基于改进PSO-SVM的电能计量装置异常状态识别研究

电能计量装置出现异常状态后最终表现上传的数据异常,利用计量系统自动化数据进行分析,尽早识别装置异常有利于供电企业进行装置检修,提升运维能力。针对异常数据,人工使用判断规则对其进行诊断需要大量时间,计量装置出现问题后不能及时发现的问题,对已标记的异常数据进行研究,使用PSO-SVM模型对计量数据进行分析,判别装置状态异常。首先,针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,将粒子移动的权重更新方式结合当前粒子的迭代次数和适应度值进行动态改变;其次,引入偏二叉树结构的支持向量机分类模型,并且树中每层的分类器使用改进后的粒子群算法寻找分类最佳超参数,增加分类准确率;最后,使用电能计量装置对改进的PSO-SVM模型进行验证,结果表明该方法能够较好地识别出异常数据。     

基于用电信息采集系统的电能计量装置异常智能分析方法研究

用户电能计量装置运行情况的诊断分析需依赖现场校验来实现,工作繁琐且时效性差。用户用电信息采集系统建立之后,即可通过远程采集用电信息来分析用户电能计量装置运行情况,但是庞大的采集数据仅靠人工分析和筛查异常信息所花时间较长,而且人工分析中常常会有疏漏,同时一些数据分析工具难以满足要求。本文提出了规律性非连续算法和分类连续差值算法,可有效锁定电能计量装置运行异常及疑似用电异常用户。经过实践表明,该方法高效可靠,运行简单,可准确识别电能计量装置运行异常,为电能计量装置异常排查提供技术保障。     

基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别

新型电力系统中电能质量扰动问题愈加复杂和严重,多种电能质量扰动同时出现,导致传统算法识别准确率降低。 提出一种基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别算法。采用马尔可夫变迁场将电能质量扰动信号可视化映射为二维特征图像;通过EfficientNet卷积神经网络处理图像数据,实现扰动信号的特征提取;利用神经架构搜索自动调节卷积神经网络超参数进行网络训练,建立电能质量扰动分类识别模型。仿真结果表明,所提方法能够准确高效地提取扰动信号特征,对复合电能质量扰动分类效果好且抗噪声能力强。     

基于改进PSO-SVM算法的电能质量扰动分类

对电能质量进行监测是用电信息采集系统的重要任务之一。针对电能质量扰动的识别和分类问题,提出一种基于小波支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。对正常电压信号和6种电能质量扰动信号波形进行仿真,首先对各种扰动信号进行小波分解,提取各层小波重构系数的能量熵作为特征向量;然后改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法对SVM核函数参数进行优化;最后,利用优化参数的SVM对扰动测试集进行分类识别。仿真结果表明,与BP神经网络分类方法相比,该方法对扰动识别和分类的准确率达到97.28%,且训练时间和测试时间都有所减小。     

基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别

针对目前污染企业环保工况异常监测实施困难、识别误差大、结果易被篡改等问题,提出了一种基于电能质量监测数据的环保异常工况识别方法。区别于对每个设备安装分表进行用电监测的现有方案,使用企业设备公共用电入口处非侵入式负荷监测所得的多维电能质量数据进行工况分类模型训练,实现异常工况识别。首先,对表征生产情况的特征数据进行时序变点检测与聚类计算,实现企业生产工况的划分;然后,结合环保设备运行情况得到用于分类的环保工况类别;进而,采用Stacking集成学习模型对环保相关的工况场景进行分类学习;最后,利用所训练的分类模型识别出企业存在的环保异常工况。利用仿真测试数据与实际企业数据验证了所提方法的有效性。     

基于S变换的电能质量扰动异常数据识别

提出一种新的电能质量异常数据剔除方法,用于电能质量在线监测及测试波形数据中的异常数据发现。根据实际可能出现的异常类型,建立异常波形库,对异常波形进行S变换,形成异常波形模板库。在进行异常数据识别的过程为对待测波形进行S变换后和异常波形模板库进行对比,对于和异常库中信号相近的扰动波形,认为是异常数据,从而完成电能质量扰动波形数据的异常剔除工作。所述方法已经用在了实际电能质量监测系统中,实践证明了方法的有效性。     

基于HHT的电能质量扰动定位与分类

针对电能质量扰动定位和识别分类的需求,提出了一种基于HHT的电能质量扰动定位与分类的新方法。采用HHT算法对电能质量扰动信号进行变换,获得瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱,并利用Hilbert谱对扰动信号进行定位。从瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱中提取特征量,为决策分类树提供判断依据以便进行分类识别。仿真实验结果表明,采用HHT算法与决策分类树相结合的电能质量扰动定位与分类不需训练,提取的特征量少而有效,分类识别的效果较好,具有良好的抗噪性能。     

一种电能质量异常数据剔除的有效方法

海量的电能质量数据常存在异常数据,会干扰电能质量数据分析,甚至带来错误的分析结果。为此,提出一种新的电能质量异常数据剔除方法,用于电能质量在线监测数据及测试数据中的异常数据发现。对于电能质量稳态数据,首先是根据各指标的业务取值范围对数据进行初判,找出整体异常数据,分析其数据曲线的斜率变化率,滤除曲线的异常点;其次是根据各数据之间的业务关系对数据进行相互校验,完成电能质量稳态数据的异常剔除。对于电能质量扰动波形数据,采用基于S变换的方法对待筛选数据和异常模板库进行对比,与异常模板库中信号相近的扰动波形,认为是异常数据,从而完成电能质量扰动波形数据的异常剔除。该方法已用于某省级电能质量监测系统中,实践证明该方法有效、可行。     

