基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型

该文提出一种经验模态分解(empirical mode 该文提出一种经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)-样本熵(sample entropy,SE)和极端学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的风电功率超短期预测方法。该方法首先利用 EMD-SE 将风电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列;其次利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)、极端学习机和经原始岭回归(primal ridge regression,PRR)改进的极端学习机(PRR-ELM)对各子序列建立组合预测模型,并采用交叉验证法和重构相空间法确定各模型的参数和输入向量维数,以提高各组合模型的预测精度;最后以某一风电场实际采集的数据为算例,结果表明基于EMD-SE理论的ELM和PRR-ELM组合预测模型在预测精度和训练速度上都明显优于 EMD-SE 理论和 LSSVM 的组合模型,且其预测结果更接近于真实值,为实现风电功率在线的较高精度超短期预测提供了可能。     

基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测

针对变压器油中溶解气体浓度的检测问题,提出基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测模型。首先,采用互信息变量选择方法选取预测模型的输入变量;然后,对输入变量进行相空间重构,采用核主元分析对重构相空间进行特征提取,达到数据降维、滤除数据噪声、消除变量间相关性的目的,并用Renyi熵信息测度确定核主元分析的模型参数;最后,将核主元分析提取的主元变量作为核极限学习机的输入,建立变压器油中溶解气体浓度的预测模型。与灰色预测模型、仅变量选择的预测模型、仅特征提取的预测模型的对比实验结果表明,所提出的基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测模型具有较优的预测精度和泛化能力。     

基于EMD与ELM的输电线路山火蔓延速度组合预测模型

针对复杂环境下输电线路山火的影响因素,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与极端学习机(extreme learning machine,ELM)的输电线路山火预测模型。首先利用小波去噪对采集的风速时间序列进行噪声分析,根据序列的不同进行归类重构,产生新的风速时间序列;然后利用经验模态分解将输电线路山火成因分解为一系列具有不同特征尺度的子序列;接着利用交叉验证法和重构相空间法确定学习机的各种参数和输入维数;再利用极端学习机输电线路山火进行建模预测分析。仿真结果表明基于经验模态分解与极端学习机的输电线路山火组合预测模型可以有效预测24 h之内的山火蔓延速度,为实现输电线路山火在线较高精度的预测提供了可能。     

相空间重构的极端学习机短期风速预测模型

对风速进行快速、准确的预测,可以有效地减小或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力.根据风速具有混沌特性,提出一种相空间重构的极端学习机(extreme learningmachine,ELM)的短期风速预测模型,通过确定延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本更能反映风速变化特性,在此基础上运用ELM进行短期风速预测.与传统的预测模型相比,该方法具有学习速度快、泛化性能好等优点,为风速预测提供了新方法.     

基于非负矩阵分解与改进极端学习机的变压器油中溶解气体浓度预测模型

变压器油中溶解气体浓度是评估变压器绝缘状态的重要依据,对气体浓度进行有效预测,可以及时识别变压器潜伏性故障。文中提出一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)与改进极端学习机(extreme learning machine,ELM)组合的变压器中溶解气体浓度预测模型。该方法通过NMF算法对输入样本进行分解,同时引入Adaboost算法对极端学习机进行改进;将低维矩阵作为模型的训练样本输入,剔除冗余数据,提高预测精度。实例分析结果表明,文中提出的方法能有效地降低输入样本维数,提高预测精度,能较好地解决变压器油中溶解气体浓度预测问题。     

基于多元状态估计和向量相似度的电站磨煤机故障智能预警研究

为解决燃煤电站磨煤机故障频发的问题,提出一种基于多元状态估计（MSET）和向量相似度的故障预警方法。以某350 MW机组的中速磨煤机为研究对象,选取能表征其运行状态的关键参数,采集包含故障信息的历史数据,并划分出不同数据集。采用等间距抽样法对训练集数据建立过程记忆矩阵,将观测向量输入MSET模型得到其对应的估计向量,同时定义二者的相似度函数,利用滑动窗口法确定预警阈值。最后采用实际运行数据验证,结果表明:当磨煤机正常运行时,其输入模型数据预测平均相对误差均在1%以下;当磨煤机发生堵煤故障时,该模型可以及时发现磨煤机运行异常,在跳闸前380 s发出报警。证明该模型可以精准预测各参数的变化趋势,实现对磨煤机故障快速准确地智能预警。     

基于相空间重构的高压断路器机械故障诊断研究

针对现有时频分析方法提取断路器振动信号特征时存在的不足,引入相空间变换对一维振动观测序列进行重构,并提取有效特征信息用于断路器机械故障诊断。基于互信息法和G-P算法计算延迟时间和嵌入维数,对振动信号进行相空间重构。根据重构得到的振动模型,分别计算相点分布因数(PPDC)及振动信号的网格维数。为了增强特征对信号描述的差异性,结合常用时域特征参数,构成一种新的故障特征描述向量。最后应用支持向量机进行特征分类,实现了对断路器操作机构卡涩和基座螺丝松动等常见机械故障类型的有效识别,具有良好的应用价值。     

基于GA-ELM的SCR脱硝系统动态建模

针对燃煤机组SCR脱硝出口NOx质量浓度的预测问题,本文提出了一种将极限学习机(ELM)与遗传算法(GA)相结合的SCR脱硝系统动态建模方法。为避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,采用GA对ELM的输入层权值和隐含层偏差进行优化,建立了基于GA-ELM的SCR脱硝系统模型。采用某燃煤机组SCR脱硝系统的实际运行数据对GA-ELM模型进行验证,并与最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和ELM模型的预测结果进行对比。结果表明,GA-ELM模型的预测精度和泛化能力最佳,可以有效预估SCR脱硝出口NOx质量浓度。     

