基于物联网的分布式电源故障决策系统的研发

分布式电源的出现顺应了电力系统发展的要求.而分布式电源的加入也给电网故障的定位带来了新的难度.分析了分布式电源故障决策所面临的主要技术问题,并利用物联网技术构建了基于无线局域网的分布式电源故障决策系统.系统采用改进的粒子群算法来构建决策树,并利用适应度函数来防止故障定位时的漏判和误判问题,从而提高了故障决策的准确性.     

基于贝叶斯公式的似然比形式的配电网故障定位方法

提出了一种基于贝叶斯（Bayes）概率公式的似然比形式的配电网故障定位算法,建立基于该算法的故障寻址模型,利用SCADA系统采集到的负荷开关的故障信息序列,进行似然比运算,在最大故障概率条件下进行故障定位。算法简洁、实用,能够在一定程度上屏蔽SCADA数据的错误和畸变,并通过算例验证了算法的准确性和有效性。     

基于贝叶斯公式的似然比形式的配电网故障定位方法

提出了一种基于贝叶斯(Bayes)概率公式的似然比形式的配电网故障定位算法,建立基于该算法的故障寻址模型,利用SCADA系统采集到的负荷开关的故障信息序列。进行似然比运算,在最大故障概率条件下进行故障定位。算法简洁、实用,能够在一定程度上屏蔽SCADA数据的错误和畸变,并通过算例验证了算法的准确性和有效性。     

考虑故障切除时间的概率不安全指标计算

电力系统故障切除时间对概率不安全指标会产生一定影响。通过数值仿真实验,得出不同故障切除时间对应的功率注入空间动态安全域超平面之间具有近似平行性,并且其距离呈近似线性关系的经验性性质。利用该性质得出包含故障切除时间的扩展动态安全域,并依此提出概率不安全指标的简化算法。WSCC4机11节点系统上的算例表明,采用此种算法,与不考虑故障切除时间变化时相比,计算误差减小41%,计算时间仅增加2%。证明了此种方法具有一定的实用性。     

一种基于搜索树的配电网故障处理新算法

针对配电网络结构特点,提出了一种基于树形搜索的配电网故障区域检测、隔离及恢复算法。该算法基于各开关联络关系构造出配电网树形模型结构,利用配电自动化终端采集的故障信息搜索出故障区域,并找出多重供电恢复方案。算例表明,该算法不仅对单重故障有效,而且对多重故障能有效判别,同时对配电自动化终端误信号有一定的抑制能力,具有较高的实用性。     

电压骤降和瞬时供电中断概率评估的蒙特卡罗仿真

对动态电能质量中最主要的两个问题——电压骤降和瞬时供电中断进行了研究，提出了基于非序贯蒙特卡罗模拟和电磁暂态仿真相结合的电能质量概率评估新方法和相应的概率评估指标体系。算法利用蒙特卡罗仿真得到各种故障信息，并考虑保护设备的参数及各种故障类型，通过仿真程序PSCAD／EMTDC对蒙特卡罗模拟法随机产生的各种故障形态进行仿真计算，最后分析统计得到系统和敏感负荷点电能质量的各项概率指标。文中以RBTS标准测试系统为例进行了计算分析，算例表明了模型和算法的有效性。计算结果对规划调度有重要的参考价值。     

测量误差对接地网故障诊断影响的分析

为分析测量误差对接地网故障诊断结果的影响,将导体的腐蚀程度分为4个等级。对给定的测试方案,分别对接地网设置各种故障,并采用均匀分布的随机数反映测量误差的分布。在此基础上反复进行故障诊断计算,对诊断结果分析和统计,得出各个支路故障的诊断可信度、误判及漏判可能性和支路分辨率等指标。提出了根据提出的指标改进测试方案和算法以提高接地网故障诊断结果准确性的方法,并给出一实例说明方法的可行性,分析结果表明,提出的指标能反映测量误差对接地网故障诊断结果的影响,综合利用诊断指标提高了接地网故障诊断精度。     

基于双数据源的地区电网故障诊断实用化应用

开发了地区电网的故障诊断系统，该系统利用来自监控与数据采集（SCADA）系统与故障信息系统2个数据源所提供的信息，采用分层诊断及因果逻辑相结合的推理机制，进行电网的故障诊断。将双数据源上传到主站的保护与开关的事故变位信息进行逻辑匹配，并结合分层诊断的思想以及保护、开关、故障设备之间的因果逻辑关系进行推理，最终确定故障设备，并给出诊断报告。该系统已应用于兰州地区电网，现场运行的结果证明其实用性与准确性。     

电能计量装置异常数据动态辨识研究

现阶段计量自动化系统中电能量数据比对模块的故障判断准确性不高,故障处理流程自动化功能单一,极易发生漏判、误判。为此,设计开发了一套电能计量装置异常数据动态辨识及处理系统,通过对设备档案的归集、建档以及电能量数据的采集和归集,建立电能计量装置异常数据动态监测判定规则库,实现对用户电能量数据监测、异常判断,并根据异常情况自动派发异常工单,现场接单实时处理,真正实现异常数据动态检测和故障闭环处理。经实际运行验证,该系统远程查询及数据分析功能上线使用后,整体运维效率提升约28%。     

