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电厂电力电缆双端故障定位算法发表时间：2018-08-21T13:52:12.767Z 来源：《电力设备》2018年第15期作者：李本瀚[导读] 摘要：快速准确定位电厂中地下电力电缆故障位置，对电厂的安全稳定运行具有重要意义。
（神华国华三河发电有限责任公司河北省廊坊市 065201）摘要：快速准确定位电厂中地下电力电缆故障位置，对电厂的安全稳定运行具有重要意义。
本文提出一种电厂电力电缆双端故障定位新方法，通过提取故障行波后进行经验模态分解分解，识别故障行波的高频分量，然后通过Teager能量算子计算高频分量，即一阶本征模态函数的瞬时能量峰值，最后通过双端定位法根据信号中最大峰值点确定电缆的故障位置。
仿真结果表明，本文所提方法能够快速、准确定位故障点，具有一定的实际工程应用价值。
关键词：电厂；电力电缆；故障定位；经验模态分解；Teager能量算子0引言火力发电厂的建设离不开电缆，地下电缆以及电缆走廊被广泛应用于发电厂的各大系统[1]。
电力电缆作为厂用电的重要设备之一具有重要意义，电缆可能因运输条件等问题造成永久性损伤，并随时间推移严重情况下可能引发火灾，严重威胁厂用电安全[2]。
因此，快速、准确定位电厂地下电缆故障位置，对电厂以及电力系统的安全稳定运行具有重要意义。
电力电缆故障定位方法繁多，其中双端测量法和行波法在实际中应用较多[3]。
测量的同步性是双端法的前提，但设备价格昂贵并且操作性较高，具有一定局限性[4-5]。
行波法前提是准确检测到初始故障行波波头到达检测点的时间[6]，常用方法如小波变换法等[7-8]。
但小波变换法自适应性较差[9]。
随着经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法的提出，因其满足自适应数据处理的优点得到了广泛应用，该方法根据输入信号的自身特点将其分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)之和，高频分量主要包含在首先分离出的IMF中。
电池容量增量曲线特征提取概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文旨在对电池容量增量曲线特征提取进行概述说明和解释。
随着科技的不断发展和人们对电动设备的需求增加，电池容量的准确评估变得越来越重要。
而电池容量增量曲线特征提取则是一种用于分析和评估电池容量的方法。
通过对电池从充满到放空过程中产生的容量变化数据进行处理和分析，我们可以提取出一些关键的特征，这些特征可以用于预测电池寿命、监测电池健康状态等应用。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行论述。
首先，在第2部分中，我们将介绍电池容量增量曲线特征提取的基本概念和原理，并简要介绍两种常见的提取方法。
接下来，在第3部分中，我们将详细介绍第二种提取方法，并重点介绍其中的三个要点。
然后，在第4部分中，我们将进一步探讨另一种提取方法，并详细讨论其三个要点。
最后，在第5部分中，我们将总结文章主要内容和发现，并展望该研究结果的意义和应用前景。
1.3 目的本文的目的是介绍电池容量增量曲线特征提取这一研究领域，并对两种常见的提取方法进行说明。
通过阐述其原理、方法和要点，希望读者能够了解该领域的基本概念和基础知识，同时也能够对电池容量增量曲线特征提取在预测电池寿命、监测电池健康状态等领域中的应用前景有一个初步的认识。
本文不仅面向科研人员和工程师，也适用于对此感兴趣或需要应用该技术的读者。
2. 正文:2.1 电池容量增量曲线特征提取介绍在电动车、便携设备和储能系统等领域中，电池的容量是一个重要的性能指标。
为了评估电池的容量变化情况，常常需要使用增量曲线来表示其充放电过程中的容量变化情况。
然而，原始的增量曲线数据可能非常庞大，难以直观地分析。
因此，对于电池容量增量曲线的特征提取成为了一个关键问题。
2.2 提取方法一第一种提取方法是通过计算某个时间段内容量增加或减少的平均值来描述该时间段内的电池容量变化趋势。