基于分时重构混沌相空间的电力系统负荷短期预测

为了实现高精度的电力系统负荷短期预测,该文对电力系统负荷时间序列数据分时段进行相空间重构,并计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,经分析得出了系统负荷分时序列数据的演化具有混沌特征,由此提出了短期电力系统负荷的分时重构混沌相空间预测算法,相比目前通常采用的单一时间序列混沌预测算法,该算法具有相空间嵌入维数少和模型参数配置灵活的特点,通过电力系统负荷短期预测实例验证,结果表明该算法比单一时序混沌预测算法在预测精度上有显著提高。     

具有智能化特征的安全稳定分析与控制决策技术

安全稳定预警与控制辅助决策是智能电网调度技术支持系统不可缺少的应用类功能。在分析安全稳定分析与控制决策计算工作特点的基础上,提出安全稳定分析与控制决策支持智能化的主要特征：自动化和自适应性。介绍了自动化的安全稳定分析计算技术,包括输入数据准备、任务执行和输出结果的自动化处理;阐述了自适应电网运行工况、外部环境和硬件运行状态的安全稳定分析技术,包括调整应用功能的输入数据和妥善处理安全稳定性交互影响,以及根据分析计算任务要求动态优化调度计算资源。这些技术已用于安全稳定综合防御系统,提高了分析结果的适应性和分析计算的效率,在电网运行规划、计划安全校核、超短期安全态势预测、调度操作安全校核和在线分析与控制等电网调度运行管理中发挥作用。     

浅议蓄电池选购、验收、使用和维护

本文从蓄电池的选购、验收、使用和维护的角度对提高蓄电池系统安全进行探讨。     

汽水管道支吊架的日常管理与维修调整

阐明了汽水管道支吊架对管系及机组稳定运行起到的作用，详尽分析了该公司汽水管道支吊架的现状及存在的主要问题，对如何搞好支架的日常管理及维修调整工作提出了整改建议，以期达到杜绝因支吊架承力不均而导致管系及整个机组发生事故的目的。     

SXG微机消弧消谐选线及过电压保护装置

针对目前电网中性点装设消弧线圈存在的不足,四川电器有限责任公司开发出了SXG微机消弧消谐选线及过电压保护装置.……     

温湿度远程测控系统设计与实现

针对阵地温湿度检测实际情况,设计了这套阵地温湿度远程测控智能系统,详细介绍了系统硬件和软件的设计方法。该系统能自动监视阵地温湿度变化,实时与预先设定的温湿度参数值进行比较,并驱动相关驱动设备,使阵地温湿度保持在一定的范围之内。远程测控系统使用了CAN总线技术,增强了系统的可靠性。该系统已成功应用于阵地温湿度监控,从实际应用情况来看,系统不仅在信息传输的安全性、准确性和实时性方面均能满足控制的要求,而且具有很高的可靠性。     

Conventional and recommended arc power and energy calculations and arc damage assessment

The costs associated with fires initiated by arcing faults depend on the extent of the damage. In some cases, costs have exceeded $100 000 000. The personal losses associated with a serious injury or fatality are incalculable. When an arcing fault occurs, qualified in-house personnel and/or professional consultants try to determine the factors involved in the fault's initiation. Investigators also serve as expert witnesses in any pending lawsuits related to the accident. In fact, the growing interest in accident investigation has led to the establishment of an IEEE workgroup in forensics. Even with sophisticated techniques like scanning electron microscopes used to provide magnified photographs of arc damage, only a limited amount of applicable technical information on arcing faults exists for reference. Much of the engineering reference information on calculating arc currents and assessing arc damage is 25-50 years old. Recent papers by the authors discussed calculating arc currents. This paper presents a method to determine the power released by a single-phase-to-ground arc and provides graphs for quick reference. Commonly used methods for calculating arc power and energy and quantifying damage are also discussed. The recommended and conventional methods are used to determine arc energy and to identify the damage threshold in a typical system and the results are compared.     

灰渣综合治理及利用的途径和对策

燃煤电厂每年排出的大量粉煤灰，如不及时进行治理，使之成为废物造成污染，不仅影响安全发供是，还给城市环境和人民生活带来危害，同时也造成对资源的极大浪费。作为成都热电厂技改项目的嘉陵成都电厂至2000年6月投产发电后，在该厂原老厂及华能机组所排粉煤灰的基础上又随之增加约50万t位的灰渣排放量。由于地处中心城市，附近又不能同其它火电厂一样，找到合适的储灰场，每天排出的灰渣必须就地消化。因此，寻求搞好灰渣治理和综合利用可持续发展的途径和对策，是保证机组安全运行和保护环境的一件必不可少的重要课题。     

自主可控特高压直流控制保护系统设计与研发

针对特高压直流输电工程,本文设计并开发基于自主可控平台的特高压直流控制保护系统.首先,分别设计自主可控控制保护系统的软、硬件平台,并将平台自身特点与特高压直流输电系统要求相结合,设计可靠的冗余通信方式和完备的主机状态监视功能.然后,在自主可控平台上设计特高压直流控制保护系统,并开发功能样机.最后,在基于实际工程参数的实...     

失步、振荡对运行发电机及系统的影响及防御措施

一台并在无穷大容量电网的同步发电机受突然短路骚扰而造成失步。假定发变组外部某点处发生突然短路。短路前发电机工作点,过渡到短路时的特性曲线点上,由于发电机输出功率减少,阻力矩减少,转子开始加速,功角开始增大。当短路切除后,可是此时发电机输出功率输入功率,则转子开始减速。由于转子储藏了动能,转差率较大,故功角继续增大,功角δ随着时间不断增大,最后造成发电机失步,失步可导致系统产生振荡。