5、电力系统组件应力评估与容错控制策略

电力系统组件应力评估与容错控制策略

1 电力系统组件异常检测与应力评估

1.1 电力变压器正常行为模型与异常检测

在电力系统中,为了评估电力变压器的状态,开发了基于实时测量数据的正常行为模型。这些模型在拟合过程中未使用部分数据,通过观察发现,预测值与实际值非常接近,且在新的时间段内未检测到异常行为。

基于这些正常行为模型,开发了一个用于检测异常或早期故障模式的应用程序。具体操作步骤如下:
1. 构建正常行为模型。
2. 将连续监测得到的新信息输入到模型的相应输入端,以预测在这些工作条件下的预期输出。
3. 比较预测输出与实际测量值:
- 如果两者非常接近,则表明设备处于正常行为状态。
- 如果两者差异较大,则可能存在异常,需要进一步监测和调查。

该应用程序使用了 12 个正常行为模型来表征变压器热方面的重要变量,如热点温度、油温,以及气体浓度、湿度等。具体的异常判断规则如下:
| 情况 | 模型标记 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| 模型输出变量的实际值在模型的置信区间内 | 绿色 | 无异常 |
| 实际测量值超出正常行为模型的置信区间 | 黄色 | 异常症状存在,但证据不足 |
| 模型的几个样本连续标记为黄色 | 红色 | 确认存在异常行为 |

1.2 异常检测应用程序界面

该应用程序的主窗口分为三列:
- 左列:对应被监测的正常行为模型。
- 右列:显示模型的输出。
- 中间细列:根据上述规则为每个模型显示颜色标记(绿色、黄色或红色)。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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