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基于STM32的变电站巡检机器人系统设计被引量：29: 2017年; 针对变电站传统人工巡检方式存在工作量大、缺乏系统分析和实时故障分析等缺点,设计了基于STM32芯片的变电站智能巡检机器人,具有自主循迹、智能诊断分析、太阳能充电、机械手臂及时切除故障等功能。详细阐述了硬件结构和软件算法设计方案,研制出巡检机器人样机,并对样机通信系统、控制系统、智能识别诊断系统进行了测试分析。测试结果表明,该巡检机器人系统能够对电力设备进行有效巡检与故障诊断,巡检效率高、安全性可靠,因此具有较高的经济效益和较强的现实意义。; 李祥崔昊杨皮凯云束江李鑫许永鹏盛戈皞; 关键词：变电站巡检机器人机械手臂红外检测

不对称样本下基于支持向量机的变压器故障诊断被引量：10: 2019年; 为解决基于支持向量机(SVM)的变压器故障诊断中因样本不对称导致诊断准确率降低的问题,提出了一种改进的向上采样策略和SVM结合的方法。首先通过K-近邻算法提取少数类样本数据中的边界数据集并生成新的少数类随机样本,在此基础上向少数类样本中添加人工生成的随机新样本使得两类样本数量达到基本均衡。对比均衡样本和不对称样本下的SVM分类模型的性能,结果表明:该方法能够有效降低SVM分类平面的偏移程度,进一步提高了SVM变压器故障诊断的准确率。; 刘晨斐崔昊杨李鑫束江李亚; 关键词：故障诊断支持向量机

多源检测数据融合的变压器故障诊断模型被引量：4: 2022年; 针对变压器的红外热像、油气数据等多源状态检测数据不平衡(即数据缺失、数据不对称、数据较少)导致支持向量机学习模型欠拟合、准确率低下,以及传统三比值法阈值绝对导致了其在故障现象叠加时不能全面诊断出故障真实状况的不足,提出了多源检测数据融合的变压器故障诊断模型。该模型首先采取了高斯核和Sigmoid核组合,以及多分类器的方式对SVM进行改进,即利用改进组合核多分类器SVM对变压器油气数据进行诊断,达到解决故障现象叠加的问题,进而得出油气诊断结果;然后利用改进故障树模型对红外检测图像进行分析,即通过分析变压器的关键部件的温度值进行诊断,得出温度诊断结果;最后,通过贝叶斯决策融合诊断模型对油气诊断结果和温度诊断结果进行决策级融合,得出最终的故障诊断结果。实验结果表明,所设计方法诊断准确率比SVM、三比值法以及SVM最新改进方法 PSO-SVM分别提高了9.2%,6.3%,6.5%。; 吴琼崔昊杨周坤许永鹏; 关键词：变压器故障诊断多源数据融合贝叶斯决策红外热像

基于预测控制的多种新能源互补电力系统动态调度模型被引量：16: 2021年; 为了解决多种新能源互补运行时的消纳困难,以及降低新能源夜间波动造成电压频繁越限的问题,提出了一种基于预测控制的多种新能源互补电力系统动态调度模型。首先分析了光伏发电和风力发电的时间性,以及用户生活和生产用电短期内环比波动较小的特征,利用改进自适应阈值隶属度的小波滤波方法对光伏、风力发电历史数据进行去噪,以实现数据真实性还原;然后将去噪后的数据输入到改进的差分整合移动平均自回归模型中,对未来一段时间的发电量和用电量进行预测;将预测发电量、用电量作为分解原函数和扩增函数,改进同步型交替方向乘子法(synchronous alternating direction method of multipliers,SADMM);最后,通过将各时段预测的新能源发电量作为下一次迭代计算值的固定值,对SADMM进行迭代值修正,达到动态经济调度的目的。实验结果表明,该模型有效降低了91%的电压越限告警,并且经济性较传统方法提高了5%。; 周坤许云飞崔昊杨李树林

电场对碲镉汞光电二极管双光子吸收跃迁的影响(英文): 2014年; 实验研究了具有pn结结构的碲镉汞光电二极管的双光子吸收.激发光源采用了皮秒红外脉冲激光.尽管入射光子能量仅为碲镉汞材料带隙的60%左右,在光电二极管两电极端仍然观察到了显著的光伏响应信号.利用线性关系拟合双对数坐标系下光伏响应与入射光强的关系,发现两者呈现二次幂函数增强趋势,表明这种光伏响应是一种典型的双光子吸收过程.通过调节光电二极管两端的反向偏压,空间电荷区内的双光子吸收系数可比耗尽层外的强致130倍,这种双光子吸收系数的场致增强现象可归因为双光子吸收的FK效应所致.对比空间电荷区内外双光子吸收产生的光生载流子数量,证实空间电荷区内的双光子吸收会强烈地影响器件的光伏响应.; 崔昊杨许永鹏曾俊冬杨俊杰初凤红唐忠; 关键词：碲镉汞

