信号检测

文中设计并制备了一种硅凹槽膜片型光纤法布里-珀罗(Fabry-Perot,F-P)超声传感器,用于电力设备局部放电检测。采用有限元软件优化设计传感膜片的凹槽参数,与传统圆形膜片相比,硅凹槽膜片的静态灵敏度提升4.09倍且谐振频率基本不变。通过耦合效率修正传统双光束干涉模型,研究F-P腔长对传感器干涉光谱对比度的影响,以提升传感器的声压灵敏度。利用微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)制备硅凹槽膜片,其凹槽直径为829.44 μm,厚度为2.09 μm,F-P腔长为163.600 μm。在谐振频率61.5 kHz处,传感器声压灵敏度可达357.78 mV/Pa,并结合气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)局部放电缺陷模型对传感器性能进行验证。实验结果表明,文中所制备的光纤F-P超声传感器具有声压灵敏度高、实时性好、超声信号检测能力强等优点。

研究高压开关设备机械状态的识别和故障诊断技术，对提高高压断路器的可靠性，建设坚强的智能电网，保障电力系统的安全可靠运行具有重要的现实意义和工程应用价值。 项目采用真型实验的研究思路，在仿真分析断路器正常情况、单一典型故障以及多个典型故障同时作用情况下操动过程的机械特性以及GS母线三相共箱结构下受力情况的基础上，构建220kV高压断路器机械故障真型模拟实验平台以及550kV单相与126kV三相共体的G1S机械振动实验平台，研制了基于多传感器的高压断路器振动信号检测系统，基于加速度传感器和上位机的GS机械振动检测系统和基于拾音器阵列的G1S声学信号检测诊断系统。在实验平台上模拟出高压开关设备长期运行过程中出现的各类典型机械故障及缺陷，获得高压开关设备多种工况下的高压断路器多位置振动信号特征、GS外壳振动信号特征以及GS声学信号特征，研究各类典型机械缺陷对上述信号特征的影响和规律，开展智能故障诊断与辨识技术研究。

根据中国南方电网有限责任公司《关于进- -步规范配网三遏开关并网接入要求的通知》的有关规定: (三遥开关)二次联调不合格的，不得安排启动或送电。而当前公用电房的信号覆盖情况不容乐观，以佛山局为例，总计15171个公用电房中，信号黑点就有3288个，即在配网自动化施工时调试失败的概率高达21.7%。 传统的解决方法是安装信号放大器，但其存在以下不足:信号质量不达标: -是信号抗干扰性差，二是信号传输距离短，三是信号绕射能力弱。其信号质量不能满足配网自动化调试的基本要求。干扰周边信号:经功率放大后，信号能量密度上升，对其他通信设备造成影响。安装耗时长:安装布线操作复杂、且没有相关工具用于信号检测，增大了信号检测的难度，因此平均安装时间需60~80min。如此漫长的耗时极有可能导致设备无法在送电前及时完成调试，造成因补调试而对线路进行重复停电。基于以上问题，项目小组研制了--种便携式配网自动化调试应急通信设备。该设备创造性地应用了基于低频传输的无线扩频技术，大大提高了信号通信距离和绕射能力，确保在信号屏蔽区内配网自动化施工时建立起有效通信，避免因设备调试失败而造成重复停电。

电力物联建设进程稳步推进，电网控制类业务、调控云信息采集类业务以及智能感知终端类业务呈现“大带宽、低时延、高可靠、广覆盖、大互联”特征，对电力通信传输网提出巨大的挑战。5G作为移动网络新技术，成为未来电力传输通信网的主要研究方向，针对5G网络中Massive MIMO空口技术，本文提 出基于深度神经网络的Massive MIMO检测算法PoNET，在时变信道中检测电力5G网络基站侧MIMO信号，实现 结果表明该算法与其他算法相比，在时变信道下误比特率更低，更加符合电力5G应用场景实际需求，为未来电力5G应用提供指导意义。

为实现电流/电压二次回路投运前的接线正确性检测，解决现有回路检测方法所遇到的1）步骤多、工作量大、难度大、效率低，2、重新压接回路时容易出错，3）作业人员配置多等困难和问题，本发明提供了一种基于互感器二次绕组的结构特性利用信号编译与信号检测技术，在不拆解回路的情况下从互感器二次侧注入信号实现计量回路核对的方法。该方法有别于传统方法和目前已知可以获取的核对回路方法。其新颖性和创造性为1、不拆接回路任意连接部分即可完成回路检测；2、信号在互感器二次端子处注入；3、由于注入信号已提前编译带有已知信息，故手持检测设备可以不需要和主机通讯即完成判断，有效可靠；4、在检测同时完成回路完整性检查；5、电流回路检测为非接触检测。