电力系统微机保护中改进傅氏算法综合性能研究

介绍了近年来微机保护应用中针对傅氏算法的各种改进算法,着重研究分析了如何滤除衰减直流分量问题,并通过仿真计算,对各种算法的滤波性能,即复现基波分量和各次谐波分量的速度和精度,做了综合比较和评价.     

微机保护装置滤除衰减直流分量的算法分析

能否滤除非系统频率整数倍的谐波和衰减的直流分量是衡量保护算法抗干扰能力的重要特征。对傅里叶算法及其改进算法进行了分析,并介绍了小矢量算法的相关理论,对各种算法的滤除谐波和衰减直流分量的能力进行了分析和比较,最后给出了结论：当故障电流信号中存在衰减直流分量时,采用并联补偿傅氏算法能够兼顾速度和精度。     

一种基于富氏算法的交流采样精确算法

分析了衰减非周期分量对富氏算法的影响,并在此基础上提出了一种新的滤波算法,算法适用于输入信号中除包含直流分量、整数次谐波分量外,还包含衰减非周期分量的情况,该算法能弥补任意衰减时间常数的衰减非周期分量对全波富氏算法的影响,从而求得精确的基波分量和谐波分量。用电磁暂态仿真程序ＥＭＴＰ进行了大量仿真实验,验证了此算法的优良性能。     

继电保护中最小二乘算法的最佳噪声模型

电力系统继电保护的最小二乘算法由于采用的噪声模型不同而有多种形式。文中首先列举了最小二乘算法的各种模型及其组合,通过研究算法模型对滤波性能的影响,提出采用IH(平均最大频谱)和IL分别评估算法滤除谐波分量的能力和滤除非周期分量的能力。使用该方法对各种噪声模型进行了对比研究,并得到了各种时间窗长度下的对于电压和电流信号的最佳模型。仿真计算表明所提出的比较方法及其结果是正确的。最后,基于得到的最小二乘算法的最佳模型,提出了一种基于最小二乘算法的快速距离保护。     

一种消除非周期分量的新方法

针对消除故障信号中不确定衰减非周期分量难的问题,提出一种基于实际输入信号消除衰减非周期分量的新方法。该方法只需在整周期数据窗的基础上增加一个采样点来完全求出实际输入信号,达到在未知衰减时间常数的情况下通过求出实际的输入信号而得到衰减非周期分量,从而在进行全波傅里叶算法或其他算法之前消除衰减的非周期分量。理论分析和仿真实验都表明该方法原理是正确的,具有计算简单、精度高的优点,适合于各种保护算法,具有很好的实际应用价值。     

半波富里叶算法的非周期分量补偿

对计算机继电保护的各种算法,合理权衡其响应速度和滤波能力极为重要。本文针对速度快、滤波效果较好的半波富里叶算法进行了分析,就其影响算法精度的主要问题——衰减直流分量,提出了加以克服的补偿方法。本文还对半波富里叶算法中常用的非周期分量补偿方法的误差进行了分析比较,结果表明本方法明显优于其它方法。     

不同傅氏算法对衰减分量的抑制性能分析

能否滤除衰减的直流分量是衡量保护算法抗干扰能力的重要特征。在对傅里叶算法及其改进算法分析的基础上,通过大量的仿真计算并在TMS320C32上进行了对比实验,对不同算法滤除谐波和衰减直流分量的能力进行了分析和比较,最后给出了结论。     

一种滤除衰减直流分量的快速算法

针对全周傅氏算法在处理含有衰减直流分量的周期信号时会产生误差的问题,在全周傅氏算法的基础上提出了一种滤除衰减直流分量的快速算法,增加一个采样点,进行两次全周傅氏变换,经过理论推导,得到各周期分量的精确计算公式.并通过仿真证实,此算法具有速度快,精度高的特点.     

一种能滤除衰减直流分量的交流采样新算法

在全波傅氏算法的基础上提出了一种新的滤波算法，该算法适用于输入信号中除直流分量和 整数次谐波分量外，还包含衰减直流分量的情况，其能弥补衰减直流分量对全波傅氏算法的 影响而求得精确的基波分量和谐波分量。算例表明，该算法具有计算精度高、算法简单等优 点。     

不同傅氏算法对衰减分量的抑制性能分析

能否滤除衰减的直流分量是衡量保护算法抗干扰能力的重要特征.在对傅里叶算法及其改进算法分析的基础上,通过大量的仿真计算并在TMS320C32上进行了对比实验,对不同算法滤除谐波和衰减直流分量的能力进行了分析和比较,最后给出了结论.     

