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气相色谱法分析氢中痕量氨气

低温与特气 2024年第3期42卷 43-45页

作者：唐峰党晓婧郑择孙超郁光方华深圳供电局有限公司广东深圳518000 上海华爱色谱分析技术有限公司上海200940

为了解决氢中痕量氨气难以检测的问题,建立了一种使用氦离子化检测器的气相色谱分析方法。以5(μmol/mol)的氨气为原料,制备了不同浓度的氨气样品进行气相色谱分析。结果表明,该分析方法测得氨气的峰面积相对标准偏差<1%,检出浓度可达10... 详细信息

为了解决氢中痕量氨气难以检测的问题,建立了一种使用氦离子化检测器的气相色谱分析方法。以5(μmol/mol)的氨气为原料,制备了不同浓度的氨气样品进行气相色谱分析。结果表明,该分析方法测得氨气的峰面积相对标准偏差<1%,检出浓度可达10(nmol/mol)。为氢中痕量氨气的精准检测提供了有效实用的解决方案,也为氢能的发展提供了新的动力。

关键词：气相色谱法氨气氢气

基于稀疏自适应S变换的变压器短路冲击绕组状态声信号检测

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电网技术 2021年第9期45卷 3755-3762页

作者：马文嘉王丰华党晓婧上海交通大学电气工程系上海市闵行区200240 深圳供电局有限公司电力科学研究院广东省深圳市518000

针对变压器遭受短路冲击时的声信号,该文提出一种基于稀疏自适应S变换的变压器绕组状态检测方法。首先依据变压器短路冲击声信号的幅值谱确定了稀疏自适应S变换的窗函数,然后采用双向2维主成分分析对声信号时频特征矩阵进行了降维处理,... 详细信息

针对变压器遭受短路冲击时的声信号,该文提出一种基于稀疏自适应S变换的变压器绕组状态检测方法。首先依据变压器短路冲击声信号的幅值谱确定了稀疏自适应S变换的窗函数,然后采用双向2维主成分分析对声信号时频特征矩阵进行了降维处理,据此定义了特征能量变化率来评判变压器的绕组状态。对某220kV变压器短路冲击声信号的计算结果表明:基于稀疏自适应S变换得到的声信号优化时频域特征具有分辨率高、能量聚集性强的优点,所定义的特征指标能有效反映变压器绕组状态变化。研究结果可为变压器短路冲击绕组状态检测提供重要依据。

关键词：变压器声信号短路冲击双向2DPCA 稀疏自适应S变换能量变化率

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含蓄冰空调的楼宇分布式能源系统优化

含蓄冰空调的楼宇分布式能源系统优化

作者：党晓婧华南理工大学

学位级别：硕士

随着全球经济快速发展与化石能源短缺，提高能源利用率和保护地球环境问题日益突出。在此背景下，分布式能源系统受到广泛重视。但分布式能源系统投资很高，须对各设备进行合理的配置才能发挥其优势。此外，很多地区峰谷差明显，在用电... 详细信息

随着全球经济快速发展与化石能源短缺，提高能源利用率和保护地球环境问题日益突出。在此背景下，分布式能源系统受到广泛重视。但分布式能源系统投资很高，须对各设备进行合理的配置才能发挥其优势。此外，很多地区峰谷差明显，在用电高峰时严重缺电，而低谷时又有大量容量得不到充分利用，严重影响电网的经济性。蓄冰空调能利用夜间的廉价电力制冰，在白天将夜间所制的冰作为冷源释放冷。因此，建立含蓄冰空调的楼宇分布式电源系统，可以降低用电成本，具有重大实际意义。本文对广东某地区大型楼宇的楼宇能耗以及其冷电负荷进行了调研，根据其电负荷特征，将楼宇分为了负荷连续型楼宇和负荷间断型楼宇，又根据负荷的重要程度，将负荷间断型楼宇细分为有重要负荷和无重要负荷并分别对这三种楼宇的单位面积耗电、终端能耗以及各季节典型日的冷电负荷进行了分析。为实现楼宇分布式能源系统的经济运行，本文构建了含蓄冰空调的楼宇分布式能源系统双层优化模型。该模型下层为基于混合整数规划算法的优化配置模型，上层则粒子群算法寻找系统最优设备配置容量，以增量投资回收期最短为优化目标进行容量优化计算。上层将设备类型及设备容量优化结果传递给下层，下层通过日运行费用最小为目标进行优化，再目标值作为粒子群算法的适应度返回上层，层层进化后最终给出最优的投资回收期及设备容量和运行策略方案。运用上述模型，在当前市场的电价和天然气价的市场条件下，分别对三种楼宇的楼宇分布式能源系统进行优化，得到了各典型楼宇含蓄冰空调的楼宇分布式能源系统容量和运行方案。最后分别针对各典型楼宇，对比分析了其分布式能源系统优化配置方案与不接入含蓄冰空调的分布式能源系统的常规分供系统的经济性，并探讨了建筑面积、冷电比和重要负荷系数变化时对增量投资回收期和分布式能源系统的容量配置产生的影响。研究表明：含蓄冰空调的楼宇分布式能源系统经过合理的优化配置和调度可取得很好的经济效益，避开用电高峰，提高环保性。

