SVM-PSO混合算法的光学电压传感器内电场优化

对光学电压传感器内电场的优化多采用有限元计算结合穷举搜索,无法反映电场分布与传感结构参数之间的非线性映射关系,且计算与搜索费时、效率低,容易落入局部陷阱。提出基于支持向量机(SVM)与粒子群(PSO)的电场优化混合算法,通过PSO优化SVM的参数以建立电光晶体内电场分布的模型,再由PSO对模型求解得到最优电场分布。以介质包裹结构为例,构建包裹介质的介电常数、厚度以及长度与晶体内电场分布之间的非线性映射关系,且求解过程能够有效地避开局部陷阱,优化后晶体内电场均匀度提高了20.8%、训练时间节省了89%。最后通过实验验证了模型的有效性。     

光学电压互感器的研究现状

光学电压互感器(OVT)具有许多传统电压互感器无法比拟的优点,在电力系统中有着广阔的发展前景.文章回顾了近十来年国内外光学电压互感器的发展,论述了不同类型OVT的工作原理和特点,最后分析了OVT研究中存在的主要问题和相关对策.     

采用SVM-PSO混合算法的光学电压传感器内电场优化

对光学电压传感器内电场的优化多采用有限元计算结合穷举搜索,该方法无法反映电场分布与传感结构参数之间的非线性映射关系,且计算与搜索费时、效率低,容易落入局部陷阱.为此,提出基于支持向量机(SVM)与粒子群(PSO)的电场优化混合算法.通过PSO优化SVM参数,建立电光晶体内电场分布模型,再由PSO对模型求解得到最优电场分布.以介质包裹结构为例,构建包裹介质的介电常数、厚度,以及长度与晶体内电场分布之间的非线性映射关系.该求解过程能够有效地避开局部陷阱,优化后晶体内电场均匀度提高了20.8%,训练时间节省了89%.最后通过实验验证了模型的有效性.     

一种具有检测功能的光学电流互感器的嵌入式合并单元设计

在数字化变电站中,合并单元起到连接光学电流互感器与站控层的作用,是OCT数字输出接口的核心部分. OCT嵌入式合并单元通过采用FPGA与DSP实现数据采集及数据处理模块,同时采用GPS和IEEE1588的双重对时技术,提高了设备同步对时精度. 由于OCT在现场调试比较复杂,为此提出一种具有实时检测功能的合并单元. 基于空间矢量算法的OCT校验方法,将被测电流信号转换为直流量后计算角差与比差,实现了现场校验的功能,具有控制简单、实时性强的优点.     

基于改进卷积神经网络的变电站异物入侵识别

针对无人值守变电站异物如鸟巢、风飘物入侵的情况,本文提出一种基于改进卷积神经网络的异物图像识别方法,利用K-means算法对异物图像尺寸聚类以设定锚框尺寸,增添上采样模块以加强特征融合,采用深度可分离卷积方式以减少计算量,同时修正损失函数以提升对重叠目标的识别能力。最后对福建某变电站的监控图像进行异物识别,准确率为91.9%,证明了方法的有效性。