基于最小二乘原理的电力故障录波器通道校正方法

为了保证电力故障录波器的测量精度 ,提出了一种基于线性最小二乘原理的录波器通道校正方法。根据录波器模拟量采样电路的构成 ,采用线性数学模型来描述模拟量通道的输入输出特性 ,在此基础上采用最小二乘准则获得最小二乘意义下的变比参数 ,同时说明了通道相移的计算方法。所提出的算法具有简单、实用、精度高等特点。在WDGL IV型电力故障录波器上的实验结果表明 ,这一通道校正方法对提高录波器的测量精度是十分有效的     

电动机故障录波监测装置通讯及通道校正方案的研究与开发

电动机故障录波监测装置分析软件是运行人员分析处理故障的有力工具。为保证信息的可靠、快速的传递，采用基于CAI总线的通讯网络。使故障录波监测装置的故障信息及时上报到后台PC网络节点上。同时为提高装置的测量精度，提出了一种基于线性最小二乘原理的录波器通道校正方法，该算法具有简单、实用、精度高等特点。     

电力线路工频参数测量装置中通道测量误差的多重校准方法

分析了电力线路工频参数测量装置中相差测量对阻抗测量精度的影响,在此基础上提出将基于最小二乘原理的分段线性数据拟合方法应用到装置通道的校准中,实现包括通道幅值、相差及幅值一相差关系的多重校准的新方法。该方法通过分段线性拟合建立测量值和实际值的关系函数实现测量数据的校准,原理简单、校准效果好,对电力现场的多种参数测量有一定参考价值。     

非线性偏最小二乘回归在电力负荷预测中的应用

非线性(二次多项式)偏最小二乘既能够解决线性偏最小二乘只能提取线性成分的问题,它又借鉴了偏最小二乘回归方法能够有效地解决自变量集合多重相关性的问题,因而它更具有先进性,其计算结果更为可靠.本文将二次多项式非线性偏最小二乘回归应用于泉州地区的电力负荷预测.文章还将二次多项式偏最小二乘的预测结果并线性偏最小二乘和logistic模型的预测结果进行比较,实例预测结果表明,非线性偏最小二乘具有较高的预测精度,它能满足实际工程的要求.     

基于WAMS的电力系统暂态稳定预测

通过分析速度控制系统的模型得到功角的变化趋势,以广域测量系统实时量测的功角为基础,采用三角函数组合算法,预测电力系统故障后发电机的功角变化,以预测电力系统暂态稳定性。在预测算法中,采用非线性最小二乘法计算三角函数系数,以线性化和线性最小二乘法计算求解包络线方程,提高了计算的精度。本文提出一个快速判断暂态稳定的指标。在EPRI鄄36节点系统上的仿真结果验证了该方法的有效性。     

应用贝叶斯框架的LS-SVM概率输出诊断电力变压器故障

针对传统最小二乘支持向量机（LS-SVM）分类器的参数选择具有随意性和不确定性等不足,采用贝叶斯推断方法、通过3级分层推断优化来确定最小二乘支持向量机的各参数,有效提高了最小二乘支持向量机的建模效率。结合最小二乘支持向量机的后验概率输出,可将其运用到变压器故障诊断中。仿真结果表明：该方法能有效地诊断电力变压器故障,且诊断精度和建模效率均优于传统的最小二乘支持向量机方法。     

改进偏最小二乘回归在电力负荷预测中的应用

多元回归分析是中长期电力负荷预测中的一个重要方法,其中偏最小二乘法因为可以有效解决样本数据偏少以及自变量多重线性的问题而得到采用。探讨了通过Bootstrap方法给偏最小二乘法筛选自变量后进行负荷分析预测的可行性,将计算结果与一般偏最小二乘法及经变量筛选的逐步回归法进行比较。算例表明,应用Bootstrap方法进行参数检验的偏最小二乘方法在变量关系的描述上更简明准确,同时提高了预测精度,具有一定的实用性。     

基于EEMD-CS-LSSVM的短期负荷预测方法研究

针对电力负荷具有非线性特征、预测精度不高的问题,提出一种基于集合经验模态分解和布谷鸟搜索算法优化最小二乘支持向量回归机的组合预测方法.首先,将历史负荷数据经集合经验模态分解为高频分量、随机分量和低频分量;其次,针对各分量特征采用具有不同核函数的最小二乘支持向量回归机预测模型进行电力负荷分量的预测,并且利用布谷鸟搜索优化最小二乘支持向量回归机预测模型的关键参数;最后,叠加各分量预测值,还原电力负荷预测结果.以河南某地区电力数据为例,通过与反向传播神经网络、差分整合移动平均自回归模型以及布谷鸟优化-最小二乘支持向量机方法对比,表明本文所提方法具有最高的预测精度,预测准确率达到98.5％.     

基于参数优化的电力变压器故障诊断模型

针对当前电力变压器故障诊断效率低、误差大的难题,提出了基于参数优化的电力变压器故障诊断模型。首先提取电力变压器故障的特征,将其作为最小二乘支持向量机输入,电力变压器故障类型作为输出,然后采用最小二乘支持向量机对电力变压器的故障诊断样本进行学习,构建电力变压器故障识别的分类器,并引入混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,最后进行了电力变压器故障诊断的仿真对比测试。测试结果表明,本文模型可以准确辨识各种类型的电力变压器故障,获得较高正确率的变压器故障诊断结果,电力变压器故障诊断的速度,而且电力变压器故障诊断整体性能要优于当前其它电力变压器故障诊断模型。     

多变电站故障录波数据同步自动化方法与实现

在目前电力系统故障录波器联网系统中,一些采用脉冲对时方式的录波器常常对时不准,事故分析人员难以把反映同一次故障的多个故障录波数据进行关联和同步,给故障综合分析带来困难。基于此,通过软件的方法检测各变电站故障录波器时钟之间的差异,并用测量的时间差进行多变电站故障录波数据自动关联。提出了不依赖线路参数的多变电站故障录波数据同步方法,对相互关联的数据进行自动同步。通过软件将该方法应用于故障录波器联网系统,在实际的故障分析中发挥了重要作用。