一种基于改进蒙特卡洛法展开的变电站巡检路线优化研究

论文摘要

变电站巡检传统方法为人工巡检法,巡检耗时长且相对危险。国际成熟方法为采用机器人进行定时、定路巡检,该方法虽然解决了耗时长和相对危险的问题,但是机器人的无效运作也较为明显。研究就此问题展开分析,提出了改进型蒙特卡方法。该方法重点在原来的定位方法基础上为数据赋予通过综合分析得到的不同权重,通过权重计算出更精确的自定位最优估计,并给出的这个最优估计的置信度。由此进行智能决策,进行巡检线路调整和优化,从而解决了巡检机器人相对无效运作的问题。

论文目录

• 1 定位技术
• 2 蒙特卡洛粒子滤波定位
•   2.1 概念
•   2.2 实现步骤
• 3 改进型蒙特卡洛粒子滤波定位
•   3.1 改进思路
•   3.2 算法实现
•     步骤1:生成粒子
•     步骤2:利用系统模型预测状态
•     步骤3:更新粒子权值
•     步骤4:重采样
•     步骤5:计算状态变量估计值
• 4 效果
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴玉柱,王亮,田恩勇,胡星

关键词: 变电站机器人,蒙特卡洛,变电站,优化,巡检

来源: 电子设计工程 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 贵州电网有限责任公司贵阳供电局

分类号: TM63;TP242

DOI: 10.14022/j.cnki.dzsjgc.2019.12.018

页码: 89-93+98

总页数: 6

文件大小: 1502K

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