摘要：基于静态最大关联度准则的经典灰关联时滞分析方法对样本时序的依赖性较强,分析结论的代表性较差、甚至会出现自相矛盾的地方.为此,本文探讨了一种新的全局性动态时滞分析方法.首先,设计了新信息优先加权算子,将其引入广义灰色关联度模型,强调新信息在关联分析中的重要性.其次,针对经典的基于灰关联度的时滞分析方法的不足,提出动态灰关联度窗口的概念,对样本时序中所有潜在时滞取值展开系统化的分析.再者,定义了基于动态灰关联度窗口概念的时滞关联度矩阵以及相应的时滞灰关联度向量,设计出灰栈矩阵这一特殊灰关联数据存储结构,动态对比所有潜在时滞关系,找出代表性时滞值.最后,对宏观经济指标之间的时滞关系展开案例分析,并与经典灰关联时滞分析方法进行对比,结果表明本文设计的时滞分析方法具有更好的说服力.

摘要：电力设备的热效应是许多故障发生的前兆,因此对电力设备温度的监测至关重要.精确高效的温度监测可以起到预警作用,有助于保障电力设备的正常运行.目前,电力现场大规模使用的集成手持式红外热成像仪存在价格昂贵、难以针对不同电力场景进行应用层软件的深度功能定制等问题.本文介绍了一种基于红外热成像技术的电力设备发热缺陷排查智能装置的设计方法.装置硬件基于通用的安卓手机,并通过Type-C接口集成一个红外热成像探头.装置软件基于安卓软件通用开发方法,针对变电场景下电力设备的发热缺陷排查的需求,深度定制并开发了该场景下的相关应用层软件.结果显示该装置能够快速、准确地检测设备内部的发热缺陷,提高设备的安全性和稳定性.