征点主方向,采用局部强度不变性方法构建特征描述子。接着,提出DVMPR框架对图像透视尺度与视野旋转进行制约校正。最后,基于3σ原则改进支持向量回归,对误匹配点进行剔除,完成异源数据配准。试验结果显示,对不同旋转和尺度差异、不同环境的电力设备异源图像进行配准时,该文算法的平均定位误差为2.65,平均配准精确率为98.57%,具有较强的图像旋转、尺度不变性和环境鲁棒性,显著优于现有CAO-C2F、SuperPoint-SuperGlue等配准算法,可提高电力设备精细化结构异源图像配准精度。
文摘针对当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升仿真中,采用固定时间步长效率低的问题,提出一种混合变步长方法。首先,采用初始解优化算法,有效减少计算过程中方程的迭代次数;其次,结合本征正交分解算法(properorthogonal decomposition,POD),改善大规模有限元方程组存在的阶数过高、条件数过大的问题,提高了方程的求解效率和数值稳定性;第三,提出自适应(adaptivetimestepping,ATS)-启发式(heuristic time stepping,HTS)混合变步长算法,通过对时间步长的自适应与启发式调整,有效解决瞬态计算中计算效率与计算精度的对立问题;最后,建立油浸式电力变压器绕组二维单分区分匝的流热耦合仿真模型,以验证所提算法的正确性与高效性。数值计算结果表明:在流场中,与固定步长的计算结果相比,混合变步长算法的误差小于0.46%,计算效率提升了18.45倍;在温度场中,与固定步长的计算结果相比,所提算法的误差小于0.04%,计算效率提升了6倍。同时,通过与传统变步长算法的计算结果对比,说明所提混合变步长算法在计算精度、计算效率及变步长效果方面均具有一定优势。此外,还探讨混合变步长计算中,不同的参数设置对瞬态计算结果及状态变化过程的影响,为其工程应用奠定了一定基础。
文摘在变电站内安装无线传感器网络已经成为发展智能电网的必然趋势。针对变电站中局部放电脉冲噪声对LoRa无线通信产生的干扰问题,首先分析了LoRa调制与解调原理,在该基础上建立了LoRa仿真模型,并根据在高斯白噪声下的解调信噪比验证了模型的准确性;然后建立了Middleton Class A脉冲噪声模型,通过数学统计方法检验了特定参数的Middleton Class A脉冲噪声表示实测局部放电信号的准确性;最后通过误码率曲线,分析了在高斯噪声环境和特定参数的Middleton Class A脉冲噪声环境下的LoRa通信性能差异。研究结果表明,LoRa具有优秀的抗噪声能力,即使是在信噪比为负值时仍然允许数据接收;某500 kV变电站实测局部放电信号可以表示为特定参数的Middleton Class A脉冲噪声;与高斯噪声相比,该脉冲噪声会对LoRa系统造成信噪比损失,导致系统通信性能下降。研究结果可为在变电站内部署LoRa无线通信网络提供理论参考。
