基于符号动力学和LS-SVM的变压器维护优化方法

    公开(公告)号:CN104077231B

    公开(公告)日:2017-02-08

    申请号:CN201410339317.8

    申请日:2014-07-16

    Abstract: 本发明涉及基于符号动力学和LS-SVM的变压器维护优化方法。项目基于符号动力学方法,将基础数据抽象分割得到变压器缺陷分布变化、故障分布变化、环境变化、负荷变化、以及维护计划变化五个变化量进行符号描述。并结合历年缺陷数据及维护方案对缺陷的影响,采用LS-SVM算法计算维护方案调整前后的效益增益及停电损失,得到最优的运维方案。本发明的优点有:1、利用符号动力学描述变压器风险中不同类型、时变、相互关系复杂的因素;2、提高LS-SVM学习能力、拟合效果;3、利用LS-SVM进行建模分析和预测,得到变压器风险变化规律,解决现有维护优化方法存在预测效率较低、在小样本下效果不理想,容易陷入局部极值等问题。

    架空线路异物消除方法

    公开(公告)号:CN105322464A

    公开(公告)日:2016-02-10

    申请号:CN201510843318.0

    申请日:2015-11-28

    Abstract: 本发明涉及输电线路技术领域,具体涉及一种架空线路异物消除方法,包括如下步骤:由无人机采集架空线路的图像,并在图像上设置经纬度信息;对采集到的架空线路的图像进行分析得到图像阈值,根据图像上的经纬度信息找到预设的该经纬度下正常情况架空线路的图像信息,若超出预设的健康阈值,则控制无人机进行异物消除;若在预设的健康阀值范围内,则继续进行图像分析。本发明针对架空线路上的风筝、包装袋等异物,利用无人机带电进入电场、带电消除的方法,提高了效率和安全性,降低了劳动强度。

Patent Agency Ranking