摘要：为有效提高变电站接地网导体故障诊断的准确性,以某35 k V变电站为依托,基于量纲相似原理设计和定制了不规则形状的接地网模型,根据接地网模型的地表电位和地表磁感应强度的计算结果,通过模拟典型故障,对采用地表电位和磁感应强度诊断接地网典型故障的测试结果进行了对比,总结了接地网典型故障时地表电位和磁感应强度的变化规律,据此提出了基于灰色关联理论的接地网状态评价指标。结果表明,接地网导体节点处电位较高,网孔上方地表电位略低;导体上方磁感应强度较高,且激励电流注入点处的地表磁感应强度最大;所提出的接地网导体健全度评价指标可准确判断接地网故障类型和故障位置。

摘要：针对工作人员的监管问题设计并实现了一种基于Web GIS和LBS的移动设备定位跟踪系统。本人首先给出了该系统的总体设计结构,然后给出了系统主要功能模块的关键技术和相关代码。仿真实验表明系统可以完成工作人员的准确定位和实时跟踪。

摘要：基于VB和Speech SDK设计了一种课堂随机语音点名系统。该系统能够通过文本格式的学生名单建立点名列表,随机选择学生,并通过语音播报其学号和姓名。为防止在随机过程中出现重复点到的情况,采用双列表的方法将点中的学生暂时移出点名列表。利用在数字之间插入空格的方法,解决了语音播放学号时无法分别读出每个数字的问题。该语音点名系统目前已经在课堂上投入使用并取得了较好的反响。

摘要：紫外成像技术是检测高压设备放电的有效方法,但是现场应用时,常出现放电形成的紫外光斑不明显的情况,无法将其与噪声光斑区分开来。为解决该问题,文中提出一种图像重叠法应用于紫外图像分析,通过分析统计同一放电位置拍摄的多张紫外图像中各个点处出现的光斑次数,生成一个二维矩阵,其中每个点的值表示所有图片中与之对应的位置光斑出现的频率。由于放电区域内的点出现光斑的频率比其他区域大,因此二维矩阵中放电区域的点的数值也较大,选择合适的阈值即可分离出紫外图像中的放电区域。最后文中设计了均压环缺陷放电试验,得出放电区域面积与观测距离之间的变化关系,证明了改进后的图像处理方法可靠有效,可以较好地处理电晕放电形成的光斑不明显的紫外图像。

摘要：通过对消防机器人的功能和组成模块分析,确定消防机器人的结构形式。介绍了消防机器人的结构,并据此结构,对消防机器人的狭窄区域通过性能、稳定性和抗倾覆性能进行分析,所设计的机器人能够完成预定作业任务。最后,通过观察窗破拆、灭火操作和狭窄区域通过实验,进一步验证高压室消防机器人的性能,能够有效完成破拆和灭火作业。

摘要：凭借遥感卫星技术的商业化特点,其大规模应用于调查国土资源与环境监测。在地面应用系统中遥感卫星地面接收系统是关键内容,具体实现了接收和预处理遥感数据的操作。所以,设计遥感卫星地面接收处理系统体现出较强的现实意义。

摘要：针对传统变压器存在温度监控准确低,导致变压器在线监测系统异常诊断效果不佳的问题,提出结合变压器故障监测的基本需求,设计一个基于远程监测的变压器智能化温度监控装置。首先,对变压器运行状态监测系统进行整体结构设计;然后分别进行硬件选型分析;最后对软件部分中的故障诊断模块进行设计,即引入小波分解方法进行变压器特征量提取,并采用GRU神经网络搭建故障诊断模型进行温度监测。实验结果显示,本次设计的变压器在线监测与异常诊断系统达到了预期的效果,故障诊断的准确率较高,基本达到了98%,可实现变压器智能化远程监测和故障诊断,具备较高的实用价值。

摘要：电网综合能源服务中心机房监控系统主要整合应用了各项技术,在发展技术的过程中,科学应用的相关模块进一步全面发挥了监控系统的作用。结合综合能源服务中心机房监控系统,客观分析了系统设计的相关内容,并对其受到的干扰进行了简单分析,希望可以提高监控系统的综合应用效果。

摘要：针对SF6气体密度检测速度问题,设计了一款通过软件自动化校验的SF6气体密度控制器,并基于遗传算法优化的径向基神经网络,对压力传感器的温度补偿器进行优化。仿真实验证明,通过遗传算法优化的径向基神经网络,优化求解的速度大大提高,压力传感器经过温度补偿后仿真结果准确,精度较高。应用实验结果表明,设计的SF6气体密度控制器自动校验软件,检测结果准确,检测速度相较于传统人工检测方式,效率大大提高,值得在SF6气体密度检测中被应用推广。

摘要：针对传统SF6气体泄漏检测方法存在图像采集和泄漏识别精度低的问题,提出设计一种基于DCNN网络的SF6气体在线监测系统。首先,采用OV78和MSP430单片机进行泄漏气体图像采集;然后通过WIFI无线通信将采集数据输入至深度学习模块中进行GMM泄漏区域提取和多特征提取;最后采用DCNN神经网络进行SF6气体泄漏准确识别和分类。实验结果表明,相较于传统的Lenet-5、ZF-net和Alexnet经典网络,提出的DCNN方法无论在网络性能,还是在识别的准确率方面,均具备良好的表现,其识别准确率最高可达82%,识别性能均优于另外三种网络模型。实际应用表明,该方法具有良好的检测效果。由此说明本文构建的系统可用于电力中的SF6气体在线监测,保障电力的安全。