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电子器件
东南大学
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东南大学

孙立涛

双月刊

1005-9490

dzcg-bjb@seu.edu.cn

025-83794925

210096

南京市四牌楼2号东南大学

电子器件/Journal Chinese Journal of Electron DevicesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要向国内外介绍有关电子学科领域的新理论、新思想、新技术和具有国内外先进水平的最新研究成果和技术进展。本刊发扬学术民主，坚持双百方针，为促进国内外学术交流、促进电子科学技术快速发展和国民经济建设服务。 本刊主要刊登真空电子学、微波电子学、光电子学、薄膜电子学、电子显示技术、激光与红外技术、半导体物理与器件、集成电路与微电子技术、光纤技术、真空物理与技术、表面分析技术、传感技术、电子材料与元器件、电光源与照明技术、电子技术应用，并涉及电子科学领域里的最新研究动态。
正式出版
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    基于结构优化卷积深度网络的变压器溶解气体分析

    吴明孝杨威孙武魁白银浩...
    788-795页
    查看更多>>摘要：针对变压器故障诊断准确率低下的问题,提出一种结构优化卷积长短期记忆网络的变压器故障诊断模型.采用卷积神经网络提取隐含数据的空间特征,再由长短期记忆神经网络提取隐含数据的时间特征,在训练CNN的超参数时,网络的结构参数由GA更新计算,这能够有效地防止训练模型出现过拟合现象,同时也解决了训练过程陷入局部最优的问题.并基于油中溶解气体分析(DGA)技术,对变压器故障数据进行预处理,使其能作为训练模型的输入,Softmax函数被用作整个网络的输出层,以确定故障的类型.同时采用ROC和PRC作为模型训练性能的评价标准,结果表明,所提出的模型诊断准确率高于CNN、LSTM、CNN-LSTM、GAC-NN故障诊断模型准确率,验证了所提方法能够有效地提升变压器故障诊断性能.

    变压器油中溶解气体遗传算法CNN-LSTM性能评估

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    基于异构数据的变压器远程状态孪生与寿命评估技术

    范桂有濮卫兴田存建郑穗生...
    796-803页
    查看更多>>摘要：目前以机器人巡视为主的远程运维方式,难以构建全面的数字孪生运维体系,而以电力变压器为代表的变电站一次设备,是集合电气与多种物理特性的状态集合,其远程精准运维与状态分析,必然建立在海量异构数据基础之上.以变压器为例,研究变压器数字孪生模型构建方法和数字孪生数据层技术,建立传感器数据下的数字孪生变压器模型,从物理模型类、基于参数类和基于认识模型类三个方面探索多源异构数据融合方法.依照所构建的寿命模型,在 2 年的运行阶段中,由于温度导致的变压器老化效应,不断在工作状态中进行累积,最终其热寿命损失累计超过了 360 h,与实际情况相符合.

    远程运维异构数据数据融合变压器老化

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    应用RBF模型的高压熔断器缺相运行状态多点监测

    常波杨鑫郑建朋
    804-808页
    查看更多>>摘要：以保障电力系统正常运行为目的,提出应用RBF模型的高压熔断器缺相运行状态多点监测方法.该方法通过设计由光电传感器、双电源供电装置、微功耗RF通信模块组成的高压熔断器监测装置,将若干个高压熔断器监测装置安装到配电线路上,其核心控制器通过多点同步触发方式,采集配电线路上高压熔断器二次侧电压后,使用该装置内的微功耗RF通信装置将其传输到用户PC端,用户PC端将高压熔断器二次侧电压作为输入,使用RBF神经网络预测模型输出高压熔断器缺相运行状态多点监测结果.实验结果表明:所提方法可精准地采集高压熔断器二次侧电压,并可有效监测高压熔断器缺相运行状态,具备较好的应用效果.

    微功耗RF通信高压熔断器缺相运行状态多点监测RBF神经网络

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    基于混沌性分析和长短期记忆神经网络的光伏功率预测方法

    韩光吴向明李晓军李安燚...
    809-813页
    查看更多>>摘要：为了提高复杂环境下光伏功率数据的预测精度,针对光伏功率序列中存在的随机性和不确定性问题,提出了基于混沌性分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的预测方法.混沌性分析方法包括集合经验模态分解(EEMD)和相空间重构,EEMD用于分解光伏功率序列,降低原始序列的复杂程度,相空间重构将原一维序列重构为高维状态空间下的序列,有利于提升预测精度.LSTM具有较为复杂的机制,更适合用于预测不确定性的时间序列.另外将光伏功率分为平稳型和非平稳型数据,并对这两类数据分别建立预测模型进行预测.实验结果表明,所提方法对比单一类型的预测模型和其他组合模型,都有不同程度的优势.

    光伏功率混沌性分析LSTMEEMD相空间重构

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    基于微型激光雷达的无人机智能化电力线路巡检技术研究

    张欣陈玉权王海楠孟悦...
    814-819页
    查看更多>>摘要：介绍了一种利用激光探测和测距(LiDAR)进行实时电力线检测的算法,并且对微型激光雷达无人机进行电力线路巡检抽象建模.通过使用平面分析法对巡检现场进行距离的比较来分割点云,并提取一组电力线候选点,这些点被拟合到线段上,线段根据它们的共线性质进一步分组比较.该方法可利用图像的共线特性完成特征检验,并在光线条件差以及线路背景复杂的环境下仍可获得较为可靠的巡检结果.案例中电力线路垂直平均误差最大为 0.49 m,其他所有直线的估计平均误差都小于 0.07 m,水平拟合时,所有平均误差都在 0.14 m以内.验证了所提出基于微型激光雷达的无人机技术进行电力线路智能化巡检方法的有效性与可行性.