这种方法适用于简单场景下对整体趋势进行大致分析。
2.3 提取方法二第二种提取方法是通过拟合增量曲线得到数学模型，并提取出模型参数作为特征。
基于知识图谱的钢厂设备故障智能诊断技术研究与应用袁野①１ 刘佳伟１ 赵惠浞２ 左志平２ 葛超②１ 朱晋锐１（１；鞍钢集团自动化有限公司设备运营产品部 辽宁鞍山１１４０００；２；鞍钢股份有限公司设备工程部 辽宁鞍山１１４０００）摘 要 随着科学技术的不断进步和应用，知识图谱已成为钢铁行业设备管理的重要工具。
钢铁行业作为一个基础性行业，设备管理对于生产效率、质量控制和成本管理等方面至关重要。
传统的设备管理方法往往面临着信息分散、数据孤岛、决策困难等问题，而知识图谱技术的应用可以有效地解决这些挑战，并提供更高效、智能的设备管理解决方案。
通过将状态监测与预测、故障诊断与维修决策、以及知识共享与协作等方面的知识进行结构化表示和链接，知识图谱技术可以提供更高效、智能的设备管理解决方案，提升钢铁企业的生产效率、质量控制和成本管理水平，增强竞争力和可持续发展能力。
关键词 知识图谱 设备管理 智能运维 状态监测 故障诊断中图法分类号 ＴＧ１５５．４ 文献标识码 ＡＤｏｉ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１－１２６９ ２０２３ Ｚ２ ００５１ 前言设备是钢铁企业最核心的资产，是钢铁企业生产运营的主要依托。
保持设备的高度可靠性和可用性对于提升钢厂业绩至关重要。
钢厂设备运维部门的一个工作重心就是对设备开展维护检修，通过纠正性维修和预防性维修等活动保证设备处于正常运作的状态。
现场设备检修时，往往需要了解设备各个维度的信息，例如该设备上一次检修的时间、故障原因及处置措施、设备问题的专题分析报告、设备实时参数的趋势曲线、与该设备有过相同缺陷或者被同时处置过的设备状态等，这些信息需要快捷、准确地提供给检修人员和管理人员［１］。
钢铁行业设备智能运维管理知识图谱的应用主要体现在以下几个方面：设备状态监测与预测：知识图谱可以整合设备传感器数据、操作记录、维修历史等信息，形成设备状态监测与预测模型。
通过分析设备数据和历史故障，可以实时监测设备状态，预测潜在故障和问题，并及时采取相应的维修和保养措施，避免设备故障对生产造成的影响。
Matlab中的插值和平滑方法1. 引言在数值分析和数据处理中，插值和平滑是常用的技术手段，可以用于填补数据的空缺以及降低数据中的噪声。
Matlab作为一种强大的数值计算和数据处理软件，提供了丰富的插值和平滑方法，本文将介绍其中的一些常用方法及其应用。
2. 插值方法2.1 线性插值线性插值是最简单的一种插值方法，它假设待插值函数在相邻数据点之间是线性变化的。
Matlab中提供了interp1函数实现线性插值，可以通过设定插值点的横坐标向量和已知数据点的横坐标向量，以及对应的纵坐标向量，得到插值结果。
2.2 分段插值分段插值是一种更精确的插值方法，它假设待插值函数在相邻数据点之间是分段线性变化的。
Matlab中的interp1函数也可以实现分段插值，通过指定'linear'插值方法和 'pchip'插值方法，可以得到不同的插值结果，前者得到的结果比较平滑，而后者更接近原始数据的形状。
2.3 样条插值样条插值是一种更高阶的插值方法，它假设待插值函数在相邻数据点之间是多项式变化的。
Matlab中的spline函数可以实现三次样条插值，它通过计算每个数据点处的二阶导数，得到一个以每个数据点为节点的三次多项式函数。
样条插值可以更加精确地还原数据，但也容易受到离群点的干扰。
3. 平滑方法3.1 移动平均移动平均是一种常用的平滑方法，它通过计算数据点周围一定范围内的平均值，得到平滑后的结果。
Matlab中的smoothdata函数提供了不同的平滑方法，包括简单移动平均、指数移动平均和加权移动平均等，可以根据具体需求选择适当的方法。
3.2 Savitzky-Golay滤波Savitzky-Golay滤波是一种基于最小二乘法的平滑方法，它通过拟合多项式曲线来实现数据的平滑。
Matlab中的sgolay函数可以实现Savitzky-Golay滤波，通过指定不同的拟合阶数和窗口大小，可以得到不同程度的平滑结果。
