极限学习机在电容层析成像中的应用

针对复合材料的无损检测技术,介绍了一种基于极限学习机(ELM)的电容层析成像算法(ECT)。为保证样本的代表性,随机生成各类训练样本模型。对训练样本及测试样本模型的仿真电容值及其灰度值进行归一化处理,采用极限学习机进行训练及测试。给出了仿真结果及分析,探讨了文中方法的优缺点,该方法具有优越的泛化能力和学习速度,且成像精度得到较大提高,具有一定的参考价值。     

基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断

提出一种基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断方法。首先利用小波包分解对三相故障电压进行分析,计算小波包能量熵组成特征向量作为数据样本;然后通过鲸鱼算法优化极限学习机建立诊断模型对故障类型进行识别和诊断。最后利用鲸鱼算法优化极限学习机的输入权值和隐层神经元阈值,解决了输入权值和隐层神经元阈值随机初始化易影响网络性能的问题,可进一步提高网络的学习速度和泛化能力,有利于进行全局寻优。仿真结果表明,与BP神经网络、RBF神经网络和ELM相比,基于鲸鱼算法优化极限学习机建立的故障诊断模型学习速度更快、泛化能力更强、识别精度更高。     

基于PSO-ELM的热力系统参数预测

高精度的参数预测对热力系统变负荷过程中的实时监控和故障诊断有着至关重要的意义。极端学习机是一种单隐层前馈神经网络,具有泛化能力强,学习速度快等优点。但是,由于输入权值和偏差的随机性使得ELM需要较多的隐含层节点才能达到理想精度,为了提高极端学习机对热力系统参数的预测精度,利用粒子群算法优化极端学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差,从而计算出输出权值矩阵。仿真实验结果表明,相比ELM算法,经过粒子群优化的极端学习机对热力系统参数的预测具有较高的精度。     

基于改进AdaBoost.RT和KELM的风功率预测方法研究

为了提高风功率预测精度及预测模型的泛化能力,提出基于改进Ada Boost.RT算法的风功率预测方法,可以有效提高弱学习算法的性能。首先建立核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)模型,并用改进蝙蝠算法对其参数进行优化,通过引入局部搜索和莱维飞行使算法具有更好的搜索能力和跳出局部最优的能力。在此基础上进一步通过Ada Boost.RT算法生成多个KELM个体(即基学习器),在训练过程中不断调整每个基学习器的权重及训练集中每个样本的权重。最后用训练好的基学习器来对测试样本进行预测,并集成得到最终结果。从不同时间尺度应用不同月份的风电场数据进行仿真测试,同时与前馈(back propagation,BP)神经网络、支持向量机、极限学习机等预测模型对比,仿真结果表明所提方法具有较好的预测精度及泛化性能。     

基于改进流形正则化极限学习机的短期电力负荷预测

为提高短期电力负荷预测的精度与效率,提出一种改进流形正则化极限学习机的短期电力负荷预测方法;首先,为了改善极限学习机(ELM)的泛化性能与效率,并解决随机初始化参数导致极限学习机存在的潜在问题,采用流形正则化理论优化极限学习机;其次,针对流形正则化极限学习机中参数的选择,以及流形正则化极限学习机隐层节点选择的问题,提出将贝叶斯优化算法(BOA)融入到流形正则化极限学习机中以优化流形正则化极限学习机(MRELM)。最后,通过实验数据分析,改进流形正则化极限学习机预测方法将预测平均相对误差降低到了1.903%,30次实验的平均相对误差的方差降低到了1.9‰,平均单次运行时间降低到了6.113 s。     

基于改进差分进化算法优化极限学习机的短期负荷预测

负荷预测的精度直接关系到电网的供需平衡,影响着电网运营成本。针对传统预测方法精度不高的缺点,提出了一种改进的差分进化算法优化极限学习机的预测模型。由于极限学习机的输入权值和隐含层偏置对预测精度有很大影响,因而利用改进差分进化算法对极限学习机参数进行优化,提高了极限学习机的泛化能力和预测精度。研究结果表明:改进差分进化算法优化极限学习机对短期负荷预测精度有较高提升。     

