基于改进经验模态分解和谱峭度法的变压器振动故障特征提取

针对变压器振动故障信号易被强背景噪声掩盖的特点,提出基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与谱峭度法的变压器振动故障特征提取方法。首先利用EMD方法分解原振动故障信号得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量后,采用能量矩占比和方差贡献率相结合的方法对采样信号进行EMD降噪处理,消除EMD中的虚假分量;然后利用重构算法提取真实IMF分量,运用谱峭度法提取振动故障特征频率;最后以模拟工程实际信号为例,采用MATLAB仿真验证了该变压器振动故障特征提取方法的有效性。     

基于经验模式分解和概率神经网络的气液两相流识别

针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征和BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题，提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)和概率神经网络的流型识别方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解，将其分解为多个平稳的固有模态函数trinsic mode function，IMF)之和，再选取若干个包含主要流型信息的IMF分量进行进一步分析。由于流型转变时，压差波动信号各频带的能量会发生变化，因而可以从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别流型。对水平管内空气-水两相流4种典型流型的识别结果表明，EMD能量比小波包能量特征具有更高的流型识别率，可以准确、有效地识别流型。     

基于EMD和ELM的低压电弧故障识别方法的研究

针对低压配电线路负载端电弧故障电压具有较强的信号奇异性波形特征,利用低压串联电弧故障实验平台,采集若干典型的低压配电线路负载端故障电弧电压信号进行分析。采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)有效地提取反映电弧故障信号局部特性的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,经分析IMF分量的方差贡献率确定前5阶IMF用于表征各类负载电弧故障主要特征信息,提取前5阶IMF分量能量比为特征向量作为极端学习机(extreme learning machine,ELM)的输入向量,建立不同负载电弧故障识别模型。实验与仿真结果表明,基于EMD分解和ELM相结合的故障电弧诊断方法,在有效提取不同负载电弧故障特征的基础上,实现了不同负载电弧故障的识别。     

基于EMD相关去噪的风电机组振动噪声抑制及特征频率提取

针对风电机组振动信号同时受背景白噪声和短时干扰噪声的影响,使得早期微弱故障特征频率难以提取的问题,提出一种结合经验模态分解(EMD)、相关性分析和小波包变换(WPT)的振动信号噪声抑制及故障特征频率提取方法(EMD相关去噪-WPT)。该方法首先利用EMD分解振动信号得到能表征不同频率的固有模态函数(IMF),然后筛选表征故障特征频率的IMF,并重构得到故障特征信号;其次,利用自相关分析去除重构信号中噪声的影响;最后,结合小波包变换(WPT)提取去噪重构振动信号中的特征频率。为了验证所提方法的有效性,以实测和模拟的双馈风电机组轴承故障振动信号为例,对轴承振动信号分别利用小波包变换(WPT)、EMD相关去噪-WPT、小波硬阀值-WPT方法进行特征频率提取分析。通过不同特征频率提取方法比较表明,所提出的基于EMD相关去噪-WPT特征频率提取方法,能够更有效地抑制背景白噪声和短时干扰噪声的影响,提取出早期微弱故障特征。     

余热锅炉汽包水位波动信号的EMD特性分析

为提高余热锅炉水位控制精度，研究了其汽包水位噪声的特性，基于EMD(empirical mode decomposition)自适应分频方法，提出采用汽包水位脉动信号的IMF(intrinsic mode functions) 分量的能量进行特征频带识别的新方法。先用EMD分解水位信号，然后结合频谱分析对各IMF分量的频带能量进行分析，考虑各分量频段包含信号的物理意义，去除主要干扰因素所对应的IMF分量，提取有用的IMF分量重构得到无干扰成分的水位真实趋势信号，使对汽包水位信号的分析不依赖于工况和参数的影响。对水位纯噪声和2种工况下真实水位提取结果表明，该文提出的方法用于分析非线性不确定的水位信号变化的真实趋势具有较好的效果。     

基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测

提出将经验模态分解(EMD)和基因表达式程序设计(GEP)算法相结合的EMD&GEP预测法应用于电力系统短期负荷预测中,消除负荷样本中的伪数据,并对负荷样本序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量(IMF)和负荷剩余分量.运用基因表达式程序设计算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各负荷本征模态分量及负荷剩余分量中所对应的不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,进行分时预测.把各负荷本征模态分量和负荷剩余分量中相对应的预测结果进行重构,作为各时刻负荷的最终预测值.EMD克服了小波分析中小波基选取困难的不足,结果表明各负荷本征模态分量能较准确反映负荷特征,而且经比较,EMD&GEP预测法比小波分析和GEP算法相结合的预测方法具有更好的预测效果.     