基于蒙特卡罗分析的配电网架规划方法比较

提出了一种基于蒙特卡罗分析的方法,对常用配电网扩展规划方法进行比较。在给定的网格状规划区域上,通过随机设置电源点、负荷和其他参数信息构成各种场景,分别采用各种规划方法进行计算。并采用方差比校验、均值校验和区间估计方法处理所得的结果。定义了对两种方法的优劣、等效和等价进行严格评价的指标。还论述了规划方法的综合比较方法。对基本最小生成树法、改进最小生成树法、支路交换法和遗传算法等方法进行了比较,结果表明:改进最小生成树法在规划效果上与遗传算法等效,但是计算效率显著优于遗传算法。支路交换法的规划效果不如遗传算法和改进最小生成树算法,其规划效率显著优于遗传算法但仍比改进最小生成树算法差。改进最小生成树法的综合效果最佳。实例表明提出的方法是可行的。     

基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法

小波分析和Prony算法都是分析暂态信号的有效方法,但小波分析不能得到信号频点信息,Prony算法的实现需要事先判断信号发生时刻.该文通过比较二者的优缺点,结合小波分析时频局部化和Prony算法可以准确获取振荡模式特征的优点,提出基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法,克服了基于特定频带的STFT检测方法由于振荡信号...     

锅炉给水系统聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合,提出了一种新型的聚类自适应模糊控制器,应用于非线性、多干扰和强耦合的锅炉给水系统中.采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属参数进行优化,增强模糊控制器的自适应性,并用聚类自适应算法再次弥补模糊控制的不适应性和不完整性,实现了锅炉给水系统的自适应控制.仿真表明该方案的适应性、实时性、鲁棒性都很强,具有很强的工程实用价值.     

全自主移动机器人在未知环境中的运动规划

针对机器人在未知环境中的运动规划,本文给出了一种基于激光传感器的完备路径规划算法,使机器人可以有效地扫描整个未知环境。使得机器人扫描整个未知环境的行走路径较短,所需的时间也较短。计算机仿真验证了算法的可行性,同时体现了算法的优越性。     

基于LSI的快速RSA算法的分析与改进

通过对一种基于LSI的快速RSA算法的分析,指出了其中影响运算效率的原因和其可以改进的方面.结合目前最新的改进SMM算法和分块模幂算法,提出了一种基于分块模幂思想的基于LSI的快速RSA算法.在求模运算中运用了乘同余的对称性,从而提高了算法的运行效率.最后,从算法复杂性理论上证明了新算法的效率要高于原来的算法.     

基于新型DNA遗传萤火虫优化的二维图像盲恢复算法研究

针对现有图像恢复算法的不足,提出了基于新型DNA遗传萤火虫优化的二维图像盲恢复算法。该算法首先对传统DNA遗传算法中交叉和变异操作进行改进,得到新型DNA遗传算法后与萤火虫算法相结合,提出了新型DNA遗传萤火虫优化算法;其次将新型DNA遗传萤火虫优化算法应用于二维图像盲恢复,得到的基于新型DNA遗传萤火虫优化的二维图像盲恢复算法具有良好全局搜索能力,优化了盲均衡器的初始权矩阵,模糊图像经过二维盲均衡器处理后,有效增强了图像质量,图像恢复良好。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于增量约简算法确定电力负荷预测模型输入参数

针对电力系统中有众多因素影响负荷预测精度的问题,文中引入粗糙集理论中的属性约简算法来挖掘与待预测量相关性大的各属性,保证预测模型输入参数的合理性,解决了神经网络模型输入参数的确定问题.针对基于区分矩阵约简算法是NP问题的弱点,提出了基于属性优先级函数的启发式约简算法(RAPHF);针对负荷预测过程中样本数据是滚动更新的特点,在RAPHF的基础上提出了具有动态挖掘能力的粗糙集增量算法RAPHF-I.通过短期负荷预测的实例研究,证实了文中改进算法的有效性.     

遗传算法及其在电工领域中的应用

本文介绍了遗传处法的基本原理和方法。遗传算法是基于自然界生物进化原理而提出的一种新的优化算法，由于它的通用性和鲁棒性，在许多领域中得到广泛应用。本文综述了遗传算法在电工领域中的应用情况，并进一步展望其前景。     

神经网络式电力负荷预测的混合计算

针对BP算法存在的缺陷 ,如训练速度慢 ,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等 ,利用遗传算法能够进行全局最优化搜索这一特点 ,提出了一种新的用于BP网络训练的混合算法 ,即遗传算法与改进的BP算法相结合的混合训练方法 .将所提出的混合训练方法应用于神经网络式电力负荷预测中 ,结果表明 :所提出的算法与单一的BP算法相比 ,不仅可避免陷入局部极小点 ,而且提高了网络的训练速度和负荷预测精度     

基于自适应遗传算法和蚁群算法融合的配电网重构

配电网重构可以降低线损,均衡负荷,提高电压质量和增加配电网可靠性.主要在降低线损、提高电压质量和提高寻优效率方面,采用了自适应遗传算法和蚁群算法融合的方法.对遗传算法的交叉因子和变异因子进行了自适应控制,也不再人为规定迭代的最大代数,而是引入了染色体相似度和种群相似度的概念,使遗传算法的终止条件更加合理.自适应遗传算法...