简介:针对大型设备故障诊断中特征量表现出来的不确定性和非精确性,提出了一种基于灰色关联理论来获取基本概率测度(BPA)的方法。该方法确定各故障特征量的参考样本,然后根据灰色相关性理论求得待诊断样本的相关系数,所取得的相关系数进行归一化处理即得到BPA值,经过Dempster多源组合规则进行多证据融合,得到最后的诊断结果。将所提方法用于电机转子故障诊断,实验结果表明该方法有效。
简介:摘要:近年来,随着社会发展,电力行业得到发展,现阶段成为社会生活中不可缺少的一部分,目前被运用到各个行业领域。为了更好地解决电网多源故障时的用电信息采集和处理问题,针对基于数据驱动的电网多源故障用电信息采集智能融合技术展开研究。该技术的在线运行机制基于先验知识和深度玻尔兹曼机(DBM)模型实现。在分类处理多源用电信息后,获取其中的动态数据和静态数据。通过数据驱动提取不同类别用电数据的特征集,利用卡尔曼滤波算法去除特征集中的冗余特征,完成对用电信息的一致性特征描述,从而获得用电信息融合结果。测试结果表明:该技术具有较好的应用性能;戴维森堡丁指数(DBI)的测试结果均在0.017以下,能够有效分类动态数据和静态数据,并处理数据中的异常数据;变异系数结果均在0.02以下。利用该技术所得的用电信息融合结果,能够可靠地预测用电需求、识别异常用电行为。该技术应用效果良好。
简介:摘要视频数据分析是监控系统中的重要组成部分,监控系统分析视频的第一步是区分对象,第二步是跟踪对象,最后一步是分析对象行为。本文采用改进的MeanShift算法对行人进行跟踪。
简介:针对MEMS惯性传感器在两轮自平衡车姿态检测中存在随机漂移误差的问题,利用扩展卡尔曼滤波实现对加速度计与陀螺仪的信息融合,设计实用的滤波算法,根据实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,建立自平衡车导航用惯性传感器陀螺仪和加速度计误差的数学模型,对加速度传感器的随机误差和陀螺仪的温度漂移误差进行补偿,从而得到自平衡车姿态信号的最优估计,实现两轮自平衡车的自平衡运行。实验结果分析表明,采用卡尔曼信息融合方法,得到自平衡车姿态信息最优估计是有效可行的,并且有利于两轮车完成自平衡控制。
简介:摘要:多站融合是能源数字设施融合的重要模式,储能在其中扮演削峰填谷、供电保障、峰谷套利等多重角色,是能量优化和高效运行的关键。目前国内外对储能容量配置研究多侧重于电网侧,从经济和应用入手,分析储能类型选择原则和容量配比方法;围绕不同类型储能和投资主体,建立电网侧和用户侧储能经济性分析模型;针对电网侧储能规划中的系统选址和功率配置,以净收益为目标建立双层规划模型考虑不同功率动态下的技术限制,通过选择合适的储能技术,提出了一种多目标进化算法,确定最优储能容量;针对孤岛情形下储能综合利用问题,提出了最佳停电策略的储能容量增配方法;依据分时电价政策,提出了多站融合储能系统最佳运行策略,但未形成规划阶段的储能优化方法。
简介:摘要:随着时代的发展,电力信息与电力通讯技术可以很大程度的融合,发挥出有效的作用。不仅可以完善通讯方式,还可以使用户得到需求的信息,信息得到的更加方便,方便了人们日常生产、生活。电力信息与通信相结合得到可靠的实时信息,及时发现电力系统中的异常情况,并制定相应的措施处理,避免发生安全事故,提高电力系统运转效率。互联网与电力系统融合涉及的技术较多,是网络、电气自动化等技术集中应用。