基于二层分解技术的短期负荷预测研究

钢铁用户的增多会使地区含有大量的冲击负荷,传统的预测方法难以捕捉该地区的负荷变化规律,预测精度不足。为提高含大量负荷地区的负荷预测的精度和泛化性,提出一种基于可变模式分解与奇异谱分析相结合的二层分解技术(VMD-SSA)和改进鲸鱼算法(IWOA)优化极限学习机(ELM)的短期负荷预测模型。通过实例证明,相比于其它模型,所提混合模型能充分掌握负荷的变化规律,有效提高了含大量负荷地区的负荷预测的精度和泛化能力。     

基于改进极限学习机的短期电力负荷预测方法

为了提高电力系统短期负荷预测精度,提出一种基于改进极限学习机(MELM)的短期电力负荷预测模型。引入基于结构风险最小化理论,并结合最小二乘向量机回归学习方法,以克服传统极限学习机(ELM) 在短期负荷预测中存在的过拟合问题。某地区用电负荷预测结果表明,改进模型的泛化性与预测精度均优于传统ELM和OS-ELM模型,可为短期电力负荷预测提供有效依据,具有一定的实用性。     

基于自适应极限学习机的变压器故障识别方法

针对变压器状态数据累积规模和复杂程度均增大的情况,单一智能算法进行数据处理的能力有限、精度低,提出了基于自适应极限学习机的变压器故障识别方法。利用免疫算法(IA)的多样性调节机制和存储机制对粒子种群进行优、劣分类,对优、劣粒子分别采用不同的进化方式。经IA改进的粒子群优化(PSO)算法有效克服了种群容易早熟从而导致进化停滞的缺点,提高了全局寻优能力。在参数寻优的基础上,根据寻优输出结果建立变压器故障识别模型。实验计算结果表明所提方法比极限学习机(ELM)、粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)、遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)方法的故障识别精度高。     

基于DGA的粒子群极限学习机电力变压器故障诊断

传统单一人工智能方法对变压器故障诊断中采用的大量不完备信息不能够有效处理,导致故障诊断准确率不高。为弥补这一不足,在全面分析粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)各自优势的基础上,构建了一种基于粒子群优化极限学习机的变压器故障诊断方法。该方法以DGA作为特征输入,利用粒子群算法对极限学习机的输入层权值和隐含层阈值进行优化,从而提高变压器故障诊断的精度。实例对比分析表明,与BP神经网络和极限学习机方法相比,粒子群极限学习(PSO-ELM)方法有更高的诊断准确率。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

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。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

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。     

基于改进动态灵敏度的配电网无功优化规划

目前配电网无功优化规划多采用网损灵敏度分析等方法来确定配电网候选无功补偿点,可能选择虚假高灵敏度节点,选点分布较集中。提出一种基于改进动态灵敏度选点的配电网无功优化方法,对灵敏度和负荷阻抗矩进行修正结合并进行层次聚类,避免选择虚假高灵敏度节点,使得选点分布均匀。通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性,并对几种灵敏度选点方法进行了比较研究,得出了一些有益的结论。     

1 000 kV特高压南阳站3/2主接线不平衡环流分析

特高压变电站1 000 kV系统采用3/2主接线,由于导电主回路电阻不平衡度较大及特高压变电站输送容量大,导致3/2主接线系统存在较大幅值的不平衡环流,极端情况下个别断路器相电流有过零甚至反相现象。结合特高压南阳站,从理论上分析不平衡环流中零序分量及其产生原因;论述了大负荷运行期间零序环流给站内二次系统带来的显著问题和严重后果;提出保护装置采用两断路器合流、单断路器最小相电流制动零序电流元件和两断路器合流制动单断路器零序电流元件的几种解决方案。以期后续交流特高压工程对此有足够的重视,供设计、施工和运行维护借鉴。