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1.
应用粒子群优化(PSO)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法对各历史覆冰过程建立预测模型,利用皮尔逊相关系数法对历史覆冰过程进行相似性筛选,采用径向基神经网络(RBF)建立多历史覆冰过程的覆冰增长率预测模型.实例计算表明,与传统的单历史覆冰过程预测方法相比,基于多历史覆冰过程的输电线路覆冰增长预测具有更好的精度.  相似文献   
2.
复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
针对传统电力线自动提取方法提取复杂地形下电力线效果较差的不足,从输电走廊机载激光雷达点云数据特征出发,在分析复杂地形下传统方法提取电力线问题的基础上,提出了一种电力线自动提取的新方法,并应用实际线路点云数据进行了可行性验证.所提方法首先通过空间划分将长距离、复杂地形转换为多个小距离尺度空间组合,基于子空间特征的差异化高程阈值分割算法实现地物点分离,解决了传统单一高程阈值分割法不能有效识别电力线与地物点高程重叠的不足,然后利用高程密度分割算法实现杆塔定位与电力线提取,并提高算法效率.案例试验结果表明,所提出的方法能实现复杂地形下和平坦地形下的电力线准确自动提取,且提取的正确率高,算法效率较好,提出的算法可用于工程.  相似文献   
3.
随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(state of charge,SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术。传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,本文采用在二阶RC模型基础上考虑了自放电因素的GNL电路等效模型,通过脉冲放电对模型参数进行辨识。对相应的状态空间方程利用矩阵二次型方法进行离散化,并利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行实时估计及更新。在间歇恒流工况和变电流工况下以老化电池为实验对象对算法进行了对比验证,结果表明双卡尔曼滤波法在初值估计不准确的时候不能及时收敛到SOC真值附近并跟随,基于二阶RC模型的自适应滤波算法估计的误差在工况后期较大,基于GNL模型的自适应滤波算法对老化电池的估计精度较高,误差在0.5%之间。结果表明该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了SOC 估计的实际需求。  相似文献   
4.
变电站的二次运行维护及检修是保证电力系统正常运行的关键所在,但二次设备的运行维护及检修是一项复杂繁琐的工作,一旦运行维护及检修工作出现问题,则会严重影响到变电站的正常运行。本文在分析变电站二次运行维护及检修中所存在问题的基础上,提出相应的解决措施,希望能够减少二次设备的故障发生,保证变电站的安全稳定运行,进而促进整个电力系统的持续发展。  相似文献   
5.
为了提高激光超声最大振幅C扫描重建图像的质量并精确识别缺陷尺寸,在算法上,提出带通滤波和差分成像相结合的数据处理方法;在实验上分别用不同频率不同角度的超声换能器对扫描激励进行检测确定最优检测参数。实验结果表明:楔块角度为90°超声探头虽然可以有效识别表面缺陷,但楔块角度为45°的超声探头对内部缺陷检测效果更佳;经过滤波和差分处理后的图像质量显著提高;利用处理过的图像计算得到的缺陷尺寸与实际缺陷进行对比,误差在10%以内,进一步说明该方法将在金属板材缺陷检测方面具有广阔应用前景。  相似文献   
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