matlab 数据插值与拉伸-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在现实生活和科学研究中，我们经常会遇到数据缺失或者数据不连续的情况。
为了处理这些问题，并且能够更好地利用已有的数据，我们常常需要进行数据插值和数据拉伸。
数据插值是一种通过已有数据的值来估计未知数据的值的方法。
它的主要目的是根据已知数据的特征和规律，推断出未知数据的近似值。
数据插值在许多领域都有广泛的应用，比如地理学、气象学、物理学等。
通过插值，我们可以填补数据中的空缺，并且能够更好地分析并预测数据的趋势和变化。
数据拉伸是一种改变数据范围和分布的方法。
它可以将原始数据进行扩展或者收缩，使得数据在给定范围内更加合理和有效。
数据拉伸常常用于信号处理、图像处理和数据压缩等领域。
通过拉伸，我们可以调整数据的精度和尺度，以满足特定的需求和要求。
本文将重点介绍与数据插值和数据拉伸相关的方法和技术，以及它们在MATLAB中的应用。
首先，我们将详细讨论不同的数据插值方法，包括线性插值、多项式插值和样条插值等。
然后，我们将介绍数据拉伸的原理和常见的拉伸应用，例如动态范围压缩和直方图均衡化等。
通过本文的阅读，读者将了解到数据插值和数据拉伸的重要性和意义，并且能够掌握MATLAB中相关函数和工具的使用。
这将有助于读者在实际问题中应用这些方法，提高数据处理和分析的效率和准确性。
1.2 文章结构文章结构：本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。
1. 引言部分概述了本文的主要内容和目的。
首先，介绍了数据插值和数据拉伸的概念和重要性。
随着计算机技术的飞速发展和数据应用的广泛应用，数据插值和数据拉伸在科学研究、工程应用和数据处理中扮演着重要的角色。
其次，概括了本文的结构，即引言、正文和结论三个部分。
2. 正文部分详细介绍了数据插值和数据拉伸的相关内容。
其中，数据插值部分包括两个小节，分别介绍了插值方法1和插值方法2。
在插值方法1中，探讨了某种插值算法的原理和应用场景。
２０２４年３月第３９卷第２期西安石油大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ’ａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｍａｒ．２０２４Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．２收稿日期：２０２３ ０６ ０３基金项目：国家自然科学基金面上项目“基于频变信息的流体识别及流体可动性预测”（４１７７４１４２）；四川省重点研发项目“工业互联网安全与智能管理平台关键技术研究与应用”（２０２３ＹＦＧ０１１２）；四川省自然科学基金资助项目“基于超分辨感知方法的密集神经图像分割”（２０２２ＮＳＦＳＣ０９６４）第一作者：曹凯奇（１９９８ ），男，硕士，研究方向：遥感图像标注。
Ｅ ｍａｉｌ：８１９０８８３３８＠ｑｑ．ｃｏｍ通讯作者：文武（１９７９ ），男，博士，研究方向：人工智能在地球科学的应用、高性能计算。
Ｅ ｍａｉｌ：ｗｅｎｗｕ＠ｃｕｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ ０６４Ｘ．２０２４．０２．０１６中图分类号：ＴＥ１９文章编号：１６７３ ０６４Ｘ（２０２４）０２ ０１２８ １５文献标识码：Ａ基于改进ＤｅｅｐＬａｂＶ３＋的引导式道路提取方法及在震源点位优化中的应用曹凯奇１，张凌浩２，徐虹１，吴蔚３，文武１，周航１（１．成都信息工程大学计算机学院，四川成都６１０２２５；２．国网四川省电力公司电力科学研究院，四川成都６１００９４；３．中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司采集技术中心，河北涿州０７２７５０）摘要：为解决自动识别方法在道路提取时存在漏提、错提现象，提出一种引导式道路提取方法提高修正效率。