基于ICA-EMD和Prony算法的区域电网低频振荡模式分析

针对互联电网低频振荡频现,已有低频振荡模式分析方法对噪声较为敏感和难以处理非线性、非平稳信号等问题,提出一种基于独立分量分析(ICA)与经验模态分解(EMD)有机结合的Prony关键振荡模式辨识法。通过对观测到的功角信号进行滤波预处理,并对其进行经验模态分解提取得到固有模态函数(IMF),将已得原始固有模态函数白化,接着用独立分量分析处理得到真正的IMF,用Prony算法辨识各IMF分量提取出观测信号中关键振荡模式。研究结果表明,该方法综合利用了ICA的去相关性和噪声抑制优势及EMD对复杂信号的分解能力,克服了Prony算法难以去除噪声和分解频率相近模式的缺陷,有利于提高辨识精度和准确性,更能满足实际应用需求。     

EMD在变压器介质损耗角检测中的应用

介质损耗角检测是判断变压器绝缘状况的有效手段之一,而准确地提取基波电压和电流信号是检测介质损耗因数的关键。引入一种处理非线性、非平稳信号的经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD),分解提取信号的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和基波分量,利用正弦波参数法得出介质损耗角,实现介质损耗因数的准确检测。在分析tanδ的在线监测数据时,利用EMD提取的直流分量可以反映变压器绝缘设备的介质损耗因数变化趋势,因而可以作为故障诊断的依据。仿真结果表明,该算法无需预知原信号的先验信息,受谐波和噪声的影响较小,具有更强的自适应能力,能有效提高介质损耗角检测和趋势提取的准确度。仿真结果还验证了该方法的可行性与有效性。     

基于小波变换去噪预处理的EMD谐波检测方法

将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)作为电网谐波的检测方法。通过EMD法分解,把含谐波的正弦信号分解成为包含各阶次谐波的IMF分量和工频分量,从而检测出电网中的谐波分量。研究发现采样信号中的噪声会对EMD的分解产生较大影响,提出了一种基于小波变换去噪预处理的EMD谐波检测方法。此方法首先用小波变换减少随机白噪声对信号的影响,随后对含少量白噪声的信号进行EMD分解。经MATLAB仿真分析,所提方法可以有效地消除随机噪声对谐波检测的影响,提高了EMD谐波检测的精度与适用性。     

基于波形匹配端点延拓法优化的经验模态分解算法在铁路继电器参数降噪上的应用

针对铁路继电器参数的噪声问题,为提取其有效信息,该文建立一种基于改进波形匹配延拓法优化的经验模态分解（EMD）算法,利用自相关函数分离含噪信号,小波阈值去除噪声的混合降噪模型。首先根据继电器参数特点对波形匹配方法进行改进,重新定义匹配误差度公式,并引入匹配精度误差系数,采用改进波形匹配延拓法优化EMD分解过程产生的端点效应,得到有效的固有模态分量（IMF）和余项;然后求解其自相关函数,并根据自相关函数图像结合噪声信号特征分离出含噪分量;最后对含噪分量进行小波阈值去噪,去噪后与剩余分量和余项结合,得到重构后的参数序列。同时,提出利用结构相似性（SSIM）评价指标,结合信噪比（SNR）、方均误差（MSE）指数对模型可靠度评判。通过结果分析,并与EMD分解后重构和小波阈值去噪方法作对比,证明该模型可优化铁路继电器参数的降噪效果。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

电解铝整流系统建模与稳流协调控制策略

介绍了大功率直流电解铝供电系统结构,建立了包括电解槽负载模型、饱和电抗器（ＳＲ）模型以及有载调压变压器（OLTC）的整流系统模型,提出了稳流协调控制策略：OLTC可对系列电流进行离散性的粗调,SR可在一定范围内实现对系列电流的连续性微调,两者结合能有效地解决机组投入与退出、阳极效应发生等大扰动下的稳流精确控制问题。基于电磁暂态分析软件包（ＥＭＴＤＣ）搭建了6机组整流系统,对网侧电压波动、负荷波动等工况进行了仿真分析,仿真结果表明：所提协调控制策略能保持直流系统处于最佳的运行状态,可实现电解铝生产过程中电流的平稳。     