计及距离修正的电力设备紫外放电区域提取研究被引量：2: 2019年; 紫外局部放电检测是电力设备绝缘缺陷带电检测中的一种新兴技术手段,通常用光子数表征放电强度,然而该参量受观测距离和探测器增益等外部环境的影响,探测结果往往存在很大误差。为更准确地对紫外放电进行量化分析,提出基于改进GAC模型的有效放电区域提取方法。通过对LBF模型的能量函数进行归一化处理以代替原来GAC模型的边缘停止函数,实现对紫外图谱放电区域的提取;采用前景信息像素点统计的方式获取放电光斑面积参数;最后通过光斑面积的距离修正实验验证所提方法的可行性,结果表明该方法不仅可以快速定位放电点,而且能准确地对紫外放电进行量化分析,具有良好的自动化性能。; 马宏伟崔昊杨郭文诚霍思佳葛晨航; 关键词：紫外成像电晕放电 GAC模型 LBF模型

基于改进LSTM的电力设备状态融合预测模型被引量：7: 2023年; 针对电力大数据存在数据随机缺失进而降低长短期记忆模型(Long Short-term Memory,LSTM)预测准确率的问题,文中提出了一种基于改进LSTM的电力设备状态融合预测模型。该模型先对状态数据进行缺值检测和平稳分析,根据历史数据利用差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)对缺失的数值进行预测,并将预测的数值补充至相应的缺失位置;将新的完整数据输入到ARIAM模型和改进LSTM模型中以获取两种预测值;根据改进LSTM模型的学习准确率和ARIAM模型的拟合度对预测值进行权重分配,并在此基础上进行状态趋势融合预测。为了验证文中模型的普适性和预估准确性,选择电力负荷数据开展实验,结果表明:基于改进LSTM的电力设备状态融合预测模型在数据完整情况下的预测准确率比ARIAM和LSTM分别提高了52%和25%,在数据缺失情况下的预测准确率分别提高了44%和57%。; 崔昊杨周坤胡丰晔张宇夏晟

基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究被引量：3: 2017年; 针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别模型。该模型采用K交叉验证来确定LVQ网络竞争层中最佳神经元数目,并在此基础上利用思维进化算法寻找LVQ网络的最优初始权值,构建最佳的局部放电识别网络模型。对比该模型和BP网络、LVQ网络以及K交叉验证LVQ网络的放电识别准确率,结果表明:MEA优化的LVQ神经网络具有更高的识别精度。文中的研究对于提高局部放电识别准确率具有一定的价值。; 李亚崔昊杨李鑫刘晨斐束江许永鹏; 关键词：思维进化算法气体绝缘全封闭组合电器

电气设备故障红外诊断现状及发展趋势被引量：4: 2013年; 为了进一步精准判断电气设备的热故障,探讨了图像处理中的分水岭算法,以及神经网络中的BP和SOM网络模型等,结合具体实验情况,指出了各种技术的优缺点及未来的发展趋势.; 崔昊杨许永鹏曾俊冬唐忠; 关键词：电气设备故障诊断

基于改进Radon变换法的电力设备倾斜图像校正研究被引量：1: 2019年; 变电站设备巡检过程中采集到的现场设备图像往往会出现角度倾斜问题,给设备检测图像的处理和分析带来困难。特别是电力设备红外图像倾斜,将给基于图像检测技术的设备识别和温度特征提取带来较大误差。为此文中提出了基于改进Radon变换的电力设备倾斜图像校正方法,采用灰度特征的模板匹配方法选取设备的前景区域,并通过Canny边缘检测方法对其提取出设备的边缘图像,最后采取Radon变换法计算目标设备的倾斜角度并进行旋转操作,实现设备红外图像的倾斜校正。母线PT,CT等典型设备的红外图像对比实验结果表明,文中算法相比传统Radon变换法的倾斜校正效果有了大幅提升,且具有很好的适应性。; 郭文诚崔昊杨马宏伟霍思佳葛晨航; 关键词：RADON变换倾斜校正边缘检测红外检测

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