关键词：蓄冰空调楼宇分布式能源系统双层优化

基于稀疏表示理论的特高压交流变压器声信号盲分离研究

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电网技术 2020年第8期44卷 3139-3148页

作者：周东旭王丰华党晓婧张欣刘顺桂上海交通大学电气工程系上海市闵行区200240 深圳供电局有限公司电力科学研究院广东省深圳市518000

运行中的变压器声信号由其机械结构振动经空气传播形成,易受周围环境影响,且所含干扰信号具有较大的不确定性,给基于声信号的变压器状态监测带来不利影响。为有效获取反映变压器运行状态的声信号,从特高压交流变压器声信号的声学特征出... 详细信息

运行中的变压器声信号由其机械结构振动经空气传播形成,易受周围环境影响,且所含干扰信号具有较大的不确定性,给基于声信号的变压器状态监测带来不利影响。为有效获取反映变压器运行状态的声信号,从特高压交流变压器声信号的声学特征出发,依据声信号的集合经验模态分解(ensembled empirical mode decomposition,EEMD)结果,提出了基于稀疏表示理论的特高压交流变压器声信号盲分离方法,即通过构建K-奇异值分解(K-singularvalue decomposition,K-SVD)字典和应用正交匹配追踪算法,得到了成分相对单一的特高压交流变压器声信号,有效抑制了特高压交流变压器声信号中的干扰成分。对某1000kV变电站主变声信号的计算结果表明:基于EEMD算法和稀疏表示理论能有效地对特高压交流变压器声信号中包含的环境噪声和人说话声等干扰成分进行盲分离,具有自适应性强、计算效率高和重构误差低的优点,可为基于声信号的特高压交流变压器状态监测提供重要数据支持。

关键词：特高压变压器 EEMD算法 K-SVD字典盲分离声信号稀疏表示理论

基于压缩观测与判别字典学习的干式变压器声纹识别

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中国电机工程学报 2020年第19期40卷 6380-6389页

作者：周东旭王丰华党晓婧张欣刘顺桂上海交通大学电气工程系上海市闵行区200240 深圳供电局有限公司电力科学研究院广东省深圳市518000

为准确识别变压器的工作状态,该文从运行中的变压器声音信号出发,提出一种基于压缩观测与判别字典学习的变压器声纹识别方法。首先采用稀疏随机矩阵对变压器声音信号进行压缩观测来获取观测信号,然后将变压器不同状态下的观测信号组成... 详细信息

为准确识别变压器的工作状态,该文从运行中的变压器声音信号出发,提出一种基于压缩观测与判别字典学习的变压器声纹识别方法。首先采用稀疏随机矩阵对变压器声音信号进行压缩观测来获取观测信号,然后将变压器不同状态下的观测信号组成样本集,经迭代算法训练获得子字典、公共字典和判别字典。同时,为提升判别字典的分类性能,引入了Fisher判别约束项和公共字典低秩约束项来优化判别字典学习的目标函数,并对目标函数中的惩罚系数进行了优选。最后,求解待识别样本在判别字典上的稀疏表示系数,根据其在子字典上的重构误差最小原则进行识别。对某10k V干式变压器正常与典型故障下声音信号的分析结果表明,压缩观测可将声音信号数据量减小至原来的10%,大幅提升了运算效率。所构建的字典学习目标函数能有效增强字典的判别性能,对变压器不同工作状态的总体识别准确率可达96%,从而为变压器的声纹识别提供了一种新的思路。

关键词：干式变压器声纹识别压缩感知字典学习稀疏表示

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基于深度学习的变电站设备自动识别方法

基于深度学习的变电站设备自动识别方法

2019中国自动化大会(CAC2019)

作者：鲜成张欣党晓婧深圳供电局有限公司

目前已有的基于机器视觉的变电站巡检系统自动化程度有限,巡检后获取的数据,如图像视频数据,仍然需要人为干预进行判断识别。一定程度上只能针对特定的任务,不同的任务,需要单独设计特定的解决方案,适应性和准确性较差。基于此,本文提... 详细信息