基于循环神经网络的电能质量扰动识别

针对电能质量扰动信号识别算法复杂、识别率低等问题,提出一种将长短时记忆神经网络应用于电能质量扰动信号识别分类的新方法。首先在 Tensorflow中搭建长短时记忆神经网络,建立电能质量扰动信号分类模型。其次利用分类模型对电能质量扰动信号原始数据进行有监督学习,提取扰动信号的深层次特征,并将其连接到Softmax分类器输出各扰动信号的识别率。最后将电能质量扰动信号通过递归图生成的二维轨迹图像作为分类模型的输入,通过训练模型实现扰动信号的分类。仿真结果表明,该分类模型对电能质量扰动信号的一维和二维表示均有较好的分类准确率,可以有效识别7种单一扰动和6种复合扰动信号。     

基于SA-PSO算法优化CNN的电能质量扰动分类模型

针对传统电能质量扰动分类模型中扰动特征复杂、识别步骤繁琐的问题,提出了一种通过模拟退火(SA)算法与粒子群优化(PSO)算法相结合来优化卷积神经网络(CNN)的电能质量扰动分类模型。将CNN卷积层中的二维卷积核替换成一维卷积核;采用SA算法对PSO算法进行改进,规避PSO算法陷入局部最优的困境;采用改进后的PSO算法对CNN进行参数寻优;利用优化CNN提取和筛选合适的特征,根据这些特征利用分类器得到最终分类结果。通过算例分析得出,使用基于SA-PSO算法优化的CNN的电能质量扰动分类模型能精确地识别出电能质量扰动信号。     

利用多功能电能表检查计量接线正误

根据用电管理的要求,地方供电部门需要对部分用户安装多功能电能表,由于安装工作量很大,容易造成电能计量接线错误.针对此情况,提出了利用多功能电能表提供的数据判断计量接线正误的方法.该方法简单实用,计量人员、安装人员和抄表人员均容易掌握,可迅速判断出计量接线的正确与否,提高检查工作效率.     

EDMI电能表对电能计量装置的在线补偿

介绍一种利用电能表误差修正功能，减小由于电子式电能表外部电压、电流互感器引起的电能计量误差。这种方法符合管理规程。便于对电能计量装置实施改造，降低设备投资。     

数字式电能计量装置电量比对试验及误差分析

针对数字式电能计量装置尚无检定标准的问题,进行数字式电能计量装置与传统电能计量装置电量比对试验,介绍试验原理、试验设备及条件、试验数据,分析电能综合误差测试方法和测试结果,并对2套电能计量装置计量的电量及综合误差的结果进行比对分析,结果表明数字式电能计量装置测量误差在合理范围内,可以用于电能计量.     

现代电能质量问题综述

深入理解现代电能质量问题,从技术、经济和运行管理等方面加大力度,保证优质供电,以最小程度减少对现代工业企业和重要电力用户的影响,既是电力用户对电网运行提出的必然要求,也是信息时代提出的新挑战。可以讲,当代电力系统的发展赋予了电能质量新的内涵和意义。电能作为人们广泛使用的能源,其应用程度是一个国家发展水平和综合国力的主要标志之一。在满足工业生产、人民生活对电能需求量的同时,提高对电能质量的要求是一个国家工业生产发达、科技水平提高、社会文明程度进步的表现,是信息时代和信息社会发展的必然结果,是增强用电效率、节…     

节能导线电能损耗特性分析及节能效果对比研究

电能损耗是架空输电线路导线选型的重要参考依据,其决定了导线尺寸、电气性能、机械性能、使用条件等关键指标。电能损耗的方式主要有电阻损耗与电晕损耗,其中电阻损耗又包括直流电阻损耗、集肤效应损耗和铁损。本文主要对比分析了钢芯高导电率硬铝绞线、铝合金芯铝绞线、中强度铝合金绞线以及以往使用的普通钢芯铝绞线中各种损耗所占的比例,为不同使用环境下的导线选型及设计提供数据参考。     

电力拖动系统的节能

通过对电力拖动系统组成的每个部分进行分析,简述了每个环节的节能措施和方法,根据负载类型的不同,采取的措施也不同,不能只局限注重每个环节的节能效果,一切应从系统整体节能效果考虑,才能真正达到节能的效果。     

电能污染及主要防范措施

在多种因素的干扰下,会导致电力的诸如电压变异(较长时间的变异和瞬间突变)、非正弦畸变、三相失去平衡等质量问题,本文着重论述了电压突变和谐波的成因、危害及防护对策。     

浅谈电能质量的监测

随着国民经济的快速发展,电能质量问题越来越引起用户和供电部门的重视,而在实际应用中电能质量监测主要是基于系统侧来考虑的,监测节点主要选在变电站以及关键用户接入点处。文章指出了电能质量在电网运行中的重要性,对电能质量监测的技术指标和测量方法进行了分析。     

电焊机的节能问题

该文简要叙述了电焊机的种类,说明了电焊机容量选择和形式选择与节能的关系.简要说明了电焊机的功率补偿问题.详细叙述了电焊机的节能问题和有关计算,并说明了电焊机在实际使用过程中的注意事项.     

浅析母线电能不平衡异常原因

如何快速准确地分析和查找变电站母线电能不平衡原因成为众多技术人员面临解决的问题,结合实际母线电能不平衡案例分析了常见母线电能不平衡现象的原因和应对措施,总结出分析和查找母线电能不平衡原因的有效方法.