    激光雷达无人机电力巡检智能检测

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    基于主成分分析的输电杆塔多维度故障风险模型

    李牧轩万康丘文彪邓志勇...
    820-825页
    查看更多>>摘要：针对载冰、强风、降雨等多种影响因素同时对输电线路杆塔造成冲击而缺乏综合故障风险评估模型,对此,以南方电网中载冰、强风、降雨为影响因素,基于主成分分析法,提出了输电线路杆塔多维度综合故障风险评估模型.首先,根据载冰速度特点,设计了载冰对输电杆塔的故障风险模型;其次,基于风载荷模型,提出了强风对输电杆塔的故障风险模型;第三,结合降雨的气象特征,给出了降雨对输电杆塔的故障风险模型;第四,在此基础上,提出了基于主成分分析法的输电杆塔多维度综合风险建模方法;最后,以某实际输电杆塔为例,验证了所提方法的有效性.

    主成分分析输电杆塔多维度风险

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    智能配电系统的通信网络建模与性能分析

    徐启源林心昊喻磊王益军...
    826-831页
    查看更多>>摘要：由于我国的综合能源系统(IES)迅速发展,智能配电系统(SPDS)中集成了越来越多的先进设备和组件,伴随而来的是多样化的信息交互、海量的复杂数据、先进的智能设备使用所带来的技术挑战,因而如何可以在有限的通信网络资源内满足各种应用需求成为一个关键的问题.首先分析了在智能配电系统中的各类应用对于系统通信网络的性能要求,然后介绍了一种基于物联网技术的通信网络架构,并描述了其在智能配电系统中的应用和服务质量QoS要求.进一步地,基于排队论的带宽模型提出了一种考虑QoS的数据采集应用的预测带宽方法.最后,考虑三种典型智能配电站应用场景对网络性能进行分析,通过OPNET仿真,证明所提方法具有合理性与有效性.

    通信网络建模物联网网关智能配电系统

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    采用下垂控制并网的光伏微电网优化潮流分析

    李俊左宝峰程林谭洪涛...
    832-841页
    查看更多>>摘要：为了控制当前的环境污染问题并解决能源短缺问题,微电网作为新型电力网络逐渐进入人们的视野,为我国能源问题带来了新机遇.相比于传统电网,微电网中存在大量采用下垂控制的电压型电源,其无法等值成传统潮流计算中的节点类型,因此传统电网的潮流计算方法已经不再适用于微电网.从微电网的整体控制策略入手,考虑了孤岛微电网实际存在的不同分布式电源的控制方式.建立了微电网中分布式电源模型与负荷模型.对传统电网潮流计算中应用的牛顿-拉夫逊法进行改进,得到适用于孤岛微电网的潮流计算方法.所提方法的特点是采用全节点雅可比矩阵,所有节点都参与系统的状态变化的修正,不再设置平衡节点,同时将系统频率也纳入了状态变量中.最后对改进的潮流算法进行了验证.

    微电网光伏发电分布式电源潮流计算下垂控制改进牛顿-拉夫逊法

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    基于变电站智慧操作系统的二次安全措施防误技术研究

    沈祥王洪海钱永明王雷...
    842-848页
    查看更多>>摘要：智能变电站二次系统用网络通信取代了传统变电站的有线通信,极大地提高了变电站的信息共享,但也带来二次安全措施的运行复杂、可靠性难以保证的问题.通过智能变电站二次安全措施的概念和基本原理,分析二次安全措施可靠性低的原因.根据实际工作经验,给出了预先检查、在线错误预防和二次安全措施自动生成三种解决方法.结合工程应用的难点,给出了二次安全措施的未来发展方向.

    变电站智慧操作监护二次安全措施防误操作

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    基于CEEMDAN-SE-VMD和CNN-BIGRU的短期负荷预测

    张超张菁李洋帆
    849-857页
    查看更多>>摘要：针对电力负荷预测的精度较低问题,提出一种基于CEEMDAN-SE-VMD和CNN-BIGRU组合模型的负荷预测方法.首先该模型采用自适应噪声的完全经验模态分解(CEEMDAN)处理成分复杂的原始负荷数据,经过分解后得到若干个包含不同频率成分的本征模函数(IMF).再利用样本熵(SE)对分解后不同频率的本征模函数进行熵值聚类重组.然后,利用变分模态分解(VMD)对重组后的高频序列进行二次分解,将二次分解后得到的子序列和样本熵重组的低频序列和趋势序列数据输入卷积神经网络(CNN)网络,利用其来提取反映负荷序列复杂相关的高位特征向量.最后,再输入到双向门控循环单元(BIGRU)网络中进行预测,得到各子序列的预测结果,叠加得到最终的负荷序列预测结果.通过横向和纵向实验结果对比,证明所提出的模型能够较好地提升电力负荷预测精度.

    CEEMDAN二次分解样本熵卷积神经网络双向门控循环单元

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