目前已有的基于机器视觉的变电站巡检系统自动化程度有限,巡检后获取的数据,如图像视频数据,仍然需要人为干预进行判断识别。一定程度上只能针对特定的任务,不同的任务,需要单独设计特定的解决方案,适应性和准确性较差。基于此,本文提出基于深度学习视觉的变电站设备自动识别方法,该方法以巡检机器人为主要巡检手段,以光学图像为主要数据源,以深度学习为数据分析和检测的主要策略。对变电站设备图像数据集中主要设备的圈选与标注,以此作为模型训练的数据集,通过卷积神经网络,构建变电站设备自动识别模型。实验证明,该方法可基本实现变电站设备的自动识别,识别正确率较高。证明了深度学习在变电站自动巡检的潜在作用,为下一步变电站设备的自动巡检奠定了基础。

关键词：深度学习卷积神经网络自动识别巡检机器人

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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基于云计算的全维度设备状态维护系统研究

电测与仪表 2020年第5期57卷 8-13页

作者：党晓婧邓世聪吕启深许德成刘伟斌深圳供电局有限公司广东深圳518000 深圳市康拓普信息技术有限公司广东深圳518034

随着电力大数据时代的到来,数据量的骤增使得维护决策者所面临的决策环境与决策问题变得愈发复杂。针对这一问题,在云计算技术和设备状态维护技术的基础上,对云平台下的设备状态维护系统进行研究,构建基于云计算的全维度设备状态维护系... 详细信息

随着电力大数据时代的到来,数据量的骤增使得维护决策者所面临的决策环境与决策问题变得愈发复杂。针对这一问题,在云计算技术和设备状态维护技术的基础上,对云平台下的设备状态维护系统进行研究,构建基于云计算的全维度设备状态维护系统整体框架,并建立系统维护模型,针对遗传算法在求解实际问题时,计算能力难以满足人们需要的不足,引入Map Reduce技术,结合遗传算法和Map Reduce技术进行并行设计,并通过对比实验分析系统性能,此研究工作为我国电力设备状态维护系统的发展提供了参考和借鉴。

关键词：云计算大数据设备状态 Map Reduce技术

基于加权损失函数的多尺度对抗网络图像语义分割算法

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计算机应用与软件 2020年第1期37卷 284-291页

作者：张宏钊吕启深党晓婧李炎裕代德宇深圳供电局有限公司广东深圳518000 深圳市康拓普信息技术有限公司广东深圳518034

针对现有的语义分割算法存在分割结果空间不一致的问题,提出一种基于加权损失函数的多尺度对抗网络语义分割算法。在DeepLab v3基本框架的基础上,引入Pix2pix网络作为生成对抗网络模型,实现多尺度对抗网络语义分割。同时,为增加模型的... 详细信息

针对现有的语义分割算法存在分割结果空间不一致的问题,提出一种基于加权损失函数的多尺度对抗网络语义分割算法。在DeepLab v3基本框架的基础上,引入Pix2pix网络作为生成对抗网络模型,实现多尺度对抗网络语义分割。同时,为增加模型的泛化能力与训练精度,提出将传统的多分类交叉熵损失函数与生成器输出的内容损失函数和鉴别器输出的对抗损失函数相结合,构建加权损失函数。大量定性定量实验结果表明,该算法能够识别并分割细小的物体,其语义分割性能超过现有的深度网络,在保证语义分割空间一致性的同时提高了分割效率。

关键词：语义分割生成对抗网络加权损失函数多尺度特征多孔空间金字塔池化

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变电站巡检机器人及配套控制系统的设计研究

电子设计工程 2020年第22期28卷 118-122页

作者：党晓婧刘顺桂中国南方电网有限公司深圳供电局有限公司广东深圳518000

针对目前变电站数量规模大而人工巡检方式效率较低的问题,文中设计了一套面向变电站的机器人巡检控制系统。该系统分为基于巡检机器人及充电室等的移动站系统和由交换机、导航定位规划系统及C++语言开发的基站系统,具有巡检任务管理、... 详细信息

针对目前变电站数量规模大而人工巡检方式效率较低的问题,文中设计了一套面向变电站的机器人巡检控制系统。该系统分为基于巡检机器人及充电室等的移动站系统和由交换机、导航定位规划系统及C++语言开发的基站系统,具有巡检任务管理、信息显示、图像监控、机器人控制、报警输出等功能。经过实现与测试结果表明,该系统能够有效控制机器人完成定点巡检、定时巡检、遥控巡检等任务,检测结果准确且效率较高,为变电站无人巡检提供了一套完整的技术解决方案。

关键词：变电站控制系统巡检机器人基站