多ARM协同架构的智能合并单元设计

为降低合并单元设备成本、增强其智能化和通用化特性,利用多ARM（高级精简指令集处理器）并行处理的优势来构建智能合并单元。采用灵活的模块化方式来进行总体架构的设计,通过光纤接口方式与其他智能电子设备建立基于快速以太网的双向通信,遵循IEC 61850通信标准进行采样值报文和GOOSE报文的高速网络化传输。结合数据处理和报文传输的要求,详细阐述了采样控制和开入开出控制等核心部分的软件处理流程。采样值及GOOSE传输等相关测试结果表明,该智能合并单元工作可靠而稳定,可满足智能变电站中合并单元在实时性强、可靠性高、通信流量大等方面的要求。     

基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算

扩展卡尔曼滤波法(EKF)被认为是一种精度较高的电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算法,但是观测方程误差会对SOC估算结果带来影响。对EKF滤波过程进行改进,根据观测方程的误差对原EKF滤波过程增设动态卡尔曼增益修正系数,提出基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算法。仿真结果表明EKF法可以有效克服SOC初始值不准确所造成的估算误差,动态卡尔曼增益修正系数可以进一步减小由于观测方程误差造成的SOC估算误差,使估算误差保持在5%之内。     

碱法提取煤矸石中氧化铝试验条件优化

工业固体废物煤矸石中存在有价值的氧化铝，如能将其替代铝土矿提取氧化铝，则将变废为宝。然而，煤矸石中的铝、硅主要以高岭土形式存在，活性很低，因此需要通过高温破坏煤矸石中高岭土结构，才能将其中的氧化铝转化为可溶于碳酸钠溶液的铝酸钙。为了使煤矸石中的氧化铝尽可能多地溶出，采用正交试验方法分别对采用石灰烧结法提取煤矸石氧化铝的活化和溶出条件进行了优化。试验结果表明：采用石灰烧结法提取煤矸石氧化铝，最佳条件下煤矸石中氧化铝溶出率可高达89.5%，试验所确定的最佳条件可供工业试验参考。     

级联Boost变换器输出电压纹波分析

级联Boost变换器含有两个LC滤波器,呈现四阶动力学特性,具有宽输入电压范围的特点。其输出电压纹波与电感、开关周期、电容和负载等因素有关,其中输出电压纹波受电容等效串联电阻影响较大。采用时间平均等效原理对级联Boost变换器进行直流稳态分析,分析了两个电容等效串联电阻对输出电压纹波的影响,由理论分析可知电容C1的等效串联电阻对输出电压纹波影响较小,电容C2的等效串联电阻对输出电压纹波影响较大。采用谷值电流控制策略,保证了变换器稳定地工作在较高直流电压传输比的情况下,避免了次谐波振荡现象。实验验证了理论分析的正确性。     

关于“十三五”配电网发展的思考

配电网直接面向电力用户,是保障电力“落得下、用得上”的关键环节,也是改善民生的重要基础设施。面对“十三五”期间配电网发展“高质量、智能化”的需求,在梳理总结当前存在问题的基础上,从经济社会发展、高供电可靠性要求、分布式能源与多元化负荷接入、外部建设环境变化等角度阐述了配电网发展面临的挑战与机遇,提出了未来配电网发展面临的关键问题,并从规划建设角度提出了应对措施与建议。     

DZM与FM系列铅酸蓄电池在制造过程中的比较

根据多年的实际工作经验,从基本原理、客户要求及电池使用的角度出发,通过不同生产及工艺条件下反应生成物的不同,对DZM与FM系列铅酸蓄电池在生产制造过程中的不同进行了阐述。     

基于NW小世界的量子进化算法在无功优化中的研究

针对量子进化算法的早熟问题,提出了一种适于电力系统无功优化的NW（newman-watts）小世界量子进化算法。该算法引入了NW小世界网络模型,以一种新颖的随机加边方式动态改变种群个体的邻域拓扑结构,从而保证了整个优化过程中的种群多样性,提高了算法的全局搜索能力。应用该算法对IEEE-14节点和IEEE-57节点系统进行无功优化的仿真分析,结果表明,NW小世界量子进化算法在电网无功优化计算中具有较强的全局寻优能力和较高的收敛精度。     

新能源发展关键问题研究

2006年以来,中国新能源发展取得了巨大成就,但也面临新能源发展与电网发展不协调、局部地区风电消纳困难、新能源补贴拖欠等问题。“十三五”是中国新能源发展的关键时期,复制现有技术、依靠政府不断扩大补贴规模的新能源发展模式已难以为继。新能源发展需要处理好新能源经济激励政策调整、新能源与其他电源以及电网的统一规划、大型新能源基地市场消纳三大关键问题。