在ＤｅｅｐＬａｂＶ３＋原有输入通道（３通道）的基础上添加额外输入通道（第４通道），将道路的４个极点转化为二维高斯热图后作为额外通道输入网络，网络以极点作为引导信号，使网络适用于引导式道路提取任务；设计并行多分支模块，提取上下文信息，增强网络特征提取能力；融合类均衡二值交叉熵和骰子系数组成新的复合损失函数进行训练缓解正负样本不均衡问题。
基于深度迁移学习网络的水电机组故障诊断方法1. 内容简述通过收集水电机组运行过程中的各种数据（如振动信号、温度、压力等），建立完备的数据集。
这些数据包含正常运行状态下的数据以及不同故障类型下的数据。
采用深度学习技术构建深度神经网络模型，该模型能够自动提取数据的特征，并通过逐层学习的方式，从原始数据中学习到抽象、深层次的特征表示。
在此过程中，模型的参数和结构经过优化，以提高其诊断性能和泛化能力。
引入迁移学习的概念，迁移学习是指将在一个任务上学到的知识迁移应用到另一个任务上。
我们可以将在一般数据集上训练好的深度神经网络模型作为预训练模型，然后利用水电机组的具体数据集进行微调。
可以利用预训练模型的已有知识，加速模型的训练过程，并提高诊断的准确性。
利用训练好的深度迁移学习网络进行故障诊断，通过输入新的数据样本，模型可以自动判断其所属的故障类型。
还可以结合其他诊断手段（如专家系统、信号分析等），进行综合诊断，提高诊断的可靠性。
这种方法结合了深度学习和迁移学习的优势，可以实现对水电机组故障的高效、准确诊断，为水电机组的运行维护和故障处理提供有力支持。
1.1 背景与意义随着水电机组的日益普及和复杂化，其故障诊断显得尤为重要。
传统的故障诊断方法往往依赖于专家知识和经验，缺乏自动化和智能化程度，难以满足现代电力系统对高效、准确故障诊断的需求。
基于深度迁移学习网络的水电机组故障诊断方法应运而生，为解决这一问题提供了新的思路。
深度迁移学习网络具有强大的学习和表示能力，能够从大量数据中自动提取有用的特征，并将这些特征应用于新的任务中。
将这种网络应用于水电机组故障诊断，可以帮助我们更好地理解和利用水电机组运行过程中产生的各种数据，如振动信号、温度信号、功率信号等，从而提高故障诊断的准确性和效率。
基于深度迁移学习网络的水电机组故障诊断方法还可以实现远程监控和预警功能，进一步提高电力系统的安全性和稳定性。
这种方法对于提升水电机组故障诊断的准确性和智能化水平具有重要意义。
MATLAB信号处理中常见问题与解决方法信号处理是一门研究如何采集、分析和处理信号的技术。
在MATLAB这个广泛应用的数学软件中，信号处理也是一个非常重要的领域。
在使用MATLAB进行信号处理时，有一些常见的问题和解决方法可能会帮助你更高效地处理信号数据。
本篇文章将探讨一些常见问题，并提供相应的解决方法。
一. 数据预处理在进行信号处理之前，数据的预处理非常重要。
一个常见的问题是如何去除噪声。
在MATLAB中，可以使用滤波器来消除信号中的噪声。
滤波器的选择取决于噪声的类型。
如果噪声是高频噪声，可以使用低通滤波器进行滤波。
如果噪声是低频噪声，可以使用高通滤波器进行滤波。
除了使用标准的滤波器，MATLAB还提供了许多专门用于信号处理的工具箱，如Signal Processing Toolbox，可以方便地进行滤波处理。
二. 频谱分析频谱分析在信号处理中起着至关重要的作用。
频谱分析可以帮助我们了解信号的频率特性和频谱分布。
MATLAB提供了多种频谱分析的函数和工具箱，如FFT、Welch方法等。
使用这些函数，可以将信号转换为频域信号，并进行频谱分析。
有时候，频谱分析可能会面临如何选择合适的窗函数和窗长的问题。
在MATLAB中，可以使用窗函数对信号进行加窗，选择合适的窗函数和窗长可以提高频谱分析的精度。
三. 时频分析时频分析是一种将信号的时间和频率特性结合起来分析的方法。
它可以帮助我们了解信号的瞬态特性和频率特性的动态变化。
MATLAB中有一种常用的时频分析方法叫做时频分析，可以通过时频分析将信号转换为时间频率分布图。
在MATLAB中，可以使用Wigner-Ville分布或是其他时频分析方法来实现时频分析。
时频分析的选择取决于所研究的信号类型和特点。
四. 信号重构信号重构是指根据已有的信号数据，重建出原始信号。
在信号处理中，有时候需要对信号进行重构，以便进一步分析或提取有用信息。
在MATLAB中，可以使用插值方法对信号进行重构。