基于时间区间的配电网重构

提出了基于时间区间的静态重构算法和动态重构算法.算法以最优流法为基础,以一段时间内的能量损耗最小为目标函数.首先利用配电网负荷模式的特点对基于时间区间的最优流计算方法进行了改进,然后利用该计算方法求解配电网的静态重构问题.动态重构中需要考虑开关操作次数的约束,为此,动态重构算法中先利用降损估算公式对开关操作在整个时间区间内的降损效果进行评估和比较,然后提出了合理的启发式规则来确定开关的操作顺序,形成优化方案.69节点配电网的算例结果表明,提出的静态重构和动态重构算法是可行和有效的.     

环境感知毫米波雷达抗干扰算法研究

环境感知毫米波雷达是自动驾驶系统中最重要的传感器之一。 随着安装毫米波雷达的汽车数量快速增加,雷达间相互 干扰问题日益突出,严重影响汽车的道路行驶安全。 毫米波雷达的干扰类型分为同频干扰和异频干扰两种,针对毫米波雷达同 频、异频干扰对雷达虚警和漏警的影响问题,本文提出了环境感知毫米波雷达的抗干扰算法。 采用随机跳频和随机初始时间的 抗干扰算法,降低信号碰撞概率,抑制同频干扰;通过希尔伯特变换提取包络截取干扰信号区域并采用拉格朗日插值法进行干 扰缓解,抑制异频干扰对毫米波雷达检测结果的影响。 仿真结果表明,上述抑制干扰的方法能够有效降低雷达的虚警和漏警 率,以达到理想的抗干扰效果。     

基于在线监测的雷电流识别方法及其应用

对于输电线路的雷击过电压在线监测装置,快速准确地识别雷电流信号至关重要,目前不论是硬件触发还是软件触发都存在误触发和漏触发等触发问题,而且目前的监测系统在经济性和便捷性方面存在明显弊端。本文提出一种基于嵌入式的雷击在线监测系统,可以实现对输电线路高效便捷的实时监测,极大的提高雷击监测装置的便捷性和经济性。同时提出先检测后识别的触发算法准确识别雷击电流暂态信号,首先通过幅值差的方法快速检测雷电流信号(不良数据),然后通过周期作差的方法准确识别不良数据,通过分析实验,证明该方法可以减少监测系统的误触发和漏触发次数。并且通过实验室测试,证明该监测系统的采集精度为98.49%,满足实时监测的需求,为输电线路在线监测提供一种经济便捷的监测系统。     

基于改进SSD算法的交通标识检测方法研究

针对目前SSD算法对小目标检测精确度低,泛化能力弱,且存在误检、漏检等问题,提出一种基于SSD网络的交通标识检测方法。为增加对目标的检测精度,使用ResNet-50网络作为SSD算法的骨干网络,在额外添加层中加入BN层,提高训练速度;使用sub-pixel来代替上采样,提高识别目标分辨率,并加入MFPN模型融合低层与高层特征信息,避免出现漏检问题。实验结果表明与现有的SSD算法相比,改进的SSD算法在公开数据集CCTSDB和GTSDB数据集上mAP值分别提高4.2%和3.1%,FPS保持在87.2 f/s,检测精度显著提升。满足对交通标识实时检测的要求,在无人驾驶领域具有广泛的应用前景。     

一种基于FPGA的发电机变压器组实时故障录波系统的研究

基于嵌入式实时处理器和FPGA技术的全新架构发电机变压器组故障录波系统,通过基于FPGA的并行算法,提出了一种自适应移动窗的模拟量周期计算方法,可完成128路模拟量有效值、角度、频率、序分量及谐波等参数的实时精确计算,并充分利用嵌入式实时处理器性能,实现可靠快速的故障录波启动判据、保护录波动作判据及丰富友好的发电机变压器组状态监控和故障查询功能。该系统经检验满足相关国家标准,且通道参数具有千分之一精度,可捕捉雷击等极短暂过渡过程故障。     

局部放电全站定位综合算法

提出了一种适用于变电站大范围监测的局部放电定位算法。该算法基于接收信号指示强度（RSSI）,结合传感器数据实际情况补充计算节点。与传统三边加权定位方式不同,引入不定量条定位中垂线与三边区域共同加权。该模型考虑现实情况下放电位置在高度轴上与传感器群不在一个平面的情况,通过中垂线的引入可以有效地抑制定位误差。实验结果表明,所提出的改进定位模型能有效地匹配现实放电监测硬件,定位误差小于传统三边加权定位,结果符合工程要求。     

