针对现有小电流接地故障行波选线方法高度依赖行波初始波头的不足,通过分析三芯电缆故障行波折、反射过程,提出了基于行波电流波形综合相似度比较的小电流接地系统电缆故障选线方法.该方法首先利用S变换提取电缆故障产生的金属护层接地线行波电流时频信息,然后构造行波电流信号的时频能量矩阵和波形相似度矩阵,进而根据波形相似度矩阵计算每条线路和其他线路的行波波形综合相似度系数,最后通过比较波形综合相似度系数实现故障选线.仿真和实测数据分析表明,所提出的方法可以充分利用暂态行波故障信息,且不受系统中性点接地方式、故障位置、过渡电阻等因素影响,选线结果准确、可靠.

由于非线性与非平稳性的信号频率会随着时间特征产生变化,需要通过计算所有馈线序列之间的关联度确定故障线路,因此提出基于VMD和灰色综合关联度的谐振接地故障选线方法.利用VMD分析低阻和高阻接地故障,分解所有馈线零序电流序列,得出当灰色关联度数值较低时,线路发生故障;灰色关联度数值较高时,馈线之间关联程度较高,线路为正常工作状态;当母线出现故障时,全部馈线之间的关联程度相对较高.根据上述结论,实现谐振接地故障的准确选线.通过实验证明,与传统方法对比,所设计方法选线精准度较高,利于及时对故障电路进行判断,提高了供电系统的可靠性.

针对电力设备红外图像存在对比度较低、噪声复杂、清晰度不优的问题,提出一种基于NSCT和改进Pal_King算法的电力设备红外图像增强方法.采用直方图双向均衡化对红外测温图像进行预处理,对NSCT变换产生的低高频子带分别采用线性增强和改进的自适应阈值函数进行系数修正,通过NSCT反变换重构图像,利用改进的Pal_King算法进行图像增强处理.实验结果表明,该方法输出图像的平均梯度值、峰值信噪比值和熵值分别保持在5.9、25.4和6.8以上,提高了电力设备红外图像的对比度,有效抑制了噪声,使图像更加清晰.

在电力设备状态监测中,红外测温图像故障区域的分割是今后故障诊断智能化发展的关键环节.为了实现图像自动化处理,提高故障区域的分割精度,提出一种改进SLIC算法的故障区域分割方法.采用导向滤波器对红外测温图像进行预处理;在SLIC超像素迭代过程中增加亮度相似性限制条件,并将生成的超像素以种子点的色彩值匹配颜色;通过自动设置色调阈值,实现对电力设备故障区域的分割和标记.实验结果表明,改进的算法与原始SLIC算法相比,边缘召回率提高了4.10％,对故障区域的分割更具优势.

为提高交叉互联电缆故障测距精度,提出了一种基于无监督学习的交叉互联电缆行波测距新方法.首先结合直埋敷设方式的实际工程背景分析了电缆各个电流模量之间的关系,给出了采取三相护层电流之和作为故障测距信号的依据.其次,通过无监督学习的主成分分析法对由直接接地箱和交叉互联箱中采集到数据组成的高维矩阵降维,采用密度聚类算法对降维后的样本进行聚类.最后选取含样本量最少的簇类所匹配的区段为故障区段并用双端测距公式测距.PSCAD仿真结果表明,所提方法可避免交叉互联点对护层电流行波的影响,使得故障测距在不同故障距离下仍有较高的准确度和可靠性,且不受过渡电阻的影响.

针对故障定位传统矩阵算法在含分布式电源配电网适用性变差,在未考虑实际馈线中含有不同类型终端及信息漏报情形下,需再次获取节点信息二次构造网络描述矩阵和难以处理T接线误判的问题,提出一种故障定位优化矩阵算法,该算法基于故障设备一定只含过流流入特性,建立新的设备故障判据,提出运用特殊量标记相关终端告警信息,通过类矩阵初等变换融合特殊量,并给出隔离方案的处理策略.算例分析表明,该算法简单、有效,可同时给出故障区域和控分方案,适应含DG的复杂配电网故障定位.

针对分布式电源配电网的故障信息误报导致故障定位容错率不高的问题,提出了一种基于改进的整数规划故障定位模型.在整数规划故障定位模型的基础上,采用层次分析法(AHP),以单电源辐射型配电网中各个自动化开关距离系统电源的相对距离作为参考依据确定权重值,通过不同权重值确定不同自动化开关评价函数的优先等级,进而得到了改进整数规划的故障定位模型.

针对当前切削数据库无法主动推送数据的局限性,利用移动设备随时随地可用的优势,以MQTT(Mes-sage Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输协议)协议为基础,设计和开发了一种面向Android移动终端的切削数据主动推送系统,研究了系统架构、消息推送等领域的关键技术.测试结果表明:该系统在用户参与切削加工任务时,能够完成相关切削数据、设备信息、加工结果信息等的推送,同时实现了用户注册登录、身份验证、任务查询、自动订阅、切削数据主动推送、数据库查询修改等功能.