变电站非视距环境移动目标实时精准定位方法

在基于无线传感器网络的变电站移动目标定位系统中,测量信号的传播路径容易受到变电站内各种设备的遮挡,导致测量误差增大,影响最终定位精度。针对现有实时定位算法受测量误差影响较大这一现状,本文提出了一种受测量误差影响较小的新型高精度定位方法,实现在变电站内对移动目标的精准定位。根据定位锚点提供的测量信息,采用两步线性最小二乘法初定位。引入误差概率算法,对初定位结果进行二次处理,求解出的概率最大点即为待定位目标的最优位置估计。进行仿真分析与实验验证,与现有算法进行比较。文中提出的算法在变电站环境下,将每一单一坐标误差控制在30cm以内,相较于现有实时定位方法,定位精度提升了50%以上。结果表明该定位方法能够有效提升在变电站环境下定位结果的准确性。     

应用于频率波动电网的改进相位差校正法

针对电网信号基波频率波动时传统相位差校正法测量结果存在较大误差,甚至可能产生测量失败的问题,提出一种改进算法。改进算法相对于传统相位差法有4个改进措施:第一,通过对加窗后的频谱表达式进行多项式变换从而加快旁瓣衰减速度,减小了频谱泄漏和各谱线之间的干扰;第二,通过计算频率变化率(Rate of Change of Frequency,ROCOF)对传统相位差法的校正公式进行了进一步的修正;第三,在计算ROCOF时尽量减小采样窗长,提高了ROCOF的实时性以及计算精度;第四,通过两次相位差法减小基波频率波动导致的非同步采样带来的频谱泄漏。分别在基波频率稳定以及基波频率宽范围波动的两种情况下将改进算法进行仿真验证。仿真结果表明,改进算法的电参量测量精度较传统相位差法有大幅度的提升,分析窗长满足IEC标准规定窗长。     

面向不平衡数据的配电网故障停电预测方法

配电网故障停电事件会严重影响正常的社会经济生活。因此,迫切需要有效的配电网故障停电预测方法。采用人工智能方法分析配电网故障停电数据,发现存在配电网故障停电次数较少和引发配电网故障停电的原因分布不均等数据不平衡情况。为了及时、准确地预测配电网故障停电情况,从数据集质量和防止过拟合两方面入手改进故障停电预测模型。首先,设计了基于聚类的对抗神经网络来增强数据集质量。其次,构造了基于随机代价敏感卷积神经网络(RandomCost-CNN)的故障停电预测模型。RandomCost-CNN预测算法中采用有放回随机抽样思想设计了损失函数的随机选择策略,用以解决常规代价敏感过度拟合少数类(故障停电类)而使得大量多数类(正常类)被误报的问题,既保证少数类具有较好召回率与精确度,同时又提高了模型的泛化性能。实验证明所提方法能有效预测配电网故障停电事件发生概率,在配电网运维管理中能够发挥较好的预警作用。     

基于自适应模板的卫星电视信号异常检测方法

卫星电视信号在传输过程中极易受到干扰,传统"通用仪器监测+人工观察"的异常检测手段实时性、准确性都非常低。提出一种基于自适应模板的卫星电视信号异常检测方法,首先采集正常信号的频谱作为模板,设计多种异常类型信号与模板的比对算法,识别各种异常,提高了检测的实时性;在监测中,告警阈值的设定也非常关键,引入告警反馈机制实现告警阈值参数的自动调整,来提高可靠性;由于环境影响,正常的卫星信号本身也可能发生变化,因此设计了自适应模板生成算法,根据情况自动更新模板,减少误判,进一步提高准确性。经试验验证,非自适应模板告警658次,误报490,自适应模板告警159次,误报次数为0,由此可见,该算法能实时精准的检查异常信号。     

Enhanced Control Algorithm in PMSMs with Machine Current Sensor FDI and Current Management for Hardware Protection

Abstract

This paper proposes an enhanced control algorithm in permanent magnet synchronous machines (PMSMs) with machine current sensor fault detection and isolation (FDI) and current management for hardware protection. Different from existing work on machine current sensor FDI, the proposed method addresses the sensor FDI problem under co-existence of PMSM current sensor and non-sensor imbalance faults, and thereby help prevent the controller performance degradation caused by a faulty machine current sensor signal. Meanwhile, hardware protection is achieved through the proposed algorithm which has a unique feature of providing online overcurrent regulation and source power management at the same time to enhance protection of power inverter and power source. Benchmark comparison of the proposed sensor FDI method to state-of-the-art techniques is carried out to validate the good performance of the proposed FDI method in terms of fault detection time, false detection rate and missed detection rate. Sensitivity analysis of the proposed current management algorithm with overcurrent regulation and source power management is performed under changing rotor flux linkage and machine stator d-axis self-inductance, as an example to demonstrate the robustness of the proposed algorithm for hardware protection against system parameter variations. The effectiveness of the proposed algorithm is confirmed by simulation results in MATLAB for a PMSM.